模型 内存
2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...
1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK，可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档：https://chatgp ......
从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？
本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
使用tracemalloc对python内存进行分析
1.通过两次快照对 import tracemalloc # 这个是python自带的 def on_start(): ''' 需要测试的代码 ''' pass tracemalloc.start() snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot() on_start( ......
Model Inspector—软件模型静态规范检查工具
Model Inspector（MI）原厂商是韩国Suresoft，是KOLAS国际公认测评机构，旨在提升安全关键领域软件可信度。MI用于开发过程中模型的静态检查，包括规范检查、复杂度度量，提供MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE标准规范及检查，检... ......
一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估
在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead，分享 ......
GMP模型
每一个 OS 线程都有一个固定大小的内存块(一般会是 2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为 2MB 的栈对于一个小小的 goroutine 来说是很大的内存浪费，而对于一些复杂的任务（如深度嵌套的递归）来说又 ......
第2章 Cache和内存
第2章则系统地介绍内存和cache的相关基本知识，分析了各种IA平台上的cache技术的特点和优势，并介绍了一个DPDK的重要技术“大页”的使用。 2.1 存储系统简介 一般而言，存储系统不仅仅指用于存储数据的磁盘、磁带和光盘存储器等，还包括内存和CPU内部的Cache。当处理完毕之后，系统还要提供 ......
SEM ：验证模型
验证模型是SEM中至关重要的一步，它帮助确定我们提出的理论模型是否与实际观察到的数据相一致。验证模型的过程通常包括以下几个步骤： 设定假设（Hypothesis Specification）： 在建立SEM之前，我们首先要明确定义我们的假设，即变量之间的关系。这些假设形成了我们将要验证的理论模型。 ......
Linux服务器不自动杀死超内存Python程序导致服务器卡死掉线
状态：Python处理大数据时，内存占用超过服务器可用内存，但是服务器并没有杀死该进程，而是被卡死无法通过ssh进入 解决方向： 一、设置系统内存限制： 使用 ulimit -a 查看系统参数 ulimit -a 命令的结果中会显示各种资源的限制参数。以下是一些常见参数及其含义： core file ......
稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能
本文由葡萄城技术团队发布。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 什么是稀疏矩阵 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊 ......
AI毕业设计生成器（基于AI大模型技术开发）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tengsorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟。 体验地址 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的点云抽稀关键技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。
适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 适当的文件分块和流式处理可以帮助管理和处理大文件，从而降低内存的需求。 ......
打开 Chrome 的 「内存节省程序」开关
不知道从什么时候开始，应该是最近1个月，感觉 Mac 浏览器总是占用很高的 CPU，多开一些标签页，或者浏览器窗口，相互切换时系统就会变得无响应，从 Chrome 浏览器里找到一个「内存节省程序」的配置，不知道有没有，先把开关打开看看。 ......
Odoo模型_联系人相关
res.partner（联系人） 联系人包括客户的公司以公司的员工、供应商的公司以及公司的员工。 res.partner.category（联系人标签） 用于给联系的人打标签，也是树形结构，可以设置上级标签，类似产品中的产品类。 res.partner.title（联系人称谓） 当联系人为个人或者是 ......
Odoo模型_产品相关
product.template（产品模板） product.product（产品变体） product.attribute（产品属性） 预设产品变体的属性，包括尺码、颜色等。 product.template.attribute.line（产品属性明细） 产品属性明细就是产品属性的值可以预设几种， ......
excel对比两个文档，判断范围内的取值是否在另一个列表内存在（vlookup函数的使用）
背景： sheet1表为原始数据： sheet2表为新的数据副本， 目标是查询sheet2列表中是否存在sheet1表的数据，并且标记出来，且获取sheet2列表的一些数据至sheet1列表中，补充D与E两列的数据情况： 一、vlookup函数介绍： 作用：垂直查找（按列号查找） 函数说明：vloo ......
惯性导航中的噪声模型
惯性导航中的噪声模型 惯性导航中，常用的噪声模型有四种：高斯白噪声、随机游走、一阶马尔科夫过程和随机常值。在IMU器件手册中，噪声通常用角度随机游走angular random walk(ARW)和速率随机游走velocity random walk(VRW)来描述。下面分别进行说明： 一、高斯白噪 ......
C++ 内存分区
C / C++ 内存管理 C / C++内存分布 转载https://www.coonote.com/note/cpp-memory-management.html C/C++程序内存分配的几个区域： 栈区（stack） 在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建，函数执行结束时这些存储 ......
计算机图形：光照模型
目录基本概念光源彩色光源点光源无穷远光源环境光辐射强度衰减方向光源、投射效果角强度衰减表面光照效果基本光照模型环境光Lambert漫反射模型Phong模型（镜面反射）光强与RGB颜色亮度透明表面光折射简单透明模型参考 基本概念 光照明模型（illumination model）：对场景的对象进行透视 ......
68.Oracle的内存参数设置
如果服务器是100G内存，那么Oracle的内存参数可以按照如下进行配置: alter system set sga_max_size=40000M scope=spfile; alter system set streams_pool_size=1200M scope=spfile; alter ......
物体三维模型的构建：3DSOM软件实现侧影轮廓方法
本文介绍基于3DSOM软件，实现侧影轮廓方法的空间三维模型重建。 目录1 背景知识1.1 三维信息获取方法1.2 侧影轮廓方法原理及其流程2 三维模型制作2.1 马铃薯三维模型制作2.1.1 多角度图像导入2.1.2 图像掩饰2.1.3 表面生成与优化2.1.4 纹理映射2.1.5 模型检查2.1. ......
JVM系列-第7章-对象的实例化内存布局与访问定位-cnblog
title: JVM系列-第7章-对象的实例化内存布局与访问定位 tags: - JVM - 虚拟机 categories: - JVM - 1.内存与垃圾回收篇 keywords: JVM，虚拟机。 description: JVM系列-第7章-对象的实例化内存布局与访问定位。 cover: 'h ......
分类累加的内存数组结果
问题：分类累加的内存数组结果 下拉公式 =SUMIF(A$2:A2,A2,B$2) 内存数组 =SUMIF(OFFSET(A2,,,ROW(1:5)),A2:A6,B$2) Offset组建多维引用，每个区域分别为A2、A2:A3、A2:A4、A2:A5、A2:A6，以此作为Sumif的第一参数条件 ......
pytorch实现感知机模型
感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......
CSS3学习笔记-盒模型
CSS盒模型是指包含内容（content）、填充（padding）、边框（border）和外边距（margin）几个方面的一个矩形框模型。 内容区（content）：指元素中显示内容的区域，它的大小由width和height属性决定。 填充区（padding）：用于控制内容区周围的空白区域或边距，p ......
一个操作系统的设计与实现——第8章 内存管理系统
计算机上的任何程序，包括操作系统自己，都需要使用内存。因此，操作系统需要实现内存管理系统，以进行内存的分配和回收。 在我们的操作系统中，内存管理系统由两部分组成：页分配器与页回收器。本章将实现这两个部分。 8.1 从虚拟地址到物理地址 回顾CPU对内存地址的转换过程： 使用段寄存器中的段选择子，在G ......
XoT：一种新的大语言模型的提示技术
这是微软在11月最新发布的一篇论文，题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”，介绍了一种名为XOT的提示技术，它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型(llm ......
大语言模型里的Transformer还可以这么用？
前言 自 LLM 诞生以来，我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法，那么有两个自然的问题：（1）LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token？（2）LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......