源码 模型chatglm结构

chatGPT GPT4.0，Midjourney绘画，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正免费的A ......

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......

Model:可嵌套子类 public class Equipment { public string Name { get; set; } public Guid Id { get; set; } public Guid ParentId { get; set; } public List<Equi ......

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，... ......

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......

4、试验任务4 源代码 1 #include <stdio.h> 2 #define N 10 3 4 typedef struct { 5 char isbn[20]; // isbn号 6 char name[80]; // 书名 7 char author[80]; // 作者 8 doubl ......

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......

参考书籍： 《明解Java》 《Java轻松学》 《Head First Java》 《Java核心技术卷I》 《Java核心技术卷II》 参考视频： Java零基础学习视频通俗易懂 Java入门基础视频教程，java零基础自学就选黑马程序员Java入门教程 参考网站： KuangStudy 一.J ......

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......

学习文件系统的数据结构： 深入理解计算机系统和操作系统运作的关键一步。以下是一份关于学习文件系统数据结构的学习总结，可能会帮助你系统地回顾所学的知识： inode（索引节点）： 1.inode是文件系统中非常重要的数据结构，它存储了文件的元数据，包括文件的大小、权限、拥有者等信息。 2.理解inod ......

用于反编译 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......

队列（Queue）是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。这种操作方式通常被称为FIFO（First In First Out，先进先出）。 队列中的插入操作也被称为入队（enqueue），而删除操作则被称为出队（deque ......

栈（Stack）是一种线性数据结构，它按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原则存储和管理数据。这意味着最后一个被添加到栈中的元素将是第一个被移除的元素。 栈的主要操作包括： 压栈（Push）：在栈的顶部添加一个元素。 弹栈（Pop）：移除栈顶部的元素。 查看栈顶（Peek ......

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......

在Linux系统中，RPM（Red Hat Package Manager）是一种流行的软件包管理工具，用于安装、查询和卸载软件包。同时，在编译和安装Nginx等软件时，源码包管理也是一个重要的方面。本文将详细介绍RPM包管理的基本操作以及Nginx源码包管理的方法。 RPM包管理 1. 安装RPM ......

Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......

文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......

实验任务4 程序源码 1 #include <stdio.h> 2 #define N 10 3 4 typedef struct { 5 char isbn[20]; // isbn号 6 char name[80]; // 书名 7 char author[80]; // 作者 8 double ......

three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......

学自:bilibili武沛齐老师. 武老师讲课:清晰,连贯,实用,透彻,真乃名师! # 1. 什么是前后端分离 - 不分离,主要用于后台系统(CRUD)和用户量上的情况,开发起来代价小- 分离,面向用户，大量，几十万- 根据实际情况 # 2. 什么是drf?作用是什么? # 3. 必备工具:post ......

1.准备工作： (1) node.js (安装nodejs: https://nodejs.org/en/) (2) 反编译脚本（下载地址）：https://github.com/xuedingmiaojun/wxappUnpacker (3) 下载夜神模拟器 => 模拟器中下载：微信、QQ、RE管 ......

Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......

一、实验目的 二、实验准备 三、实验内容 四、实验结果 1.实验任务4 源代码： 1 #include <stdio.h> 2 #define N 10 3 4 typedef struct { 5 char isbn[20]; // isbn号 6 char name[80]; // 书名 7 c ......

网络流模型及应用 例题A题解 直接对于每个限制连边，然后跑最小割，最小割等于最大流。 例题A代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; inline int read(){ int x = 0, f =1 ......

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，... ......