盒子 弹性 模型html
大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
文章地址：https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示，从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术， ......
ECI (Elastic Container Instance) 弹性容器实例
弹性容器实例 ECI (Elastic Container Instance) 是阿里云在云原生时代为用户提供的基础计算服务，是阿里云云原生时代下的云计算基础设施。 ECI 改变了以往计算服务以整台机器作为交付形态的传统，通过结合容器技术与无服务器 (Serverless) 技术为用户提供了一款安全 ......
《费曼学习法：理解更快、保留更高，27个高级学习模型》
作者：彼得·霍林斯 推荐指数：一般，但非常值得一读： 缺点： 条理不清晰：全书读完并不能确定27个高级学习模型是哪些； 内容重复：前后章节一些内容是重复出现的，例如学习步骤； 优点： 观点清晰； 技巧实用； ......
多线程|生产者消费模型
在正式介绍生产者消费者模型之前，我们先来认识一下阻塞队列。 阻塞队列是特殊的队列，是在先进先出的基础上加了一些特殊的功能： 1）如果队列为空，线程要执行出队操作时，就会进入阻塞，阻塞直到另一个线程往队列里添加元素； 2）如果队列满了，线程要进行入队操作时，就会进入阻塞，直到有另一个线程从队列里取走元 ......
一个简单的html时间显示页面-可做小工具
代码由 chatgpt3.5 生成，已验证 index.html ```html 当前时间 当前时间 --> 生活是一种态度。 保存笔记 (Ctrl + S) ``` 页面效果： 协议的网页语言 #### 1.2 html的版本 HTML 4.01 以及具备完善的网页编辑 HTML 5.0 移动端网页编辑 XHTML 语法严格 #### 1.3 浏览器 保障兼容 ......
Vue-----模板插值-----(v-once、v-html、v-bind使用)
1、v-once 当组件在进行变量插值时只会插值一次。某些情况下，某些组件的渲染是由变量控制的，但是我们想让它一旦渲染后就不能够再被修改，可以是由v-once来实现 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <met ......
Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署
# Ziya-LLaMA-13B 模型在GPU 上部署 Ziya-LLaMA-13B是IDEA-CCNL基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习 ......
聊聊HuggingFace如何处理大模型下海量数据集
翻译自： [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat ......
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eager mode qunatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph- ......
使用自动模型
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模 ......
The native HTML dialog tag All In One
The native HTML dialog tag All In One
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各类大模型的区别
LLama 词表扩展：Chinese LLaMa SwiGLU介绍PALMChatGLM-6BBLOOMtokenizer比较Layer Normalization激活函数位置编码高效参数微调方法 PEFTprompt tuningprefix tuning Adapter LLaMA-Adapte ......
Prism视图模型定位器（ViewModelLocator）
视图模型定位器（ViewModelLocator） 依照“标准命名约定”将 视图（View） 中的数据上下文链接到 视图模型（ViewModel） 的实例。 自动绑定视图模型 Prism 视图模型定位器 （ViewModelLocator） 有一个 AutoWireViewModel 属性：当设置为 ......
33页ppt《大语言模型综合能力测评报告（2023）》，文末附下载链接
ChatGPT的出现可以说是一股强劲的风潮，它开启了大型语言模型技术的繁荣时代。然而，自从2017年大型语言模型问世以来，OpenAI、微软、谷歌、Facebook、百度、华为等科技巨头一直在探索大型语言模型领域，持续不断地取得进展。ChatGPT只是将大型语言模型技术推向了一个爆炸式的发展阶段。当 ......
大模型算力推演优化实战
第一部分为看清：大模型的训练及推理过程是如何的，以及内部逻辑
第二部分为理解：大模型的训练及推理和算力的关系
第三部分为推演：用简单的公式量化大模型算力的需求
第四部分为优化：我们如何提高算力利用率 ......
共享模型之不可变
日期转换的问题 问题提出 下面的代码在运行时，由于 SimpleDateFormat 不是线程安全的 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); for (int i = 0; i < 10; i++) { new Threa ......
共享模型之无锁
CAS 有一个共享变量余额，多线程调用减余额方法 withdraw 减少这个共享的余额变量 balance 方法内会启动 1000 个线程，每个线程做 -10 元 的操作 * 如果初始余额为 10000 那么正确的结果应当是 0。结果却大于 0 加锁解决 class AccountUnsafe im ......
大模型和人一样需要 提高对 编程语言认知
今天在ChatGLM2-6B 的仓库里看到了这么一个issue： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/122： 这位兄弟说的挺好，其中有点小错误：三星Tizen架构 其实不是架构，是属于arm架构 ，Tizen是 三星的一个操作系统。由此我想到了C ......
什么是敏捷开发中的scrum模型？
Scrum是一种敏捷软件开发的框架。敏捷开发是一种迭代和增量的开发方法，它强调灵活性、快速反应和客户协作。 Scrum特别适合于处理那些需求不断变化，或者不太清楚需求的复杂项目。它是一个轻量级的过程框架，用于管理复杂的创新性工作，它提高了团队之间的沟通和协作能力。 Scrum包括三个角色： 产品负责 ......
vue 中的html和v-html区别
<template> <div>2222</div> <p>{{message}}</p> <p>{{rawhtml}}</p> <p v-html="rawhtml"></p></template><script> export default{ data(){ return{ message:' ......
保存完整HTML代码 保存部分HTML代码，及其他方法
print(driver.page_source) # 定位至节点 elem = driver.find_element(By.ID, "info") htm_dat = elem.get_property("outerHTML") print('获取节点的html源码：', htm_dat) ht ......
C++程序的内存模型--模型四区
C++中在程序运行前分为全局区和代码区 代码区特点是共享和只读 全局区中存放全局变量、静态变量、常量 常量区中存放const修饰的全局变量和字符串常量 //栈区//由编译器自动分配释放、存放函数的参数值、局部变量等//注意：不要返回局部变量的地址，栈区开辟的数据由编译器自动释放 /*堆区*/ //堆 ......
关于SpringBoot中引入html模板的问题的解决（基础）
# 问题描述 将相关的文件放置到resources/static文件夹目录下面，文件路径正确，但是一直应用不了 # 问题解决 原来是在引用的时候，需要在每个文件前面加上一个斜杠——**/**，这样就解决啦！ 先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集D都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层采样得到.然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集, ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合
# 4.4.1 训练误差和泛化误差 整节理论，详见书本。 # 4.4.2 模型选择 整节理论，详见书本。 # 4.4.3 欠拟合还是过拟合 整节理论，详见书本。 # 4.4.4 多项回归 ```python import math import numpy as np import torch fr ......
COMP 636 BRMM模型算法
COMP 636: Python AssessmentDue: 5pm Monday 28 August 2023 Worth 40% of COMP636 grade Submit via Akoraka | LearnIntroductionThe Bankside-Rakaia Motorkh ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......