编辑器 材质 模型 工具

大模型量化3

https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes 1. 8 位float The FP8 (floating point 8) format has been first introduced in the paper “FP8 f ......
模型

C++类内存分布+ Studio工具

书上类继承相关章节到这里就结束了,这里不妨说下C++内存分布结构,我们来看看编译器是怎么处理类成员内存分布的,特别是在继承、虚函数存在的情况下。 工欲善其事,必先利其器,我们先用好Visual Studio工具,像下面这样一步一步来: 先选择左侧的C/C++->命令行,然后在其他选项这里写上/d1 ......
内存 工具 Studio

Odoo模型的内置方法(可按需重写)

模型层面 一:_table_exist 检查该模型对于的数据库表是否存在,是则返回1,否则返回0. @api.model_cr def _table_exist(self): pass 模型记录层面 二:create(self,vals) 记录的创建函数,一般情况下,是根据视图传过来的dict对象, ......
模型 方法 Odoo

redis7源码分析:redis 多线程模型解析

多线程模式中,在main函数中会执行InitServerLast void InitServerLast() { bioInit(); // 关键一步, 这里启动了多条线程,用于执行命令,redis起名为IO 线程 initThreadedIO(); set_jemalloc_bg_thread(s ......
redis 线程 源码 模型 redis7

[官方培训]07-UE材质基础 孙丹璐 Epic 笔记

UE材质基础 什么是材质 定义了场景中对象的表面属性 决定光源是如何与物体表面交互 反射——漫反射,镜面反射 折射 透射 本质上应用于Mesh并控制Mesh的视觉外观 固体——塑料,岩石,木板,铁块... 次表面——皮肤,树叶,玉石... 透明——玻璃,水 基于物理-PBR(Physically B ......
材质 基础 笔记 官方 Epic

redis7源码分析:redis 单线程模型解析,一条get命令执行流程

有了下文的梳理后 redis 启动流程 再来解析redis 在单线程模式下解析并处理客户端发来的命令 1. 当 client fd 可读时,会回调readQueryFromClient函数 void readQueryFromClient(connection *conn) { client *c ......
redis 线程 源码 模型 命令

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述 随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法,通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性,包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下: 随机抽样训练集:随机森林通过有放回抽 ......
模型 森林 Alink

渗透测试实战-CS工具使用

使用Cobalt Strike工具做渗透测试,本文包含搭建CS服务器,通过生成克隆钓鱼网站和生成木马进行后渗透,熟悉使用CS工具和理解测试原理。 ......
实战 工具 CS

Llama2-Chinese项目:3.2-LoRA微调和模型量化

提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 项目 Llama2

Symchk.exe是微软提供的一个命令行工具,用于下载符号文件以帮助调试问题。符号文件包含用于将二进制文件映射回源代码的关键信息,可帮助开发人员在调试期间确定问题的根本原因。

Symchk.exe是微软提供的一个命令行工具,用于下载符号文件以帮助调试问题。符号文件包含用于将二进制文件映射回源代码的关键信息,可帮助开发人员在调试期间确定问题的根本原因。 使用Symchk.exe,您可以指定要下载符号文件的二进制文件,该工具会查找相关的PDB文件并将其下载到本地计算机。这些P ......
文件 符号 问题 二进制 源代码

CLIP模型代码

近期看到了一篇用CLIP在我这个方向应用的文章,所以玩了一下CLIP,感觉效果还是很好的。 首先,github上的zero-shot代码 import os import clip import torch from torchvision.datasets import CIFAR100 # Lo ......
模型 代码 CLIP

【CTF】MISC常用工具集锦/使用方法简介(施工中)

前言 MISC题型多变而且工具繁杂,因此自己花时间整理了一份工具列表,以便日后参考用 流畅地阅读这篇博客,你可能需要: Python2.7.18 + Python3.8 + 任何一个更高版本的Python,使用conda管理 Linux虚拟机,kali即可 流畅访问Google/GitHub等站点的 ......

compattelrunner.exe 是 Windows 操作系统中的一个可执行文件。它是 Microsoft 官方提供的用于收集计算机性能数据和故障排除的工具,这些数据旨在帮助 Microsoft 监测和改进 Windows 操作系统。

compattelrunner.exe 是 Windows 操作系统中的一个可执行文件。它是 Microsoft 官方提供的用于收集计算机性能数据和故障排除的工具,这些数据旨在帮助 Microsoft 监测和改进 Windows 操作系统。 Compattelrunner.exe 的主要功能如下: ......

手把手教你在Ubuntu上部署中文LLAMA-2大模型

一、前言 llama2作为目前最优秀的的开源大模型,相较于chatGPT,llama2占用的资源更少,推理过程更快,本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64)平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境(本教程基于Ubuntu2 ......
模型 Ubuntu LLAMA

全新注意力算法PagedAttention:LLM吞吐量提高2-4倍,模型越大效果越好

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅!无需修改模型架构,减少内存浪费就能提高吞吐量! 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 ......

【8.0】Fastapi响应模型

【一】自定义响应模型 【1】定义视图函数 from fastapi import APIRouter from pydantic import BaseModel, EmailStr from typing import Optional app04 = APIRouter() ### 响应模型 # ......
模型 Fastapi 8.0

Mac安装Java开发工具包

1. 检查你是否安装了 Java 软件 首先,检查你是否已安装 Java 开发工具包版本 8 或更高版本。要检查是否已安装 JDK(以及安装的是哪个版本),打开终端窗口并输入:java -version,然后按 Enter 键。 下面的示例显示了 Java 版本 1.8.0_91--“1” 后面就是 ......
工具包 工具 Java Mac

Windows:安装 Java 开发工具包

1. 检查你是否已安装 Java 软件 首先,检查你是否已安装 Java 开发工具包版本 8 或更高版本。要检查是否已安装 JDK(以及安装的是哪个版本),打开命令提示符窗口并输入:java -version,然后按 Enter 键。 下面的示例显示了 Java 版本 1.8.0_92 --“1” ......
工具包 Windows 工具 Java

driverindexer 是一个用于管理Windows系统驱动程序的工具。它被用于创建、修改和维护Windows操作系统的驱动程序索引

driverindexer 是一个用于管理Windows系统驱动程序的工具。它被用于创建、修改和维护Windows操作系统的驱动程序索引。 驱动程序索引是一个记录系统中所有已安装驱动程序信息的数据库。它包含了驱动程序的名称、文件路径、版本号等详细信息。Windows系统通过查询驱动程序索引来查找并加 ......

drvload.exe是一个Windows命令行工具,用于加载或卸载驱动程序。它允许用户在运行时加载和卸载设备驱动程序,而无需重启计算机

drvload.exe是一个Windows命令行工具,用于加载或卸载驱动程序。它允许用户在运行时加载和卸载设备驱动程序,而无需重启计算机。 使用drvload.exe可以加载已签名的驱动程序文件(.sys)并将其注册到系统中,使其在当前会话中生效。这对于测试、调试和临时加载驱动程序非常有用。 以下是 ......
驱动程序 程序 命令 drvload Windows

Llama2-Chinese项目:1-项目介绍和模型推理

Atom-7B与Llama2间的关系:Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢?因为原子生万物,Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型,如下所示: FlagAlpha/Atom-7B FlagAlpha/Llama ......
项目 Llama2-Chinese 模型 Chinese Llama2

Llama2-Chinese项目:2.2-大语言模型词表扩充

因为原生LLaMA对中文的支持很弱,一个中文汉子往往被切分成多个token,因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型,然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并,最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......
词表 Llama2-Chinese 模型 Chinese 语言

Go每日一库之161:grm(Redis Web管理工具)

[GRM ](https://github.com/gphper/grm)是基于 go+vue 的 web 版 redis 管理工具,部署简单便捷,支持 SSH 连接,用户校验,操作日志、命令行模式、LUA脚本执行等功能。 ### 介绍 基于go+vue的web版redis管理工具【Web redi ......
管理工具 工具 Redis 161 grm

Go每日一库之162:throttled(轻量级限流工具)

throttled 是一个非常轻量且易扩展的限流组件,我们可以将它轻松地集成到应用程序中,以实现限流和配额管理的能力。 ## **简介** throttled([https://github.com/throttled/throttled](https://github.com/throttled/ ......
轻量 轻量级 throttled 工具 162

Cesium加载三维模型rendering.Rendering has stopped

使用Cesium加载数据量大、精度高的三维模型数据经常在运行一段时间后,会报如下错误: An error occurred while rendering.Rendering has stopped. TypeError:Failed to execute 'shaderSource' on 'We ......
rendering Rendering 模型 stopped Cesium

golang 代码实现一个工具函数:用于合并两个go map

内容来自对 chatgpt 的咨询 初始化一个新 map,然后遍历两个旧 map,把每个元素都存到新 map 即可。 package main import "fmt" // MergeMaps 创建一个新的 map 用于保存合并后的值。返回新的 map。 func MergeMaps(destMa ......
函数 两个 代码 工具 golang

jupyter -- 数据分析可视化开发工具

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ jupyter介绍 jupyter就是anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 jupyter的基本使用 启动 在终端中录入:jupyter notebook的指令,按下回车 新建 python3:anacon ......

Linux常用命令本地查询工具:LinuxStudy 1.0

最近在学习Linux,上千的命令整理了一下,随用随查,也分享给需要的小伙伴。语言平台为C# framework 4.7.1,旧系统可能需要更新平台。程序开源 ,可关注 https://gitee.com/windtrace/linux-study 新版本。 目前收集了 www.linuxcool.c ......
LinuxStudy 命令 常用 工具 Linux

大模型强化学习——PPO项目实战

【PPO算法介绍】 PPO(Proximal Policy Optimization)是一种强化学习算法,它的目标是找到一个策略,使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时,尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的,这个额外的项 ......
实战 模型 项目 PPO

LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力

麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA,这是一种革命性的微调方法,可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法,它使改进大型语言计算机程序变得更容易,成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......
上下文 LongLoRA 模型 上下 能力