训练营 书生 实战 模型
day08 代码随想录算法训练营 卡码网：55.右旋转字符串
题目：卡码网：55.右旋转字符串 我的感悟： python中的切片很厉害。 我感觉go好像也是切片的 理解难点： 没理解为什么是-n 代码难点： 总结概括： 代码示例： n = int(input()) s = input() res = s[-n:] + s[:-n] print(res) 通过截 ......
day08 代码随想录算法训练营 151. 反转字符串中的单词
words = s.split() 题目：151. 反转字符串中的单词 我的感悟： 虽然我自己写出来了，但是又不太确定 理解难点： words = s.split() 切记：这里split是去掉所有的空格。 words = s.split(" ") 如果这样写" "就仅仅去除" "一个空格,这样写不 ......
day08 代码随想录算法训练营 卡尔网54. 替换数字
题目：54. 替换数字 我的感悟： 过于简单，我有点不敢相信 理解难点： 代码难点： 总结概括： 本质要理解这个数字是如何判断的 用ord("0")算出字符0的ASCII码再和9的ASCII码对比 str1 = input() ans = "" for ss in str1: if ord("0") ......
day08 代码随想录算法训练营 541. 反转字符串 II
题目：541. 反转字符串 II 我的感悟： 你别看这题简单，python里面细节很多 理解难点： 字符串转化为列表来算 s[1:99] 只会取到s[1:s.size] 这个range(0,size,k) 是可以取到步长的 或者用另外的思路。 代码难点： 总结概括： 注意[1:999]这里的容错机制 ......
MySQL运维实战（1.3）安装部署：源码编译安装
作者：俊达 引言 在大多数情况下，我们不需要自己编译MySQL源码，因为编译的MySQL和二进制包的内容基本一致。然而，有些特殊情况可能需要我们采用源码编译的方式安装MySQL： 安装非标准版本的MySQL：有些特殊的应用场景会使用到MySQL的非标准版本，这时候我们就需要编译源码来安装。 安装社区 ......
nfls 2024.1.3 专题训练：计数与数学
似乎有一个引理是越往后越没意思。 F. UOJ450/LOJ6696 复读机/复读机加强版 多项式基础烂到家了。 群里有 \(k\) 个不同的复读机。为了庆祝平安夜的到来，在接下来的 \(n\) 秒内，它们每秒钟都会选出一位优秀的复读机进行复读。非常滑稽的是，一个复读机只有总共复读了 \(d\) 的 ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
大模型如何部署上线
部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面 ......
在百度千帆大模型服务器训练的记录
1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件， 在末尾加上 "modify_lor ......
day08 代码随想录算法训练营 344.反转字符串
题目：344. 反转字符串 我的感悟： 以为很难，其实不难。 坚持就是胜利！！！！！！！！！ 理解难点： 我以为字符串不能修改，仔细看了题目发现是列表里面套的字符串 双指针，while 互相交互就可以了 代码难点： 总结概括： 代码示例： class Solution: def reverseStr ......
书生浦语大模型
书生·浦语全链路开源体系 数据：书生·万卷 文本，图像，视频 总数据量：2TB 开放平台：OpenDataLab 预训练：InternLM-Train 高可扩展，兼容主流生态 微调：XTuner 增量续训：学习新知识 有监督微调：学会理解和遵循指令，或注入少量领域知识 XTuner：7B模型最低8G ......
分布式日志追踪ID实战 | 京东物流技术团队
本文通过介绍分布式应用下各个场景的全局日志ID透传思路，以及介绍分布式日志追踪ID简单实现原理和实战效果，从而达到通过提高日志查询排查问题的效率。 背景 开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，相信不少人都值过班当过小秘吧：给下接口和出入参吧，麻烦看看日志里的有没有异常信息啊等等，但是在并发 ......
MySQL运维实战（1.2）安装部署：使用二进制安装部署
作者：俊达 引言 上一篇我们使用了RPM进行安装部署，这是一种安装快速、简化部署和管理过程、与操作系统提供的包管理工具紧密集成的部署方法。此外，当你需要更高的灵活性和自定义性，并且愿意承担一些额外的手动配置和管理工作，那么二进制安装是一个值得考虑选择。 以下是二进制安装的一些优势： 处理单机多实例： ......
欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型
最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！ Hugging Fac ......
AI-人工智能大模型
大模型 1.NLP 模型 GPT ：OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT：Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
MySQL运维实战（1.1）安装部署：使用RPM进行安装部署
作者：俊达 我们在生产环境部署mysql时，一般很少使用RedHat Package Manager(RedHat软件包管理工具)。用rpm或或者其他包管理器安装mysql有其好处，例如安装简单，并且许多系统可能已经自带了某个版本的MySQL。 当然，使用RPM安装也存在一些缺点： 1、rpm依赖包 ......
大模型实战营第一课心得笔记
1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
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，... ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......
MySQL训练
创建表 create table book( bid int primary key auto_increment, b_name char(32) not null unique, auth char(10) not null , press varchar(50) not null , pric ......
InterLM训练营 第一课笔记
大模型在ChatGPT发布之后，成为今年最热的话题与研究方向，也有人把今年称为AI元年 通用大模型 书生·浦语大模型 开源历程 书生·浦语大模型系列 性能 从模型到应用 针对上述的步骤中所用到的不同技术，提供了不同的开源框架 数据 预训练 微调 评测 OpenCompass 部署 智能体 Lagen ......
ASR项目实战-交付过程中遇到的内核崩溃问题
当前参与交付的语音识别产品服务，算法模块基于经典的Kaldi，算法中的一部分运行在GPU之上。 算法团队采用的是声学模型+语言模型的1-pass方案。这个方案的特点在于，语言模型数据文件（HCLG文件）的大小，和训练语料的丰富程度正相关，即语言文本的语料越多，经过训练、转换后得到的语言模型文件越大。 ......
代码随想录算法训练营第二十二天 | 235. 二叉搜索树的最近公共祖先，701.二叉搜索树中的插入操作，450.删除二叉搜索树中的节点
一、235. 二叉搜索树的最近公共祖先 题目链接： LeetCode 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 学习前： 思路： 对于二叉搜索树，root不为空时与p和q的关系有4种，分别对应返回 root<p && root<q 递归调用右孩子 rootp || rootq return root ro ......
day07 代码随想录算法训练营 15. 三数之和
题目：15. 三数之和 我的感悟： 加油，我可以的。不能放弃。 理解难点： 双指针 思路打开 边界考虑 代码难点： 缩进问题 continue是跳出循环条件 我以前分不清循环条件和判断条件。哈哈哈。一个是if 一个是while / for 总结概括： 只要不放弃就行!!!!!!!! 代码示例： cl ......
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型 文件列表 基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/batt.m , 1390基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/battery.m , 591基于粒子群算法优 ......
璞华智教 | AI大模型语文、英语作文批阅功能震撼上线，璞公英教学平台助力教育智能化！
璞公英教学平台AI大模型作文批阅功能，让教师的批改负担减轻，让学生的作文进步更快！大数据技术为优化作文教学策略提供有力支持，让我们一起期待更多的创新和突破！ ......
day07 代码随想录算法训练营 383. 赎金信
题目：383. 赎金信 我的感悟： 我自己独立做出来了。 理解难点： so easy 代码难点： 扩展理解defaultdic， 定义的时候 hashmap = defaultdict(int) hashmap拿到一个不存在的值的时候会设置为0 int可以省略吗？ 不可以，int是工厂函数。用于设置 ......
day07 代码随想录算法训练营 454. 四数相加 II
题目：454. 四数相加 II 我的感悟： 把握题意：这道题目是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以 有点像上学那会，提醒自己要注意题意。审题很关键。审题的要点是要明白题目说什么。 理解难点： 为什么可以只遍历AB和CD，不遍历AC和BD？ 都可以 ......