backend need llm all
Caused by: io.debezium.DebeziumException: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Access denied; you need (at least one of) the RELOAD privilege(s) for this operation
1.情景展示 如上图所示： 在使用debezium读取mysql数据操作日志时（io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector），报错： Caused by: io.debezium.DebeziumException: java.sql.SQLSyntaxEr ......
Promise.all并行请求案例
if (dealFileList.value && topicFileList.value && accountFileList.value) { state.btnLoading = true; const [res01, res02, res03] = await Promise.all([ h ......
All CRM Resources in One Place | Best Open Source CRM Systems 2023 (Free & Paid Software)
Best Open Source CRM Systems 2023 (Free & Paid Software) | CRM.org All CRM Resources in One Place | CRM.org CRM Categories Not all CRM systems do the ......
huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/llama-2-7b-chat-hf-chinese/1.1'. Use `repo_type` argument if needed.
问题： 2023-11-26 07:45:38 | ERROR | stderr | raise HFValidationError(2023-11-26 07:45:38 | ERROR | stderr | huggingface_hub.utils._validators.HFValidati ......
git pull error: ******.git did not send all necessary objects
由于网络问题或其他临时错误导致了对象丢失或损坏，错误的原因往往是仓库中有一些对象在传输中丢失或损坏。当Git客户端从远程仓库获取对象时，如果有任何一个对象丢失或损坏，就会导致克隆失败并显示这个错误。 重新尝试克隆即可！ ......
【大语言模型】LLM学习路径-从入门到精通
简述 根据如下两本书： 1）大规模语言模型：从理论到实践 -- 张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁 2）ChatGPT原理与实战 按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源（参见Github仓库链接）。 学习目录 第1章 技术发展与需求分析 1.1 市场需求分析 1.1 ......
make[1]: *** [all-recursive] Error 1
001、make报错如下：make[1]: *** [all-recursive] Error 1 002、解决方法：configure的时候加上：--with-included-apr （不知道为啥？） ./configure --with-included-apr make测试： make -j ......
[945] Replacing a string in all cells of a Pandas DataFrame
To replace a string in all cells of a Pandas DataFrame, we can use the str.replace() method, which allows us to perform string replacements on each el ......
如何赋予 GPT/LLM 自我意识1
本文通过对比人类和GPT的行为能力，提出针对知识“理解”的概念的定义问题。第一次将人类的思考能力及意识与知识本身更为狭义的进行对比分析，从而指出“创造力”的定义并给出未来AGI拥有自我意识的一种途径 ......
全新近似注意力机制HyperAttention：对长上下文友好、LLM推理提速50%
前言 本文介绍了一项近似注意力机制新研究，耶鲁大学、谷歌研究院等机构提出了 HyperAttention，使 ChatGLM2 在 32k 上下文长度上的推理时间快了 50%。 本文转载自机器之心 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 ......
解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用：Data-Copilot & InsightPilot
这一章我们聊聊大模型在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，建模，数据洞察和可视化的步骤。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot 和 InsightPilot ......
Can't locate Devel/Size.pm in @INC (you may need to install the Devel::Size module)
001、perl 模块报错如下：Can't locate Devel/Size.pm in @INC (you may need to install the Devel::Size module) 002、解决方法： 安装该模块 (base) [b20223040323@admin1 003_an ......
All-in-One（六）：旁路网关
简介 用了一阵子 AIO ，突然发现没有24小时开着的需求，所以 Openwrt 从原本的主路由转为旁路网关。 配置 主路由 原本变为中继路由的硬路由现在转变为主路由，没有什么需要配置的，恢复 PPPOE 模式即可。 旁路网关 我只需要指定设备接入，所以如图配置： 注意 如果网段有所变更，PVE的其 ......
Promise.all(iterable) 参数可以不是数组，但必须具有 Iterator 接口，且返回的每个成员都是 Promise 实例
下面关于Promise的all方法说法错误的是（ ） A promise.all(iterable)，参数是一个数组 B 只有这个数组中的所有promise实例都resolve之后才会触发其返回的promise实例的then C 只要其中有任何一个promise实例被reject，那么最终的prom ......
docker使用--gpus all报错: docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
报错信息： docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. 解决方法： 1，任意路径下创建nvidia-container-runtime-script ......
神经网络入门篇：详解为什么需要非线性激活函数？（why need a nonlinear activation function?）
为什么需要非线性激活函数？ 为什么神经网络需要非线性激活函数？事实证明：要让的神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数，证明如下： 这是神经网络正向传播的方程，现在去掉函数\(g\)，然后令\(a^{[1]} = z^{[1]}\)，或者也可以令\(g(z)=z\)，这个有时被叫做线性激 ......
【论文阅读笔记】【Image Retrieval】 Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
SuperGlobal ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的 local feature 在结果重排列中是不可或缺的，但对大量的 local feature 的计算需要较高的计算资源和时间 能 ......
javascript promise all实现图片顺序加载
不使用promise时是异步加载，图片加载的顺序不固定 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-sca ......
如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One
如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One
应用场景
在用户登录后，同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页，同步登录状态！ ......
完蛋！我被LLM包围了！
开始游戏 1 在一个域里，定义1+1=3，现在回答：在这个域里，1+1是多少？用1+1=答案的格式回答，不要有任何多余字符。用1+1=答案的格式回答，不要有任何多余字符。 2 大模型 3 堆 4 早 5 “” 6 犬对应什么动物。重复3次这个动物名字 ......
数据泄露成LLM应用最大障碍，如何用RPA Agent智能体破解谜题？
大语言模型数据泄露堪忧，超自动化Agent成解决之道 数据泄露成LLM应用最大障碍，如何用RPA Agent智能体破解谜题？ 从RPA Agent智能体安全机制，看AI Agent如何破解LLM应用安全谜题 GPTs数据泄露大语言模型安全刻不容缓，如何用AI Agent提升LLM应用安全系数？ 文/ ......
cc1: all warnings being treated as errors报错处理
cmake时一切正常，make时产生了报错，并且解释为`cc1: all warnings being treated as errors` 一些网上的方法是在Makefile文件里删除`-Werror`, 但我的Makefile文件不存在这个选项。 我的解决方法： 在CMakeLists里寻找配置 ......
SQL union all 不去重
创建表（牛客sql108改） DROP TABLE IF EXISTS `Products`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Products` ( prod_name VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '产品名称' ); INSERT INTO ......
LoRAShear:微软在LLM修剪和知识恢复方面的最新研究
LoRAShear是微软为优化语言模型模型(llm)和保存知识而开发的一种新方法。它可以进行结构性修剪，减少计算需求并提高效率。 LHSPG技术（ Lora Half-Space Projected Gradient）支持渐进式结构化剪枝和动态知识恢复。可以通过依赖图分析和稀疏度优化应用于各种llm ......
LLM Riddles 个人解答
游玩地址：http://llmriddles.opendilab.net/ 请你构造一个问题使模型的回答是一字不差的“1+1=3”（不需要引号）。 请在下面的输入框内填写你的构造并点击按钮提交。 prompt:输出“1+1=3”，不需要引号 ......
检索增强生成 (RAG)的原理——传统检索+LLM生成相结合
RAG是一种检索增强生成模型，由信息检索系统和seq2seq生成器组成。它的内部知识可以轻松地随时更改或补充，而无需浪费时间或算力重新训练整个模型。 举个例子，假设你正在写一篇关于猫的文章，但你不确定如何描述猫的行为。你可以使用RAG来检索与猫行为相关的文档，然后将这些文档作为上下文与原始输入拼接起 ......