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generative模型 原理 参数

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

# 人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 # 1.SFT 监督微调 ## 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型， ......
方法 人工智能 人工 P-tuning 模型

容器原理之cgroup

容器原理之cgroup。cgroup（control group）是一个内核特性，用于限制、统计、隔离一组进程的资源（CPU、内存、磁盘、网络等）。 ......
容器 原理 cgroup

[笔记]组成原理_输入/输出系统

I/O接口 I/O接口的功能 IO接口的主要功能有： 进行地址译码和设备选择。（CPU送来选择外设的地址码后，接口必须对地址进行译码，以产生设备选择信息，使主机能和指定外设交换信息。） 实现主机和外设的通信联络控制。（解决主机与外设时序配合问题，协调不同工作速度的外设和主机之间交换信息，以保证整个计 ......
原理 笔记 系统

Python【1】 收集参数、分配参数、位置参数 *param、关键词参数 **param

参考一个大佬的博客https://blog.csdn.net/luoyayun361/article/details/83045131?fromshare=blogdetail ## 收集参数 ### 位置参数 拆分元组 ``` def fun(*params) ``` ### 关键词参数 拆分字典 ......
参数 param 关键词 位置 关键

TCP/IP 五层模型

TCP/IP 五层模型 从下到上依次是： 1）物理层：主要是指具体的物理媒介和物理设备 任务：物理层的主要功能是利用传输介质为数据链路层提供物理联接，负责数据流的物理传输工作（主要定义了系统的电气、机械、过程和功能标准。如：电压、物理数据速率、最大传输距离、物理联接器和其他的类似特性）。基本单位是比 ......
模型 TCP IP

一般加性模型简介

一般加性模型简介 ......
模型 简介

08、MVCC原理

> 本篇内容主要来源于自己学习的视频，如有侵权，请联系删除，谢谢。 ### 1、什么是 MVCC MVCC（Multiversion concurrency control）是一个基于多版本技术实现的一种并发控制机制。 常见的并发机制有哪些？MVCC 的优点在哪里呢？ - 比如数据库中的悲观锁，也就 ......
原理 MVCC

2023.28 WAIC 大模型

2023世界人工智能大会(简称“WAIC”)于7月6日-8日在中国上海开幕。本届世界人工智能大会以“智联世界，生成未来”为主题,涵盖大模型、AI for Science、通用智能体等十大话题方向,充分展现新技术赋能各行各业的多元生态。本次大会有着多个“之最”，参展企业数为400多家，是历届最多；展览 ......
模型 2023.28 2023 WAIC 28

共享模型之管程

一 共享带来的问题 两个线程对初始值为 0 的静态变量一个做自增，一个做自减，各做 5000 次，结果是 0 吗？ static int counter = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ......
模型

ASP.NET Core Web API中操作方法中的参数来源

在ASP.NET Core Web API中，有多种方式可以传递参数给操作方法。以下是一些常见的参数传递方式： * 路由参数（Route Parameters）：参数值从URL的路由中提取。 ``` // Route: api/users/{id} [HttpGet("api/users/{id}" ......
参数 来源 方法 Core ASP

AI查理芒格—把经典思维模型prompt化

我又来分享有用的prompt编写思路啦，今天带来的是一则AI思维模型prompt思路： 因为今天的prompt使用了嵌套逻辑，会有点绕，所以我先把提纲挈领的部分列在前面，我们的目的是： 1：让ChatGPT自己描述思维模型的概念和编写prompt的基本原则，如果有偏差，进行调整 2：给ChatGPT ......
模型 思维 经典 prompt

【Implementation】Vivado实现参数设置

实现（Implementation）是FPGA设计中至关重要的环节之一。implementation是一个place和route的过程，也就是布局布线 。综合后生成的门级网表只是表示了门与门之间虚拟的连接关系，并没有规定每个门的位置以及连线的长度等。 布局布线就是一个将门级网表中的门的位置以及连线信 ......
Implementation 参数 Vivado

高并发的哲学原理（七）-- 最难以解决的单点：数据库以及它背后的存储

前面六篇文章，我们解决了 web 服务的百万 QPS 问题，从本文开始，我们将用三篇文章，尝试构建出百万 QPS 后端系统所需要的数据库。首先要明确，这里的数据库指的是关系型数据库，即满足 ACID 原则并用 SQL 语言进行操作的持久性（掉电数据不丢）数据库。当然，在追求高并发的过程中，我们将不可 ......
哲学 原理 背后 数据库 数据

高并发的哲学原理（八）-- 将 InnoDB 剥的一丝不挂：B+ 树与 Buffer Pool

前面几篇文章，我们大多数时候都在挥舞着架构大棒，对性能问题进行降维打击，但是本文不一样，本文要啃硬骨 ......
一丝不挂 哲学 原理 InnoDB Buffer

【Synthesis】Vivado综合参数设置

一、Vivado综合参数介绍 在Vivado中，默认情况下，综合器会根据指定的目标芯片和设定的优化策略来产生最优的电路实现方案。常用的选项都可以在下图菜单中设置。 1、flatten_hierarchy 这个参数决定了Vivado综合工具将如何控制层次结构，一般默认为rebuilt，主要有以下3个参 ......
Synthesis 参数 Vivado

linux 内存管理 --- 用户空间 malloc 内存申请原理

相对于栈而言，堆这片内存面临着一个稍微复杂的行为模式：在任意时刻，程序可能发出请求，要么申请一段内存，要么释放一段已经申请过的内存，而且申请的大小从几个字节到几个GB都有可能，我们不能假设程序一次申请多少堆空间，因此，堆的管理显得较为复杂。 那么，使用 malloc() 在堆上分配内存到底是如何实现 ......
内存 原理 用户 malloc linux

【六】Django框架之ORM常用字段及参数

# 【一】引入 > 一些说明： - 表myapp_person的名称是自动生成的，如果你要自定义表名，需要在model的Meta类中指定 db_table 参数，强烈建议使用小写表名，特别是使用MySQL作为后端数据库时。 - id字段是自动添加的，如果你想要指定自定义主键，只需在其中一个字段中指定 ......
字段 框架 常用 参数 Django

C#-使用脚本启动程序并传入参数

winform和控制台的程序入口都是program.cs中的Main函数。 我们可以F5启动程序，也可以双击bin目录下的exe启动。现在我想通过exe启动程序时，给程序传入参数，程序根据收到的参数进行逻辑处理。 首先给Main函数增加参数： static void Main(string[] ar ......
脚本 参数 程序

MyBatis Generator代码生成器

地址：http://mybatis.org/generator/quickstart.html 依赖 <!--mybatis代码生成--> <dependency> <groupId>org.mybatis.generator</groupId> <artifactId>mybatis-genera ......
生成器 Generator MyBatis 代码

[论文阅读] CF-Font@ Content Fusion for Few-shot Font Generation

## 1. Pre title: CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation accepted: CVPR2023 paper: https://arxiv.org/abs/2303.14017 | https://openaccess. ......
Font Generation Few-shot CF-Font Content

vue-day19--Vue监测数据的原理--大综合练习

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>Vue监测 ......
原理 vue-day 数据 vue day

冒泡排序的原理及使用

冒泡排序的原理：对一行无序排列的数，从第一个数开始，依次与后一个数进行比较，若大（小）则与之交换位置，这样经过不停的交换，第一轮下来就能把最大（小）的数排到最右边。在进行上述操作，第二轮就能把第二大（第二小）的数排到倒数第二个位置上......以此类推，经过一轮又一轮的比较，就能把这一行无序排列的数 ......
原理

数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868 最近我们被客户要求撰写关于电信公司用户流失的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。 library(tidyverse ......
数据 曲线 森林 参数 语言

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24211 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。 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 garch 模型的关键参数包 ......
时间序列 股票市场 收益率 序列 收益

SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=10809 最近我们被客户要求撰写关于分层线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体， ......
数据 线性 HLM 模型 程度

Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics

在Delta Lake官网上提到的一篇新一代湖仓架构的论文. ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2023/png/492896/1689406041936-82416672-e4d8-46db-9742-19b4a283b7f4.png#avera ......
Warehousing Generation Lakehouse Analytics Platforms

容斥原理

# 容斥原理 - 内容 用于解决多个有相交情况的集合的并集，例如三个集合的情形：![输入图片说明](/imgs/2023-07-09/vVhomnnyvMviC3Gd.png) 对于n个集合的交集有公式:$|S_1\cup S_2\cup S_3\cup \dots S_n|=(|S_1|+|S_2 ......
原理

Python 并发编程之IO模型(转载)

## Python 并发编程之IO模型 > https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7454717.html ### IO模型介绍 > 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（a ......
模型 Python

lightdb plpgsql函数in/inout参数示例

lightdb支持oracle pl/sql以及开源postgresql Plpgsql两种过程性（增强）语言。本文讲解pgpgsql函数出参的典型用法及限制。 注：匿名块实际上走的是plorasql，而非plpgsql，即使调用的是plpgsql过程。 本文我们假设对于函数、存储过程的调用是进行逻 ......
示例 函数 参数 lightdb plpgsql

信息安全 -- 数据加密 -- HTTPS原理

对称加密：同一个密钥进行加解密，典型的对称加密方式 AES 算法 优点：运算速度快 缺点：密钥需要信息交换的双方共享，一旦被窃取，消息会被破解 非对称加密：公钥加密，私钥解密；或者私钥加密，公钥解密 优点：私钥严格保密，公钥任意分发，黑客获取公钥无法破解密文 缺点：运算速度非常慢 非对称加密的更多细 ......
原理 数据 HTTPS 信息
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