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generative模型 原理 参数

网络编程之IO模型

我们讨论网络编程中的IO模型时，需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分，首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作（Input/Output操作）是计算机系统中的一种重要操作，用于数据的输入和输出，通常涉及到计算机与外部设备（如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等）之间的 ......
网络编程 模型 网络

模拟调制参数影响

1.幅度调制的调制指数 调制指数的作用如下： ①控制调幅程度：调制指数决定了调制过程中，被调制信号振幅对载波振幅的影响程度。调制指数越大，被调制信号对载波振幅的影响越大，调幅程度也就越明显；调制指数越小，调幅程度也就越弱。因此，调制指数可以用来控制调幅信号的强度。 ②带宽需求：调制指数的大小直接影响 ......
参数

​HTML代码混淆技术：原理、应用和实现方法详解

​ HTML代码混淆是一种常用的反爬虫技术，它可以有效地防止爬虫对网站数据的抓取。本文将详细介绍HTML代码混淆技术的原理、应用以及实现方法，帮助大家更好地了解和运用这一技术。 一、HTML代码混淆的原理 HTML代码混淆是指将HTML源码通过特定的算法进行加密处理，使得人类可读的源码变得难以理解和 ......
原理 代码 方法 技术 HTML

新来个架构师，把Xxl-Job原理讲的炉火纯青

大家好，我是三友~~ 今天来继续探秘系列，扒一扒轻量级的分布式任务调度平台Xxl-Job背后的架构原理 公众号：三友的java日记 核心概念 这里还是老样子，为了保证文章的完整性和连贯性，方便那些没有使用过的小伙伴更加容易接受文章的内容，快速讲一讲Xxl-Job中的概念和使用 如果你已经使用过了，可 ......
炉火纯青 炉火 架构 原理 Xxl-Job

2023四川大学“腾讯杯”新生赛（同步赛）糖果（鸽巢原理）

这个数据范围,\(n是1e6，a_i也是1e6\)，任意\(a_i+a_j \in [0, 2e6]\)，所以如果有答案我们最多枚举\(2e6\)个数就可以找到答案 void solve() { int n; cin >> n; vector<int> a(n); map<int, int> mp; ......
糖果 新生 原理 大学 2023

视频13—形式参数 实际参数

视频13—形式参数 实际参数 形式参数（参变量）--变量，可以改变的量，它的值是可以改变的，不是恒定不变的；；常常用来表示尚未清楚尚不确定的值，或，一个随时可代入可放进去的值。即 用作函数的参数 函数在被调用之前，参数的值都是不确定的 #include<stdio.h> int add(int x, ......
形式参数 参数 实际 形式 视频

三-select模型

select模型是对简单C/S模型的优化，他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字，从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态，并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中，select函数是最关键的。 select模 ......
模型 select

HTTPS处于OSI模型中哪个层？

HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）位于 OSI（Open Systems Interconnection）模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中，从底层到顶层依次是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
模型 HTTPS OSI

关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨

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，... ......
坐标 几何 模型 方法 技术

神经网络入门篇：详解参数VS超参数（Parameters vs Hyperparameters）

参数 VS 超参数 什么是超参数？ 比如算法中的learning rate \(a\)（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、\(L\)（隐藏层数目）、\({{n}^{[l]}}\)（隐藏层单元数目）、choice of activation function（激活函数的选择）都需 ......
参数 神经网络 Hyperparameters Parameters 神经

使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......
Huggingface 模型 流程 语言 教程

.net通过Action进行Options参数的传递，你知道是怎么实现的吗？

在.NET Core中，使用Action和Options参数方式配置服务并将配置信息对象注册到IServiceCollection的好处在于，它提供了更高级别的可配置性和可扩展性。这种模式允许将配置信息与服务的实现分离，使配置更加模块化和可管理。通过将配置信息对象注册到IServiceCollect ......
参数 Options Action net

快速排序原理，及为何使用

1.原理 对于每一次函数调用，选当前数组的第一个元素为标准值，遍历数组，把所有小于标准值的元素放到标准元素的左边，大于等于标准值的元素放到右边。知道调用函数中的数组长度小于2。 2.为何使用 **1).**虽然时间复杂度不稳定->（O2），但是在许多应用场景中，我们并不需要稳定性。 **2).**没 ......
原理

【组成原理-指令】扩展操作码的树形解法

仿照哈夫曼树（或前缀编码，Prefix-free）的解法，目前先不解释具体怎么画了，直接放例题，大家自己慢慢品味吧。 【例 1】某指令系统指令长 16 位，操作码字段为 4 位，地址码字段为 4 位，采用扩展操作码技术，形成三地址指令 15 条、二地址指令 15 条、一地址指令 15 条、零地址指令 ......
解法 树形 指令 原理

因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类

https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论，如果在一个链结构里面，比如X->Y->Z，condition到中间 ......
结构 链状 等价 因果 模型

使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练

本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
模型 PyTorch 数据 技术

Day12 jvm 内存模型JMM

1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信，决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量（副本）进行操作，JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space（元空间）（在JVM外的本地内存中）取代 ......
模型 内存 Day jvm JMM

Day09 方法知识点综合（求值策略与可变参数）

1. 求值策略 编程语言中方法之间进行参数传递时有个传递策略，该策略就被称为求值策略（Evaluation strategies）。求值策略分为两大基本类型，如果按照如何处理传递给方法的实际参数，分为严格的和非严格的两种求值策略。 1.1 严格求值策略 传值调用(Call by value) 将实参 ......
知识点 策略 参数 方法 知识

做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型？

避免重复造轮子，前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷？ 现在国内已经有180个以上生成式大模型，科技大厂、互联网大厂纷纷入局，既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头，也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头，以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型，各种参数对比下来堪称最强，第二天B厂商 ......
浪潮 模型 信息

从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
代码生成 HumanEval CoderEval 模型 代码

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......
新篇 新篇章 人工智能 人工 前景

vue3 setup 父组件向子组件传递参数、方法|子组件向父组件传递数据,函数

https://blog.csdn.net/qq_27517377/article/details/123163381 https://blog.csdn.net/qq_27517377/article/details/123166367 vue3 setup 父组件向子组件传递参数 <templa ......
组件 函数 参数 方法 数据

Cadence SPB 22.1 -- 原理图打印输出09Day

原理图打印 在使用 OrCAD 设计完原理图后，可以把原理图以 PDF 的形式输出图纸，发给其他人阅读，从而尽量降低被直接篡改的风险。在输出PDF时可以选择全部或者部分。 1、打开原理图，进行输出参数的设置，执行菜单命令“Options” →“Preferences”，如图 5-183 所示， 进行 ......
原理 Cadence 22.1 SPB Day

Go 语言中，函数的参数传递--值传递

在 Go 语言中，函数的参数传递是值传递的方式。当函数被调用时，函数参数的值会被拷贝到函数的参数变量中。 对于指针类型的参数，指针本身也是以值的方式进行传递。这意味着函数内部的指针参数将获得原始指针的拷贝，但这个拷贝仍然指向相同的内存地址。 当在函数内部修改通过指针传递的变量时，由于指针本身是值传递 ......
函数 参数 语言 Go

Cadence SPB 22.1 -- 原理图编译及检查07Day

一、原理图编译的规则设置 1、online DRC ①、 on：开启在线DRC ②、off ：关闭在线DRC 2、DRC Action ①、Run On Design: DRC检查整个原理图 ②、Run On Selection: DRC检查选择的部分电路 ③、Delete DRC Markers: ......
原理 Cadence 22.1 SPB Day

LangChain调用本地模型

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
LangChain 模型

从Hugging Face下载模型到本地并调用

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
模型 Hugging Face

详解RSA加密原理

密码学 密码学是指研究信息加密，破解密码的技术科学。密码学的起源可追溯到2000年前。而当今的密码学是以数学为基础的。 密码学的历史大致可以追溯到两千年前，相传古罗马名将凯撒大帝为了防止敌方截获情报，用密码传送情报。凯撒的做法很简单，就是对二十几个罗马字母建立一张对应表。这样，如果不知道密码本，即使 ......
原理 RSA

Spring中controller中关于GET和POST请求的参数接收

Spring中controller中关于GET和POST请求的参数接收 Spring中controller中关于GET和POST请求的参数接收 GET请求 参数用&符号连接在一起[/get?name=tom] //无参 //没有任何参数的请求 @GetMapping(value = "/metric ......
controller 参数 Spring POST GET

他山之石，可以攻玉｜银行业数据中心数字化转型之模型篇 04（完结）

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......
可以攻玉 他山之石 银行业 数据中心 模型
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