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tuning p-tuning参数prefix

laravel:接收请求参数(10.27.0)

一，相关文档: https://learnku.com/docs/laravel/10.x/requests/14849#e16c06 二，php代码： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 2 ......
参数 laravel 10 27

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

在上期文章，我们对比了在 Amazon SageMaker 上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 ......
Generative 模型 原理 参数 AI

Python获取命令行参数的方法

在开发小工具的时候，经常会需要输入命令行参数，然后在工具里获取它们，那在python里如何做到呢？ 在 Python 中，sys 模块是一个非常常用且十分重要的模块，通过模块中的 sys.argv 就可以访问到所有的命令行参数，它的返回值是包含所有命令行参数的列表(list)， 参数个数： len( ......
命令 参数 方法 Python

彻底搞懂Docker容器与Kraft模式kafka集群关于消息大小相关参数设置

Docker部署的设置 部署背景： 在DockerHub拉取的bitnami/kafka:3.4.1 镜像，如果要部署在Docker-Swarm集群或者单Docker部署，对于消息大小设置需要添加参数 KAFKA_CFG_MESSAGE_MAX_BYTES，如何设置为其他不符合规范的参数格式，会导致 ......
集群 容器 大小 参数 消息

MBR40200PT-ASEMI肖特基MBR40200PT参数、规格、尺寸

编辑：ll MBR40200PT-ASEMI肖特基MBR40200PT参数、规格、尺寸 型号：MBR40200PT 品牌：ASEMI 芯片个数：2 封装：TO-247 恢复时间：＞50ns 工作温度：-65°C~175°C 浪涌电流：350A 正向电流：40A 反向耐压：200V 正向压降：0.8V ......
40200 MBR PT-ASEMI 尺寸 规格

经验：变长度参数

#include <stdio.h> int printf(const char *format, ...); int fprintf(FILE *stream, const char *format, ...); int dprintf(int fd, const char *format, .. ......
长度 参数 经验

MBR20200CT-ASEMI肖特基MBR20200CT参数、规格、尺寸

编辑：ll MBR20200CT-ASEMI肖特基MBR20200CT参数、规格、尺寸 型号：MBR20200CT 品牌：ASEMI 封装：TO-220 恢复时间：＞50ns 正向电流：20A 反向耐压：200V 芯片个数：2 引脚数量：3 类型：肖特基、插件肖特基二极管 特性：低耐压、高效率 浪涌 ......
20200 MBR CT-ASEMI 尺寸 规格

与普通探头相比，高压差分探头的参数含义和测试方法有什么不同

电源测试中大多数电压测试是浮地测试，需要用差分探头测试。 很多初级工程师在用多个探头进行电源测量时，刚开机电源产品就“炸机”，甚至示波器也发生损坏。 这是因为示波器探头之间是共地的，在同时测量电源原边和副边的时候，如果用一根探头接原边的地，另一根探头接副边的地，相当于把电源的原边和副边的地短路在一起 ......
高压 含义 参数 方法

PMP估算方法：参数估算、类比估算、自下而上估算、三点估算和粗略量级估算的区别

1、类比估算 英文全称：Analogous Estimating Technique； 则是一种粗略的估算方法，有时需根据项目复杂性方面的已知差异进行调整。该方法综合利用历史信息和专家判断。常用在项目的早期阶段。相对于其他估算技术，类比估算通常成本较低、耗时较少，但准确性也较低。 2、参数估算 英文 ......
量级 自下而上 参数 方法 PMP

linux kernel的启动参数是怎么拿到的-以arm64为例

linux kernel拿到启动参数一定是在boot阶段，那就必须从start_kernel找起。 asmlinkage __visible __init __no_sanitize_address __noreturn __no_stack_protector void start_kernel( ......
参数 kernel linux arm 64

进程基础（操作系统中的概念） 进程调度算法（四种算法） 进程的并行和并发的概念 同步异步阻塞非阻塞的概念 创建进程（进程类Process） Process类的参数 Process类的方法 如何开启多进程 基于TCP协议的高并发程序

进程基础(操作系统中的概念) 进程它是操作系统总最重要的概念，也是最基本的一个概念 线程也是操作系统中得一个很重要的概念 进程和线程都是有操作系统来调度使用的，我们程序员是不能控制的，这里就设计到调度算法 什么是进程? 线程? 什么是程序? # 进程和程序是两码事、完全不一样 程序：其实一个死的东西 ......
进程 概念 Process 算法 参数

[pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False)

prologue title: [pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False) 代码用到一个解码器\(dec\)，希望用它预测生成结果\(g\)的counting encode并用以计算损失，以此约束生成器生成合理的结果（能解码出正确的 ......
requires_grad requires 模型 参数 pytorch

请完善课上的口算题卡代码，实现重复题目的检测、题目数字范围、加减乘除算式的参数化等扩展功能，提交代码和运行截图。

import java.util.HashSet;import java.util.Random;import java.util.Set;public class MathQuizGenerator { public static void main(String[] args) { int nu ......
题目 代码 算式 加减乘除 截图

Linux基础——IPV6内核参数配置

一、检查内核配置是否启动ipv6 net.ipv6.conf.bond0.forwarding = 1 net.ipv6.conf.bond0.disable_ipv6 = 0 net.ipv6.conf.all.forwarding = 1 net.ipv6.conf.default.forwar ......
内核 参数 基础 Linux IPV6

MBR20100CT-ASEMI肖特基MBR20100CT参数、规格、尺寸

编辑：ll MBR20100CT-ASEMI肖特基MBR20100CT参数、规格、尺寸 型号：MBR20100CT 品牌：ASEMI 芯片个数：2 封装：TO-220 恢复时间：＞50ns 工作温度：-65°C~175°C 浪涌电流：150A 正向电流：10A 反向耐压：100V 正向压降：0.8V ......
20100 MBR CT-ASEMI 尺寸 规格

webapi body 参数获取数据

public string HttpPost() { string strURL = ""; DataTable dt = new Arichive().GetKEY(); string JsonString = string.Empty; JsonString = "{\"appKey\":\"" ......
参数 数据 webapi body

MBR10200CT-ASEMI肖特基MBR10200CT参数、规格、尺寸

编辑：ll MBR10200CT-ASEMI肖特基MBR10200CT参数、规格、尺寸 型号：MBR10200CT 品牌：ASEMI 封装：TO-220 恢复时间：＞50ns 正向电流：10A 反向耐压：200V 芯片个数：2 引脚数量：3 类型：肖特基、插件肖特基二极管 特性：低耐压、高效率 浪涌 ......
10200 MBR CT-ASEMI 尺寸 规格

ASEMI整流桥GBJ2510参数：拆析其关键性能特点

编辑-Z 在众多的电力电子元件中，GBJ2510整流桥以其高效能和可靠性赢得了工业领域的广泛认可。这款设备是在电力系统、直流电源等一系列设备中不可或缺的组件。本文将详细反析GBJ2510整流桥参数的关键性能特点，以帮助用户更加全面地理解和使用这种电子设备。 首先，需要注意的是GBJ2510整流桥的最 ......
整流桥 特点 性能 参数 关键

git merge的使用 --no-commit --squash参数提交

git merge的使用 在实际开发中经常会用到git merge操作。但很多情况下我们并不想合并后直接提交，这里介绍git merge的两个常用参数： --no-commit --no-commit 参数使得合并后，为了防止合并失败并不自动提交，能够给使用者一个机会在提交前审视和修改合并结果。（这 ......
no-commit 参数 commit squash merge

SpringBoot+内置Tomcat配置，参数调优，最大并发量，最大连接数

最近在研究这块的信息，记录下一些大神的文章： SpringBoot 最大连接数及最大并发数是多少？？？https://blog.csdn.net/weixin_44421461/article/details/132486085 SpringBoot+内置Tomcat配置，参数调优，最大并发量，最大 ......
SpringBoot 参数 Tomcat

使用链表而不是 stdarg 实现可变参数函数

为了摆脱 `va_start()` 对参数列表起始地址的依赖，我们可以把函数参数按照从左往右的顺序，依次存储于一个动态创建的链表中。 ......
函数 参数 stdarg

可控硅（晶闸管）选型参数

电流1. 额定通态电流（IT）即最大稳定工作电流，俗称电流。常用可控硅的IT一般为一安到几十安。耐压2. 反向重复峰值电压（VRRM）或断态重复峰值电压（VDRM），俗称耐压。常用可控硅的VRRM/VDRM一般为几百伏到一千伏。触发电流3. 控制极触发电流（IGT），俗称触发电流。常用可控硅的IGT ......
晶闸管 可控硅 参数

kotlin的函数关于可变参数使用vararg

前提：kotlin在编译的时候会转换成对应的java 一、java的可变参数类型： java类型的类似: void func(Integer... values) {} 那么对应的kotlin的类型类似：fun func(vararg values: Int?) {} 注意：这里我使用的是Int? ......
函数 参数 kotlin vararg

qstat 参数

qstat 语法：qstat [-f][-W site_specific] [job_identifier... | destination...]qstat [-a|-i|-r] [-n] [-s] [-G|-M] [-R] [-u user_list] [job_identifier... | ......
参数 qstat

【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换

基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......
坐标 模型 参数 Bursa 空间

TS第二个参数类型是根据第一个参数类型

interface person{ name: string id: number sex: boolean } func1<T extends keyof person,K extends person>( a: T, b: K[T] ){ } 简化一下 func1<T extends keyof ......
参数 类型

js对url进行编码解码的三种方案,JS在url中如何传递参数或特殊符号

为什么要进行url编码？ 当你的URL里出现%2F 怎么办？JS在url中如何传递参数或者特殊符号呢？在url链接中会经常碰到一些%2F、%2B等特殊符号怎么解决呢？下面我们来了解一下： 根据RFC标准，有些符号在URI中是不能直接传递的，要按照规定格式进行编码 编码格式：%加字符的ASCII码，即 ......
url 符号 编码 参数 方案

PostMan使用csv/json进行数据参数化

创建csv文件 或者创建json文件 [ { "name": "zhangsan", "age": 18 }, { "name": "lisi", "age": 20 } ] 运行集合脚本的时候选择data文件 在请求接口中输入全局变量 {{grant_type}}的方式进行传递 在Tests中要使 ......
参数 PostMan 数据 json csv

基于 P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践

微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新 ......
P-Tuning ChatGLM2 ChatGLM Tuning 6B

深入原理-基于梯度下降法进行参数优化学习

基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......
梯度 原理 参数
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