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清风lsq
大模型推理算法算法大模型推理LLMflashattention
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- LabVIEW用户界面设计
LabVIEW用户界面设计如需将一个VI作为用户界面或对话框,前面板的外观和布局非常重要。前面板的设计应类似于仪器或其它设备,以使用户更容易识别进行何种操作。使用前面板控件、分隔栏和窗格、窗口设置等等,改进前面板的易用性。也可使用事件增强用户界面的功能。编辑添加图片注释,不超过140字(可选)设计前面板输入控件和显示控件是前面板的重要组成部分。设计用户界面类前面板时需遵循下列规范:考虑用户如何与V
- python线程同步锁_python的Lock锁,线程同步
weixin_39649660
python线程同步锁
一、Lock锁凡是存在共享资源争抢的地方都可以使用锁,从而保证只有一个使用者可以完全使用这个资源一旦线程获得锁,其他试图获取锁的线程将被阻塞acquire(blocking=True,timeout=-1):默认阻塞,阻塞可以设置超时时间,非阻塞时,timeout禁止设置,成功获取锁,返回True,否则返回Falsereleas():释放锁,可以从任何线程调用释放,已上锁的锁,会被重置为unloc
- 【Game】Powerful——Pet Skin(13)
苏堤春不晓
Travel/Life幻唐志皮肤回合制
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- python多线程高级锁知识:Semaphore信号量、Barrier栅栏在线程中的使用、高级event事件
网小鱼的学习笔记
Pythonpython开发语言
Semaphore信号量Semaphore信号量可以翻译为信号量,这个信号量代表了最多允许线程访问的数量,可以使用Semaphore(n)设定,n是信号数量,这是一个更高级的锁机制,Semaphore管理一个计数器,每次使用acquire计数器将会减一,表示可以允许线程访问的数量少了一个,使用release计数器加1,表示可允许线程访问的数量多了一个,只有占用信号量的线程数量超过信号量时候才会阻塞
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在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
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- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
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AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
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LXR小朋友
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一、Android四大组件精要1.Activity生命周期:onCreate()→onStart()→onResume()→onPause()→onStop()→onDestroy()重点场景:屏幕旋转:onSaveInstanceState()保存临时数据返回栈管理:launchMode(standard/singleTop/singleTask/singleInstance)页面跳转:Inte
- 2025华为od机试真题B卷【池化资源共享】C++实现
MISAYAONE
华为odc++开发语言华为od机试2025B卷算法
目录题目思路Code题目有一个局部互联区域内的n台设备,每台设备都有一定数量的空闲资源,这些资源可以池化共享。用户会发起两种操作1.申请资源:输入1x,表示本次申请需要x个资源。系统要返回当前资源池中能满足此申请且剩余资源最少的设备ID;如果有多台设备满足条件,返回设备ID最小的;如果没有任何设备能满足,返回0并不做任何分配。2.释放资源:输入2y,表示将第y次申请(不一定是成功分配的那一次)释放
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
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- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- 【AI】闭环反馈:构建从用户处学习的人工智能
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- Golang Channel 详细原理和使用技巧
1.简介Channel(一般简写为chan)管道提供了一种机制:它在两个并发执行的协程之间进行同步,并通过传递与该管道元素类型相符的值来进行通信,它是Golang在语言层面提供的goroutine间的通信方式.通过Channel在不同的goroutine中交换数据,在goroutine之间发送和接收消息,并且可以通过Channel实现Go依赖的CSP的并发模型这种同步模式chan可以理解为一个管道
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VR小鼠解剖虚拟仿真技术融合多种先进科技。核心是3D建模技术,专业人员用高精度扫描设备扫描小鼠获取数据,在虚拟空间构建近乎真实的三维模型,包含小鼠外部形态与内部细微结构。传感器交互技术实现用户与虚拟环境互动。用户戴VR设备持手柄解剖时,手柄传感器捕捉动作数据传输至计算机,精准控制虚拟工具;VR设备位置追踪传感器监测用户头部位置和转动方向,用户转动头部观察虚拟小鼠,虚拟场景同步变化,带来沉浸式体验。
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在云计算技术快速发展的今天,Windows容器结合IPv6双栈网络配置已成为提升VPS服务器效能的关键技术。本文针对运维工程师的实际需求,深入解析如何在虚拟私有服务器环境中,通过Docker平台实现Windows容器的IPv6/IPv4双协议栈部署,涵盖网络适配器设置、Docker引擎配置、防火墙策略优化等核心环节,并特别关注VPS服务商对IPv6的特殊支持要求。VPS服务器上Windows容器网
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研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:对讲机在多个领域中有着广泛应用,欧标TH-307EV3.41是一款针对特定型号对讲机进行频率配置和功能设置的软件工具。它允许用户自定义工作频率、频道管理、功能配置,并执行数据备份与恢复、固件更新等功能。本软件是无线电爱好者和专业用户的实用工具,需在遵守无线电法规的前提下使用。1.欧标TH-307EV3.41对讲机概述1.1对讲机的技术演进对讲机自问世以来,经历
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数据中心双活架构解决方案数据中心双活架构(Active-ActiveDataCenter)旨在实现业务高可用、负载均衡和灾难自动切换。以下是完整的解决方案,涵盖架构设计、关键技术、实施步骤及最佳实践。1.双活架构设计1.1基本架构模型同城双活(MetroActive-Active)两个数据中心距离≤100km(低延迟,通常100km(延迟较高,通常>10ms)采用异步数据复制(如Kafka+CDC
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Web安全攻防全解析sql数据库
1、post基于错误单引号注入回显分析注入点位置已经发生变化。在浏览器中,无法直接查看和修改注入点。不过,可以通过使用相应的插件来完成修改任务。修改方法:(一般是网站前端做了限制,我们才需要用到bp绕开限制)要修改Less11注入点的请求,可以使用BurpSuite工具来捕获请求包,并使用其中的"Repeater"功能来进行修改。具体操作步骤如下:首先打开BurpSuite并设置代理,然后在浏览器
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在Linux中,你可以将部署命令保存为可执行脚本文件,并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法:方法1:Shell脚本(推荐)步骤创建一个.sh文件(例如start_vllm.sh):#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-
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你目前的项目特点是:已经具备了课堂文本分析、大模型对话系统、课堂视频分析的技术模块;计划通过智能体调用你现有的Python分析脚本,实现数据分析、自动可视化,并与教师互动;更强调多智能体协作、流程灵活编排,以及循证研究的交互分析。因此,我们重点考量生态成熟度、流程编排能力、多智能体协作能力、易用性四个维度。下面逐个分析你提到的框架:智能体框架综合对比分析:框架生态成熟度多智能体能力流程编排能力易用
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持