llama模型研究系列1

华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战 gzroy 人工智能语言模型
在华为的昇腾服务器上部署了DeepSeekR1的模型进行验证测试，记录一下相关的过程。服务器是配置了8块910B3的显卡，每块显卡有64GB显存，根据DeepSeekR1各个模型的参数计算，如果部署R1的Qwen14B版本，需要1张显卡，如果是32B版本，需要2张，Llama70B的模型需要4张显卡。如果是R1全参数版本，则需要32张显卡，也就是4台满配的昇腾服务器。这里先选择32B的模型进行部署
Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI m0_74824877 docker 语言模型 ui
一、介绍Ollama：部署+运行大语言模型的软件LLaMa3：史上最强开源AI大模型—Meta公司新发布的大语言模型OpenWebUI：AI用户界面，可通过浏览器访问二、Docker部署docker-compose.yml文件如下：version:'3'services:ollama:container_name:bruce-ollamaimage:ollama/ollamavolumes:-./
大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南人工智能llm
ollama介绍：Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
DeepSeek和ChatGPT的全面对比陈皮话梅糖@ AI编程
一、模型基础架构对比（2023技术版本）维度DeepSeekChatGPT模型家族LLAMA架构改进GPT-4优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention机制FlashAttention-3FlashAttention-2激活函数SwiGLUProGeGLU训练框架DeepSpeed+Megatron定制内部框架上下文窗口32k（
KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？魔王阿卡纳兹大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如，通过使用Llama和Marlin等高效内核，显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化，KTransformers在CPU端实现了更高的
Meta放大招！首届生成式AI大会LlamaCon即将来袭人工智能大模型metaai开发
Meta宣布将于4月29日举办其首届生成式AI的开发者大会——LlamaCon。这一大会以Meta的生成式AI模型家族Llama命名，旨在分享Meta在开源AI领域的最新进展，帮助开发者构建出色的应用和产品。Meta表示，更多细节将在不久后公布。而Meta的年度开发者大会MetaConnect则仍将按惯例在9月举行。Meta的开源AI战略：从Llama到生态系统的构建几年前，Meta开始拥抱“开源
LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora AI大模型-大飞 llama AI大模型 AI 职场和发展人工智能
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，
大模型工具大比拼：SGLang、Ollama、VLLM、LLaMA.cpp 如何选择？ X_taiyang18 人工智能
简介：在人工智能飞速发展的今天，大模型已经成为推动技术革新的核心力量。无论是智能客服、内容创作，还是科研辅助、代码生成，大模型的身影无处不在。然而，面对市场上琳琅满目的工具，如何挑选最适合自己的那一款？本文将深入对比SGLang、Ollama、VLLM和LLaMA.cpp四款热门大模型工具，帮助您找到最契合需求的解决方案！工具概览在开始之前，先简单了解一下这四款工具的特点：SGLang：性能卓越的
Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型 shizidushu docker llama 语言模型 llama.cpp mistral-7b
Docker下使用llama.cpp部署带Functioncalling和JsonMode功能的Mistral7B模型说明：首次发表日期：2024-08-27参考：https://www.markhneedham.com/blog/2024/06/23/mistral-7b-function-calling-llama-cpp/https://github.com/abetlen/llama-cp
大语言模型（LLM）如何实现上下文的长期记忆？
引言大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），如GPT-4、Claude和LLaMA等，已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而，它们在实际应用中常常面临一个核心问题：如何实现上下文的长期记忆？传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计（如注意力机制），这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题，分析其技术难点，并
LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析） chenweiPhD 人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四（4月18日）发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型，并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。（点赞是我们分享的动力）--------------------------------------------------主编作者陈巍博士，高级职称，曾担任华为系相关自
AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案 weixin_30777913 数据仓库云计算 aws llama
一、技术栈选型核心服务：AmazonRedshift：存储原始文本和检测结果AmazonBedrock：托管Llama370B模型AWSLambda：无服务计算（Python运行时）AmazonS3：中间数据存储AWSStepFunctions：工作流编排辅助工具：psycopg2：RedshiftPython连接器boto3：AWSSDKforPythonPandas：数据批处理JSONSche
AIGC 实战：如何使用 Docker 在 Ollama 上离线运行大模型（LLM） surfirst LLM 架构 AIGC docker 容器 LLM 大模型
Ollama简介Ollama是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型(LLM)，例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。您可以使用Ollama根据您的需求下载、加载和运行不同的LLM模型。Docker简介Docker是一个容器化平台，它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元，称为容器。容器与主机系统隔离，确保运行应用程序时
DataWhale 组队学习 wow-agent task2 体验总结归纳菜鸟码农01 学习 datawhale
一、Llama-index知识体验1.ReActAgent与业务自动化ReActAgent：通过ReActAgent，业务逻辑可以自动转换为代码，只要有相应的API，模型就可以调用。这种自动化能力使得许多业务场景变得更加高效和智能化。LlamaIndex开源工具：LlamaIndex提供了一些开源工具，帮助开发者实现这些功能。通过访问官网，开发者可以获取这些工具并应用到自己的项目中。2.Agent
大模型prompt实例：知识库信息质量校验模块写代码的中青年大模型 prompt 人工智能 python 大模型 LLM
大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
Windows10/11部署llama及webUi使用闲杂人等12138 AI探索 windows llama docker
前言整体是希望在windows下安装llama3:8b以及gemma:7b两个大模型，并使用open/ollama-webui来访问从目标出发，llama3和gemma都属于开源大模型，可以自行编译，但是那个步骤对于初步探索的人来说要求太高了，暂时不考虑这条路。因此以先用起来的目的作为导向，强烈推荐直接使用官方推荐的ollama来直接安装。open/ollama-webui，现在叫open-web
LLaMA-Factory 安装linux部署&conda笔记 jayxlb2 llama 笔记 ai
第一行代码是我导入https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git到我的项目那里的，试过网上随便搜索过相同，估计没更新，安装了几次都运行失败，克隆了最新的就安装成功了。方法1没虚拟环境：不知道成不成功，我使用conda管理安装的gitclonehttps://gitcode.com/wengxiezhen2671/LLaMA-Factory.gitcdLLa
DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构企业级RAG知识库 qq_25467441 人工智能机器学习深度学习
“DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果，通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型，以下是具体解释：-**知识蒸馏技术原理**：知识蒸馏是一种模型压缩技术，核心是“教师-学生”模式。在该场景中，DeepSeek-R1作为“教师模型”，它是一个大型、复杂且性能强大的模型，具有丰富的语言知识和出色的处理能力。以Qwen或Llama架构为
【开发日志】数字人+LLM：从概念到实现的全程记录！ AI大模型-王哥大模型学习大模型教程大模型人工智能 LLM 数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合，所以文章尽可能完整的介绍，项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境：CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示：WebRTC项目整体架构
基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG uncle_ll RAG llama rag qwen llm 大模型
文章目录llama-index核心功能工作流程Qwen技术特点核心能力RAG核心原理关键优势工作流程知识准备阶段查询处理阶段检索与重排阶段语言模型调用阶段实现环境准备代码实现参考LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架，这里基于llama实现RAG框架，大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5与外部数据（例如文档、网页等）的连接，利用Lla
LLM大模型中文开源数据集集锦（三）悟乙己付费-智能写作专栏 LLM大模型开源大模型 LLM GPT 微调
文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh：中文法律大模型（獬豸）2.1数据集2.1.1利用ChatGPT清洗CrimeKgAssitant数据集得到52k单轮问答：2.1.2带有法律依据的情景问答92k:2.1.3法律知识问答2.2模型3C
大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？燃灯工作室 Ai 人工智能
以下是优化后的技术笔记整理，包含关键知识点解析和行业应用案例：大模型参数规模解析：32B中的"B"代表什么？如何影响AI性能？一、参数单位解读B=Billion（十亿）：在AI模型领域，"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义：神经网络中可调节的权重数值，决定模型的信息处理能力计算示例：32B=32×10⁹=320亿参数GPT-3175B=1750亿参数LLaMA-27B=70亿参数二、参数规模演
Win7本地化部署deepseek-r1等大模型详解 mygodalien 语言模型 Windows7 本地化部署大模型 llama
参考链接在Windows7操作系统，基于llama.cpp本地化部署deepseek-r1模型的方法2025-02-082G内存Windows7运行deepseek-r1:1.5b这两个链接写的可能不够详细，有同学私信问实现过程，这里进一步解释一下。一、准备需要准备的大模型、工具等文件，已放到网盘，可自取。网盘的figures目录是配置过程中的一些截图，可参考。百度网盘：https://pan.b
一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现） Bug_makerACE llama python 人工智能 nlp pytorch 深度学习 transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个
自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑岁月的眸人工智能
如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内，以下是推荐的配置：1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡：NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090（24GBVRAM）理由：7B模型推理：24GB显存足够跑7B模型的推理，但全参数训练可能吃力，适合LoRA等微调
**LLAMA-CPP-PYTHON 安装与配置完全指南** 童瑶知Valda
LLAMA-CPP-PYTHON安装与配置完全指南llama-cpp-pythonPythonbindingsforllama.cpp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python项目基础介绍及编程语言LLAMA-CPP-PYTHON是一个为Ggerganov开发的llama.cpp库提供简单Python绑定的开源项目。它旨在让开发者
win10 llamafactory模型微调相关① || Ollama运行微调模型我的巨剑能轻松搅动潮汐 llamafactory 语言模型
目录微调相关1.微调结果评估2.模型下载到本地导出转换，Ollama运行1.模型转换（非常好的教程！）2.Ollama加载GGUF模型文件微调相关1.微调结果评估【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估_llamafactory评估-CSDN博客2.模型下载到本地通义千问2.5-3B-Instruct·模型库模型的下载·文档中心导出转换，Ollama运行1.模型转换（非常好的教
用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法蛐蛐蛐大模型科研工具 Python技巧 llama 人工智能大模型
接着上一篇博客：在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客，直接运行：llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora
使用 Llama.cpp 和 llama-cpp-python 快速部署本地 LLM 模型 hgSdaegva llama python 开发语言
在这篇技术文章中，我们将探讨如何使用llama-cpp-python（llama.cpp的Python绑定）在本地运行大语言模型（LLMs）。你将学到如何安装依赖、加载模型、调整参数以获得最佳性能，以及如何结合LangChain处理推理任务。一、技术背景介绍llama-cpp-python是llama.cpp的Python绑定，旨在简化本地运行大语言模型的过程。它支持多种LLM模型，包括可以从Hu
DeepSeek模型架构及优化内容开出南方的花架构人工智能机器学习 Attention NLP pytorch 深度学习
DeepSeekv1版本模型结构DeepSeekLLM基本上遵循LLaMA的设计：采⽤Pre-Norm结构，并使⽤RMSNorm函数.利⽤SwiGLU作为Feed-ForwardNetwork（FFN）的激活函数，中间层维度为8/3.去除绝对位置编码，采⽤了RoPE旋转位置编码。为了优化推理成本.67B模型使⽤分组查询注意⼒（GQA）⽽不是传统的多头注意⼒（MHA）.超参数设置优化器：采⽤adam
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
主管？？？ Array_06 工作
转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
python内置函数大全 2002wmj python
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScript jquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){ var trs = $("#table tr"); &nb
Java基础冰天百华 java基础
学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
unix时间戳相互转换 adminjun 转换 unix 时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法出错不要紧，最重
由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5 视频 video
前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误 javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redis redis数据库 jedis
Jedis连接池操作步骤如下： a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取； b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool； c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解 1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量 2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
1、快捷键官方文档中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
Maven 常用命令 crabdave maven
Maven 常用命令 mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site mvn dependency:res
shell bad substitution daizj shell 脚本
#!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
Java SE 第二讲： 1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2. Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型（Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）（R
CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHP yii
1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java 泛型
Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web 浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei java DAO Hibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。这里getCurrentSession本地事务(本地
第一章安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginx lua openresty
首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
HSQLDB In-Process方式访问内存数据库 liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。先睹为快！下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：下面代码需要引入hsqldb.jar包（hsqldb-2.2.8） import java.s
Java线程的5个使用技巧 pda158 java 数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。程序包管理器管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
避免使用终结函数 vahoa.ma java jvm C++
终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方

llama模型研究系列1

一、llama模型的结构是怎么样的？

二、llama模型中的词典为什么会有大量的token有ord(‘▁’)=9601 的字符呢？

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