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大家好，我是同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。

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适合随着自变量的增加，因变量的方差也增大的模型。平方根变换：已知随机变量XXX，如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig

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我只想要实际存在的事物本身，与当下无关。我不想在意识到存在之物时把时间算进去。我不想将事物想成存活于当下；我想把它们想成事物。我不想将它们从自身剥离出来，称它们为当下。我甚至

前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。

前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。

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一、java内存模型在JDK1.8之前，它是分为线程共享和线程私有的，在线程共享的部分分为堆区和方法区；在线程私有的部分分为jvm虚拟机栈、程序计数器、本地方法栈。

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文本转换为向量有多种方式：方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐）方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量方法三：通过JinaEmbeddingsv2

这种亲切，无关于相处时间长短，年龄差距。就只是在某个时刻，眼神或者言语，让自己心生亲近。唐浩回到自己住处的时候这样想到。夜深人静，躺在床上努力入梦。这样的时光，仿佛多久以前就已经有过了。

目录1.redis客户端-服务端模型的不足之处2.redis管道是什么？有什么好处？

借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。

参考：CUDA编程入门（2）：CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM，也就是说SM负责block中线程的执行，SM会为每个block

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保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。

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最初的假设是，通过监管大模型可以使[大部分]人工智能变得安全。但自从ChatGPT推出后的这两年，这一假设被证明是不准确的。

LINQ提供了一种统一的编程模型，使我们能够使用相同的方式来查询和操作不同类型的数据。在C#中，LINQ主要由以下几个组成部分：数据源（Datasource）：可以是集合、数组、数据库

《超级符号就是超级创意》笔记十五军事理论家克劳塞维茨在名著《战争论》中，对战略的定义是：战略是为达到战争目的而对战斗的作用。因此，战略必须为整个军事行动规定一个适应战争目的的目标，也就是拟订战争计划，并且必须把达到这一目标的一系列行动和这个目标联系起来，也就是拟制各个战局的方案和部署其中的战斗。在华与华方法中，把一系列行动路线图，称为围棋棋局上的金角银边草肚皮。金角是根据地，是核心业务，是竞争壁垒

6.2无关性的基石实现语言无关性的基础仍然是虚拟机和字节码存储格式。Java虚拟机不与包括Java语言在内的任何程序语言绑定，它只与“Class文件”这种特定的二进制文件格式所关联。

LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南阿里云于2023年8月3日开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B以及对话模型Qwen-7B-Chat

思维模型会给你提供一种视角或思维框架，从而决定你观察事物和看待世界的视角。顶级的思维模型能提高你成功的可能性，并帮你避免失败。打造多元思维模型想法来自查理·芒格，而查理·芒格是沃伦·巴菲特的得力助手。

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

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一、将PyTorch模型保存为TorchScript格式1）构造一个pytorch2TorchScript.py，示例代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromnetworks.seg_modelingimportmodelasViT_segfromnetworks.seg_modelingimportCONFIGSasCONFIGS

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制

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关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。

举例子的话，比如说我可以写我的概率论老师，每节课三小时，两小时都是在讲课堂无关的事情，都是在讲一些她以为的人生道理，却不知道因为她讲得太多，加上她使用互联网的能力不足，她讲得已经完全不能触动到学生的神经