可以具备这三种状态的器件就叫做三态(门,总线,......).每个总线部件一般都配有三态门，避免总线访问冲突，当某个总线不占用部件时，油该电路禁止向总线输出信息计算机里面用1和0表示是，非两种逻辑，但是

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。

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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。

简介：探讨人们在使用AI工具时，最喜欢的和认方向一：常用AI工具以下是一些常用的AI工具：ChatGPT：强大的语言模型。文心一言：百度的知识增强大语言模型。

本人女，2019年毕业于一所非双一流的普通一本，专业是市场营销。目前从事的工作是平面设计，主攻ppt，一个月靠做设计的收入差不多7k-1w，工作地点就是在家里。

没有金刚钻别揽瓷器活，第一次当媒人就被一盆狗血给劝退了在中国古代媒人都占有相当重要的地位，女孩被封建礼教所束缚，讲究“大门不出二门不迈”，男女结婚相识必须有媒人，所谓“男女无媒不交,无币不相见,非受币不交不流

配置NATServer时，如果内网服务器的私网端口和其对外发布的公网端口同时使用了非知名端口，则需要配置端口映射功能，使设备可以将这些访问非知名端口的报文识别为知名服务的报文。

大家好，在编程领域，效率和速度是项目成功的核心要素。对于开发者来说，拥有合适的工具可以在复杂的编程任务中游刃有余。VSCode插件正是这样一种强大的辅助，能够帮助提升工作效率，让开发者在面对编程挑战时更加从容不迫。本文将介绍7个实现快速编码的VSCodeAI插件。1GitHubCopilot安装链接：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemNa

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

在一个完善的货币系统中，每一个非负整数的金额 x 都应该可以被表示出，即对每一个非负整数 x，都存在 n 个非负整数 t[i] 满足 a[i]×t[i] 的和为 x。然而，在网

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。

基础知识JVM内存模型：JVM内存分为堆（Heap）、栈（Stack）、方法区（MethodArea）和程序计数器（ProgramCounter）。堆（Heap）：存储对象实例和数组。

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

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？

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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。

辗转反侧良久以后，当他又做梦时，就趁着似醒非醒的时候，把这个世界秘密写了下来。醒来时，阿水兴冲冲的拿过来看，赫然发现，那纸上写着：香蕉大则香蕉皮也大！“我擦！”阿水面无表情的说。

岭回归数据的特征比样本点还多，非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归，在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项，从而最小化罚项残差平方和简单说来，岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵

vue2创建HTML界面，引用Vue.js文件 编写视图      {{message}}       {{type}}:插值表达式变量三元运算符函数调用算数运算在JS代码区域,创建Vue核心对象,定义数据模型

子数组按位或操作题目：我们有一个非负整数数组A。

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

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。

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

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

翡翠珠，拉丁学名:SeneciorowleyanusJacobsen，英文名：rosarybeads,stringofbeads,stringofpearls，别名：一串珠、绿串珠、绿铃、绿玉、绿之铃、念珠掌、柠檬千里光、项链花、项链掌、婴儿泪、情人泪、一串铃、珠峰千里光等。菊科千里光属多年生常绿匍匐生肉质草本植物。一丶翡翠珠的生物学特性翡翠珠枝蔓长20—30厘米，茎纤细，线形，匍匐生长，全株被白

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

本质上，数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持环境的数据流架构模型。

这些权重是通过学习动态生成的，表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的，因此

C语言把任何非零和非空的值假定为true，把零或null假定为false。大多数编程语言中典型的判断结构的一般形式：判断语句C语言提供了以下类型的判断语句。

前言我们前面学到的浮动元素有一个标准流的父元素，他们有一个共同点特点，都是有高度的但是，所有的父盒子都必须给高度吗最好的选择是不是让子盒子撑开父盒子，有多少子盒子就能撑开父盒子但是呢，由于在网页中父盒子在很多情况下没有给高度，子盒子float浮动了又不占有位置，那么没有盒子撑开父盒子了，父盒子的高度就会为0,也就是我们说过的父元素坍塌一、清除浮动是什么？清除浮动的本质就是清除浮动元素脱离标准流造成

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C语言把任何非零和非空的值假定为true（真），把零或null假定为false（假）。

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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。