预分区第7页

2-1文件描述符

文章目录1虚拟地址空间1.1为什么需要虚拟内存而不是直接加载进物理内存1.2分区2文件描述符1.1文件描述符表file1虚拟地址空间可以用来加载程序数据对应一段连续的内存地址，其实位置为0这个内存地址是虚拟的

要好好养胃·2025-03-01 22:07

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

预判风险：计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris

数据：库表较多，每个企业用户一个分库，每个企业下的表均不同，无法做到聚合,且表可以被用户随意改动，增删改列等，增加表分析：用户自定义分析，通过拖拽定义图卡，要求实时，点击确认即出现相应结果，其中有无法预判的过滤问题

一天两晒网·2025-03-01 18:42

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

webpack基础配置

文章目录一、默认入口和默认出口二、资源配置三、输出文件3.1多文件入口3.2HtmlWebpackPlugin插件四、环境4.1环境变量4.2热更新五、代码分离5.1公共模块5.2懒加载5.3预获取/预加载模块六

吃杠碰小鸡·2025-03-01 15:51

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

Ubuntu+GPU+python编程环境

(1)Ubuntu系统这次安装Ubuntu的时候，最新版本是20.04，当然要安装最新的了，不过由于要对双系统作出分区安排，还是花了一些时间整理windows下的资料，腾出干净的空间出来。然

liwenkaitop·2025-03-01 07:25

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

ES6的let和const，一篇文章就够了

注意let声明变量不会进行变量提升无法在声明之前使用let声明的变量let声明的变量不容许重复声明预解析阶段会对let声明的变量锁定所有其他在同一个域下的声明都会报错let会开启块级作用域基础特性if(

小常--·2025-03-01 07:52

window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法

零、双系统安装Win11Ubuntu20.04双系统安装解决ubuntu+win11双系统时间不一致问题Ubuntu:系统分区一、安装Nvidia驱动参考：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动

qq_29128985·2025-03-01 07:20

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

kafka-leader -1问题解决

一.问题：在Kafka中，leader-1通常表示分区的领导者副本尚未被选举出来，或者在获取领导者信息时出现了问题。

xiao-xiang·2025-03-01 03:17

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像

liron71·2025-03-01 02:14

阿里云部署open-webui实现openai代理服务(持续更新)

openaiAPIKey三、实际操作记录(阿里云服务器端)1.根据官方文档安装open-webui服务端(看完这节再操作):GettingStarted|OpenWebUI1.如果服务器配置比较低，可以增加swap分区容量

xiezhaoxuan·2025-03-01 00:03

安装centos7后，启动引导没有Windows

原因：Windows的引导使用的是NTFS分区，安装centos7后会将mbr（mainbootrecord）改写为grub2。

HHHU丶·2025-02-28 15:00

消息队列（RocketMQ+Kafka）

发货流程）解耦削峰填谷（淘宝的双十一）需解决的问题：消息重复（唯一ID，幂等）消息丢失（ack确认机制，死信队列）消息堆积（增加消费者，增加消费能力，增加集群分担）高可用（集群，主从，多副本）高性能（集群，分区

八千里路云和月laiker·2025-02-28 14:16

智慧景区系统开发及功能架构

游客们满心期待着借助手机这一便捷工具，随时随地都能聆听景点的详细讲解，精准定位自己的位置并获取导航指引，从而彻底杜绝在景区中迷失方向或者与精彩景点失之交臂的情况；他们还盼望着能够事先精心规划好整个行程安排，预

wv15889726201·2025-02-28 12:38

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。

AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

kafka-关于ISR-概述

Kafka中通常每个分区都有多个副本，其中一个副本被选举为Leader，其他副本为Follower。ISR是指与Leader副本保持同步的Follower副本集合。

xiao-xiang·2025-02-28 11:58

redis架构系列——Cluster集群模式详解

当客户端位于少数分区中时，丢失确认写入的窗口会更大。可用性：Redis集群能够在大多数主节点可访问的分区中继续存在，并且每个主节点至少

庄隐·2025-02-28 10:55

hivePB级迁移方案

1、评估磁盘空间大小、调整副本数、设置heapsize大小2、distcp-i-skipcrccheck源端到目标端，迁移3、元数据迁移，建表，替换location地址，或者导出db4、表分区修复5、配置增量

我要用代码向我喜欢的女孩表白·2025-02-28 10:51

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

记录更换电脑硬盘并克隆数据

删除旧机械硬盘里无用的软件以及数据3.删除新固态硬盘里的无用数据，并备份数据到其他电脑硬盘或存储设备4.打开傲梅==》克隆硬盘==>选择源旧机械硬盘》目标新固态硬盘》弹窗提示点击是==》设置里选中“让分区适应整个硬盘大小

鱼干～·2025-02-28 08:34

MySQL表转移数据的三种方式

说明：在一些情况，像大表修改表结构，重新建立分区（对已有表建立分区，对历史数据是不生效的），或者表备份，我们需要将表的数据，从一张表转移到另外一张表里。

m0_74823471·2025-02-28 06:46

hive迁移补数脚本细粒度表名-分区唯一键

假设我通过对数脚本发现，这些表对不上。假设检测出来是这样的（这些表存在于源端，但不存在目标端）我们需要从源端迁移过去。diff.txtads_xx1dt=20250219ads_xx2dt=20250217ads_xx2dt=20250218ads_xx2dt=20250219ads_xx3dt=20250217ads_xx4dt=20250217bak_xx1dt=20250109bak_xx1

我要用代码向我喜欢的女孩表白·2025-02-28 04:27

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

Redis分布式存储案例面试题

答：1、哈希取余分区（小厂回答）2、一致性哈希算法分区（中厂回答）3、哈希槽分区（大厂回答，推荐回答）1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v)，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群

哎呀哎呀诶·2025-02-28 02:10

Windows系统如何mount盘符到目录

在Windows上如何将一个文件系统分区挂载到一个目录，这其实是一个硬需求！是的，非常硬的需求。因为我们总是面临C盘，D盘满了却无法动态扩容问题。

winkel_wang·2025-02-27 23:49

安科瑞电气防火限流式保护器在可燃性粉尘危险场所的应用——安科瑞耿笠

摘要：文章阐述了可燃性粉尘的特点及可燃性粉尘环境粉尘爆炸的危害性，结合国家现行的电气产品规范的要求，通过一个提取车间内部粉尘爆炸危险区域的电气设计实例，系统阐述了可燃性粉尘危险环境的分区原则、电气设备选型

Acrelgengli·2025-02-27 21:57

从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表

第七章:分区与分库分表在大数据时代，单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。

一小路一·2025-02-27 18:07

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

ubuntu终端指令集 shell编程基础（一）

磁盘操作：使用sudofdisk磁盘对磁盘操作，如d删除分区、n添加新分区等；用sudomkfs.格式化的类型分区格式化磁盘；挂载时先创建目录，再用mount挂载的分区挂载点挂载，使用完用umount取消挂载

zm·2025-02-27 13:22

【YashanDB 知识库】如何排查 YMP 报错：”OCI 版本为空或 OCI 的架构和本地系统的架构不符“

问题现象在迁移预检查的版本检查阶段报错：检查未通过OCI版本为空，报错的详细信息：OCI版本为空或OCI的架构与本地系统架构不符；如何排查1、查看yasdts日志，从日志报错信息得知libdrv_oracle.so

·2025-02-27 13:25

计算机快录合集：CCF-B/C推荐，中科院1-4区，非OA，1-3个月可录！

谷歌学术•7天录用-检索（百发百中，包检索）SSCI•1区，2.0-3.0（1个月录用）计算机类：审稿友好•无预警1、IEEE-Trans-Top2024.10.1截稿•影响因子：7.5-8.0•期刊分区

WangUnionpub·2025-02-27 10:32

Redis面试题----为什么要做Redis分区？

Redis分区，也称为分片（Sharding），是将数据分散存储到多个Redis实例上的一种策略。

指尖下的技术·2025-02-27 08:54

深入解析Zookeeper脑裂问题与CAP取舍：从原理到实战

“脑裂”（Split-brain）现象是指在一个分布式集群中，由于网络分区等原因，导致集群中的节点被分割成两个或多个独立的部分，每个部分都认为自己是唯一活跃的服务提供者。

guihong004·2025-02-27 05:26

Linux 磁盘挂载教程

检查可用磁盘在挂载磁盘之前，需要确定要挂载的磁盘使用lsblklsblk列出有关所有可用块设备（磁盘和分区）的信息lsblk示例输出NAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINTsda8

·2025-02-27 04:17

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍我们推出了Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用next-token预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。Emu3在生成和感知方面都表现出色Emu3在生成和感知任务方面都优于几个成熟的任务特定模型，超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等旗舰开放模型，同时消除了对扩散或组合架构的需求

产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析

Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型，目前支持99种语言，是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型，第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型，而

shichaog·2025-02-27 01:55

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预

·2025-02-26 19:58

k8s集群3主5从高可用架构（kubeadm方式安装k8s）

ntpdatetime.windows.com或部署NTP服务器网络规划：明确划分Service网段（默认10.96.0.0/12）和Pod网段（如Flannel使用10.244.0.0/16）节点初始化细节关闭Swap分区

罗sir 99·2025-02-26 16:19

深入理解MySQL分区表：提升性能的利器

目录MySQL分区表概述分区表的优势分区类型RANGE分区LIST分区HASH分区KEY分区分区表的创建和管理

一休哥助手·2025-02-26 16:12

Linux常见命令汇总（2025最新版）

浪子西科·2025-02-26 12:13

Ubuntu根分区在线扩容

操作系统：Ubuntu20.04原有分区/dev/sda2大小8G，扩容后/dev/sda2大小100G1.扩容前信息系统盘为/dev/vda，共有2个分区，/dev/sda1为启动分区，/dev/sda2

这啥名啊·2025-02-26 11:11

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