引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。

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今日已完成考研任务：与教务处老师联系，学习怎么正确使用书籍；看333教育综合大纲；日总结：下午下班后与教务处老师联系，老师跟我讲了资料的正确使用方式，心里也有了大概的思路——根据老师提供的教材，我第一轮需要用到的资料就是一本通+网课，书籍只作为辅助对象，倘若网课里的内容听懂了，老师说书籍就可以不看了。第二轮复习：就是网课+自己构建思维导图，并尝试做333教育综合的主观题；第三轮复习：背诵客观题起码

一个Mesh顶点动画绘制工具。GitHub上的工程多如繁星，有些好的仓库，但凡不经意间错过了就很难找回，故稍作采撷，希望能帮助到有心人。简介：笔者今天推荐的仓库叫VertexPaint。-顶点画手ThispackageallowsyoutopaintinformationontotheverticesofameshintheUnityeditoraswellasmodifyanyattribute

不同的worker_class提供了不同的并发模型，适合不同类型的应用场景。

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

已打开Quartus软件，导入设计，写好约束下一步，在Quartus软件的菜单栏打开Assignments中的二级菜单PinPlanner打开改界面即可看到选中的fpga型号，管脚图，封装类型等信息。

在Python中，导入外部模块有2种方式以Pyhton自带的time模块为例：使用importtime导入方式importtimeprint(time.ctime())注意事项：time模块导入后，使用以下格式来调用模块中的函数

MindFormers安装参见：昇思AI框架实践1:安装MindSpoe和MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r

js学习总结----DOM获取元素的方法（8个）DOM:documentobjectmodel文档对象模型DOM就是描述整个html页面中节点关系的图谱，可以如下图理解在DOM中，提供了很多的获取元素的方法和之间关系的属性以及操作这些元素的方法

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

1、准备数据①导入CSV文件首先，使用Python、Excel或任何数据处理工具导入你的CSV文件。CSV文件中应该有两列数据，分别为时间（time）和电压（voltage）。

1创建文件，可以创建web文件目录2导入jar包，需要导全，我就是jar没导全，后面怎么运行都不对3配置applicationContext.xml<beanid="sessionFactory"

本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。

1.在Quartus软件中，导入verilog设计之后，打开Tools/TimeQuestTimingAnalyzer界面大致分为上下两部分，上半部分左侧显示Report、Tasks，右侧显示欢迎界面；

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

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html表格如何导入到excel中在vs里面用添加数据源就可以啊,再使用数据控件,就可以操作.添加数据源可以用odbc数据源,两种方式1,是在控制面板的管理工具里在ODBC里先设置好.2,是使用连接字符串

近年来，语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果，也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。

上面两种，一种中文，一种英文，会发现，中文的导入进去之后不会自动识别，部分英文也是。不能自动识别就会缺少导出参考文献的功能，怎么办？

介绍了软件定义网(SDN)的发展现状,讨论SDN的体系结构,提出一种SDN体系结构的抽象模型。最后，介绍一种未来网络体系结构创新环境(FINE)体系结构。阅读全文和小伙伴们一起来吐槽

问题现象问题单：imp性能慢-通过异机导入性能下降太多-镜像环境可重现现象：同样一份数据290M，在同一个机器本地导入，耗时2分钟多，本机用ip连接导入耗时4分钟多，跨机器导入，耗时17分钟多，客户现场耗时

前端开发中，导入和导出文件是比较常见的业务场景，常见的情况是：后端返回一个二进制的流文件，前端将其转化为excel文件即可。

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RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

ios私钥证书(p12)导入失败如果你用的OpenSSL版本是v3那么恭喜你V3必然报这个错，解决办法将OpenSSL3降低成v1。

先实现springboot+mybatisplus的增删改查接口使用postman测试：第一步创建项目导入依赖：直接给大家了：4.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.6.6com.okchanspringboot

先附上git地址https://github.com/huqiang0204/huqiang.UnitySubThreadUI示例代码请看ScrollExTestPage可以绑定三种模型，头部，尾部，和中间数据部分这里只用到了中间数据模型和头部模型

1、工程包结构主要是这5个Java类2、导入EasyExcel包这里同时贴出其他相关springboot的基础包org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.bootspring-boot-devtoolsruntimetrueorg.springframework.bootspring-boot-config

网络通信模型通常指的是OSI（开放系统互联）模型，它将网络通信分为七个层次。每一层

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论

1.引言量化的本质：通过将模型参数从高精度（例如32位）降低到低精度（例如8位），来缩小模型体积。

经过前十天的学习，我们已经了解了软件工程生命周期模型、需求分析与管理方法，以及软件设计与架构的核心内容。为了巩固这些知识点，今天我们将进行一个综合练习。

Prompt是人工智能（AI）提示词，是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。

【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构‌‌功能与应用场景‌‌技术含量与成本‌系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分，可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率

REST服务的Web应用系统设计；4.论软件可靠性设计与应用20101.论软件的静态演化和动态演化及其应用；2.论数据挖掘技术的应用；3.论大规模分布式系统缓存设计策略；4.论软件可靠性评价20111.论模型驱动架构在系统开发中的应用

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

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疫情不时成点状突发，考虑到有时大家可能宅得无聊了，国家将国内外500多个景点，做成全景3D模式，喜欢哪个点哪个，还有导游讲解，让你身临其境。体验足不出户的旅游方式。这就是中国！

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