大型语言模型，也叫大语言模型、大模型（LargeLanguageModel，LLM；LargeLanguageModels，LLMs）什么是大型语言模型大型语言模型（LLM）是指具有数千亿（甚至更多）参数的语言模型，它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

StableDiffusion的安装教程通常分为以下几个步骤：一、安装Python：确保您的系统中已经安装了Python，并且版本符合StableDiffusion的要求。通常情况下，Python版本应为3.6或更高版本。您可以从Python官方网站下载并安装Python：https://www.python.org/downloads/安装PyTorch：StableDiffusion使用PyT

写在前面：如果文章对你有帮助，记得点赞关注加收藏一波，利于以后需要的时候复习，多谢支持！【MySQL数据库学习】系列文章第一章《认识与环境搭建》第二章《数据类型》第三章《数据定义语言DDL》文章目录【MySQL数据库学习】系列文章一、DDL介绍二、DDL数据库操作（一）查看数据库（二）创建数据库（三）选择数据库（四）删除数据库（五）转换数据库编码三、DDL表结构操作（一）创建表（二）查看所有表（三

从方法论来看，研究系统可以是整体把握事物变化发展趋势和分析整体内部各个组成的因果关系两个方面。一、系统研究方法中的因果联系分为因果长链、概率因果、互为因果、自为因果、因果网络。二、系统的大分类（一）相对孤立系统通过研究影响概率大的主要因果关系，而忽略影响概率小的关系，尽可能使系统成为互为因果的闭合系统进行研究，此系统则为相对孤立系统。（二）自组织系统通过内部的变量形成小系统的核心，然后大系统内部各

就化学这一学科来说，知识点非常多，同学们在一轮复习时，一定要整理好学习笔记，把书读“厚”。

最近才在学java，拿的是《java从入门到精通》这本书的第二版，好厚啊！以前学过c和c++，很多东西感觉有些累赘了，本着把书读薄的心情，记下这个笔记。大概每几章更一次吧，记录数里面提到的和c、c++不同的点和以前学过但是容易忘记的点。第四章常量与变量1.声明常量：staticfinalintYEAR=365;2.声明变量，变量的命名规则，变量的作用范围注意java中作用范围是不允许重叠的变量在使

Kubernetes起步准备工作centos7virtualBoxwindow操作系统kubectlv1.19.4minikubev1.15.1KubernetesinAction学习笔记（一）快速上手

Docker起步准备工作centos7virtualBoxwindow操作系统centos7虚拟机搭建简易手册（1）-安装第一台虚拟机centos7虚拟机搭建简易手册（2）-双网卡设置快速上手-安装DockerDocker教程来源：https://docs.docker.com/移除原有docker。#移除原有docker$yumremovedocker\docker-client\docker-

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●122.买卖股票的最佳时机II●55.跳跃游戏●45.跳跃游戏II●122.买卖股票的最佳时机IIclassSolution{public:intmaxProfit(

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●1005.K次取反后最大化的数组和●134.加油站●135.分发糖果●1005.K次取反后最大化的数组和classSolution{staticboolcmp(inta

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●860.柠檬水找零●406.根据身高重建队列●452.用最少数量的箭引爆气球●860.柠檬水找零只需要维护三种金额的数量，5，10和20。

为什么要做模型微调模型微调可以在现有模型的基础上，让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。StableDiffusion模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。下面是一个通用的微调过程的概述：准备数据集：准备用于微调的数据集。这包括输入图像和相应的标签（如果适用）。确保数据集与您的微调任务相匹配，并且具有足够的样本量和多样性。选择模型：选择要微调的StableD

一、正向提示词和反向提示词StableDiffusion中的提示词通常用于指导用户对生成的图像进行控制。这些提示词可以分为正向提示词（PositivePrompts）和反向提示词（NegativePrompts）两类，它们分别影响图像生成过程中的内容和风格。反向提示词注意增加nsfw（notsafeforwork),避免生成办公场所不宜观看内容。二、内容型提示词人物及主体特征服饰穿搭:Whited

StableDiffusion的插件安装通常需要遵循以下步骤：第一、查找插件，您需要确定您想要安装的StableDiffusion插件。您可以从StableDiffusion的官方网站或社区论坛上找到各种各样的插件，这些插件可能提供了额外的功能、模型或工具。第二、下载插件，一旦确定了您想要安装的插件，您需要下载插件的安装文件。通常情况下，插件的安装文件会以压缩包的形式提供，您需要将其下载到您的系统

StableDiffusion是一个基于OpenAI的Diffusion模型的扩展版本，主要用于图像生成和处理任务。它并不是一个图像分类模型，而是一个生成式模型，可以生成高质量的图像。以下是StableDiffusion模型的主要功能和应用领域：图像生成：StableDiffusion可以生成各种类型的图像，包括人物肖像、风景、动物、静物等。它能够生成高分辨率、真实感和多样性的图像，具有良好的生成

仅做学习笔记，详细请访问代码随想录●435.无重叠区间●763.划分字母区间●56.合并区间●435.无重叠区间classSolution{public://按照区间右边界排序staticboolcmp

BackoftheEnvelopeenvelopen.信封（金山词霸）Lesson2视频链接：Lesson2-Udacity1.练习：ZebraPuzzlezebran.斑马puzzlen.难题ZebraPuzzle-DesignofComputerPrograms-YouTube补充视频中，一些不认识的词汇napkinn.餐巾纸profitn.利润vi.获利porousadj.能渗透的；易穿过的

Bilibili尚硅谷视频Nginx简介Nginx概述Nginx(“enginex”)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，特点是占有内存少，并发能力强，能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达50,000个并发连接数。正向代理正向代理：如果把局域网外的Internet想象成一个巨大的资源库，则局域网中的客户端要访问Internet，则需要通过代理服务器来访问，这种代理服务就称为正向代理。反向代

ethan读完需要11分钟速读仅需4分钟/使用Dockerfile定制镜像/什么是Dockerfile呢？Dockerfile是一个文本文档，其中包含用户可以在命令行上调用以组装映像的所有命令。Docker可以通过阅读该文件中的指令来自动构建映像。(类似于Linux上的bash脚本，Docker通过该脚本构建镜像)1使用dockerfile制作一个nginx镜像$mkdirmynginx$cdmy

第六课在外和颜悦色，在家声色俱厉，不能做两面人，要么在外严厉，在家和颜悦色，一个好的家庭语言，也会影响小孩的成长。在好听的声音陪伴下成长的孩子，身心愉悦，没有怨气，心旷神怡，雍容光荣，对世界充满爱。第七课家长对孩子绝对不能做什么欣赏能让孩子长成参天大树，贬低能让孩子枯萎畸形。要多完美孩子，欣赏孩子。第八课教给孩子的制胜法宝让孩子养成能使用讲故事的语言方式和他人交流的习惯，这是真正的能让孩子走遍天下

0.写在前面注：这套笔记是根据黑马程序员B站2023-3-21的视频学习的成果，其中省略了前端基础部分、Maven部分和数据库基础部分，详情可见目录。注注：目前文章内结尾处多幅图片加载不出来，因为图片还存在本地没被传上来，过段时间再改~所有的Spring项目都基于SpringFrameworkSpringFramework配置繁琐，入门难度大文章目录0.写在前面1.SpringBootWeb入门简

-优设网-学设计上优设教程专区：AI绘画，AI视频，AI写作等软件类型AI教程，AI工具专区：+AI工具-喜好儿aigc在APP的日常运营中，我们设计的同学经常会接到主题活动类的设计需求，其中活动头像框就是一个主要的类型

目录六、Node.js模块化6.1、介绍什么是模块化与模块？什么是模块化项目？模块化好处6.2、模块暴露数据模块初体验暴露数据6.3、导入（引入）模块6.4、导入模块的基本流程6.5、CommonJS规范七、包管理工具7.1、概念介绍包是什么？包管理工具常用的包管理工具7.2、npmnpm的安装npm基本使用初始化搜索包下载安装包require导入npm包基本流程生产环境与开发环境生产依赖与开发依

协议原文链接：AIElectionsaccord-ATechaccordtoCombatDeceptiveUseofAIin2024Elections更多消息：AI人工智能行业动态，aigc应用领域资讯这项倡议表明了领先科技公司之间在解决

前一节介绍了一些最基本的概念和使用方法。因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。这里准备把常用的API和使用方法按照使用频次进行一个排列，可以当做一个以后使用参考。这一节介绍的内容可以有选择的看。而且最全的信息都在TensorFlow的API里面了

使用外部时钟模式2采集脉冲计数使用外部触发模式2能在外部时钟引脚输入的每一个上升沿或下降沿计数。将ECE位置位时，将使用外部时钟源模式2。使用外部时钟源模式2时，ETRF被选定为CK_PSC。ETR引脚经过可选的反相器（ETP），分频器（ETPS）后成为ETRP，再经过滤波器（ETF）后即成为ETRF。在ECE位置位且将SMS设为111b时，那么，相当于TS选择ETRF为输入bsp驱动代码bsp_

学习笔记，自存。

TIM外部时钟1使用定时器时钟通过框图可知；外部时钟1模式下仅仅只有通道1和通道2可以输入脉冲简单示例教程voidTIM1_ETRClockMode1_Init(void){RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_TIM1,ENABLE);TIM_CounterModeConfig(TIM1,TIM_CounterMode_Up)

PWM输出PWM输出模式PWM输出模式是定时器的基本功能之一。PWM输出模式最常见的是使用重装值确定PWM频率，使用捕获比较寄存器确定占空比的方法。将OCxM域中置110b或者111b使用PWM模式1或者模式2，置OCxPE位使能预装载寄存器，最后置ARPE位使能预装载寄存器的自动重装载。在发生一个更新事件时，预装载寄存器的值才能被送到影子寄存器，所以在核心计数器开始计数之前，需要置UG位来初始化

DMA控制器提供18个通道，其中DMA1包含7个通道，DMA2包含11个通道，每个通道对应多个外设请求，通过设置相应外设寄存器中对应DMA控制位通道映射dma1dma2示例代码bsp_usart_it.c/**bsp_usart_it.c**Createdon:2024年2月18日*Author:admin*/

5.1NE555定时器介绍NE555是一款极受欢迎的定时/振荡器集成电路，其设计日期可追溯到1970年，尽管技术正在日新月异的发展，其重要性和应用性仍然没有被削弱。NE555包含了许多系统需要的功能诸如比较器、触发器、反相器和输出驱动等等，其主要功能有定时、脉冲生成和振荡器。其特点有：1、高度灵活：NE555集成电路因其设计而具有很高的灵活性，可以在多种模式下工作，包括单稳态（用作定时器或延时器）

【精华内容】通过内容建设，我们能实现的另外一个目标就是，在自己的行业领域建立和拓展人脉。我们可以经常在自己的博客或播客上跟业内知名人士进行访谈。如果这些大人物推广新书，那我们就更有可能接触到他们，采访那些有想法的行业领袖，对他们的书发表富有洞察力的评论，或者在你的工作中提到他们的大名，这会让我们处在跟他们并肩的位置，能够提升我们的公信力。【个人感悟】个人目前是通过微信群和朋友进行交流，帮助朋友和公

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

Kafka的主题分区之间的关系在Kafka中，主题（Topics）和分区（Partitions）是两个重要的概念，它们之间存在着密切的关系。主题是Kafka中用于数据发布和订阅的逻辑单元。每个主题可以包含多个分区，每个分区都是一个独立的有序数据集。生产者将数据发送到特定的主题，而消费者通过订阅主题来接收数据。每个主题都被划分为多个分区，每个分区都是一个独立的存储单元。分区的数量可以在创建主题时指定

第1章Android开发环境搭建本章介绍了如何在个人电脑上搭建Android开发环境，主要包括：Android开发的发展历史是怎样的、AndroidStudio的开发环境是如何搭建的、如何创建并编译App工程、如何运行和调试App。1.1Android开发简介本节介绍Android开发的历史沿革，包括Android的发展历程和AndroidStudio的发展历程两个方面。1.1.1Android的

博客首页：✎﹏ℳ๓敬坤的博客我只是一个代码的搬运工欢迎来访的读者关注、点赞和收藏有问题可以私信交流文章标题：《Android入门到精通》第十八章学习笔记总结《Android入门到精通》第十八章学习笔记总结

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《hive学习笔记

专业版windows7以上系统64bit安装包下载IndexofDockerToolbox下载好的DockerToolbox文件夹下的boot2docker.iso移动到C:\Users\gzx01275258\.docker\machine\cache防止启动下载过慢开启系统H-v虚拟机注：该虚拟机和其他虚拟机冲突安装其他VM需关闭右键开始按钮>应用和功能>程序和功能>启动或关闭windows功

语义搜索知识图谱在语义搜索方面扮演着非常重要的角色。传统的文本搜索引擎基本上是基于关键词匹配的方式进行搜索，这种方式容易受到搜索词语的表述方式和不同语言之间的差异的影响，而无法深入理解用户的意图和查询目的。而知识图谱则提供了一种更加精确和全面的语义搜索方式。知识图谱中的实体、属性和关系之间的语义关联，可以被用于进行语义搜索。对于用户输入的查询，搜索引擎可以通过对知识图谱的语义结构进行分析，推断出用

学习内容：【札记】父母篇（25）绝望之处，于之生焉！我的感想：其实这段时间通过对父母篇不断的学习，我已经感觉到自己对孩子的心态是有问题的，再加上二月份在青稞听的关于复盘的微课，我也在开始就生活中和孩子发生的各种互动进行了复盘，在这个复盘的过程中，我发现对孩子，或者说是亲子关系我有种执念，就是好像孩子一定要做到一个什么样子我才会满意，而只要孩子达不到我就没有办法面对自己，而这个执念是什么呢？就是孩子

一、什么是BeanBean是注册到Spring容器中的Java类，控制反转和依赖注入都是通过Bean实现的，任何一个Java类都可以是一个Bean。Bean由Spring进行管理，可以通过xml文件对bean进行配置和管理。二、BeanFactory接口和ApplicationContext接口；Spring提供了几个BeanFactory接口的实现类，其中最常用的是XmlBeanFactory，

一、控制反转：缩写IoC是一种设计原则，降低程序代码之间的耦合度对象由Ioc容器统一管理，当程序需要使用对象时直接从IoC容器中获取。这样对象的控制权就从应用程序转移到了IoC容器二、依赖注入：缩写DI依赖注入是一种消除类之间依赖关系的设计模式。例如，A类要依赖B类，A类不再直接创建B类，而是把这种依赖关系配置在外部xml文件（或javaconfig文件）中，然后由Spring容器根据配置信息创建

前端三剑客开发环境配置查看更多学习笔记：GitHub：LoveEmiliaForeverHTML开发环境搭建AutoCloseTag自动闭合HTML标签AutoRenameTag自动完成两侧标签同步修改

我可能会写一些学习笔记和总结，发一些实验过程记录，也会写写题解和刷题过程中引发的思考

CSS介绍查看更多学习笔记：GitHub：LoveEmiliaForeverMDN中文官网CSS概况CSS的作用CSS是用来指定文档如何展示给用户的一门语言——如网页的样式、布局、等等一份文档是由标记语言组织起来的文本文件

那就合理搭接一下项目，以后文章改为日记，每天写学习笔记。

1.CAP理论Consistency（一致性）：用户访问分布式系统中的任意节点，得到的数据必须一致。Availability（可用性）：用户访问集群中的任意健康节点，必须得到相应，而不是超时或拒绝。Partitiontolerance（分区容忍性）：因为网络故障或其他原因导致分布式系统中的部分节点与其他节点失去连接，形成独立分区。在集群出现分区时，整个系统也要持续对外提供服务。2.一致性级别CP和

ElasticSearch一、初识ES1.什么是ElasticSearch？ES的概念：ElasticSearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。ElasticSearch结合Kibana、LogStach、Beats，也就是ElasticStack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。ES的发展：Lucene是一个Java语言的搜索引擎类

做个学习笔记。

1.基本概念1.1什么是ShardingSphere？ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分布式数据库的跨节点分片和分布式事务解决方案。它由分片（Sharding）和球（Sphere）两个单词组成，分片表示数据分片，球表示这些分片组成的球形空间，象征着分布式数据库的全景视图。ShardingSphere支持多种数据库的分片和分布式事务，包括关系型数据库（如MySQL、