Transerformer架构(自然语言处理) 尝试学习和从零构建一个大语言模型 就目前我的认知 Transformer架构主要分为编码器.解码器.词表.训练集.训练算法(T5) 编码器(Encoder) Encoder主要负责将输入转换为计算机能够理解的内容(也就是词表中的向量词元) 解码器(Decoder) 将词元的向量内容还原回人类可以理解的内容 词表(Tokenizer) 模型所使用的词汇是基于词表中有的词元所生成的,词表可以由大量的文本内容训练,并且训练模式需要符合标准BPE格式 训练

在 Ubuntu 上安装 Python 3.11.创建虚拟环境并设置 pip 阿里云源的主要命令流程如下: 安装 Python 3.11 sudo apt update sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3.11-dev -y 检查是否安装成功: python3.11 --version 2. 创建 Python 3.11 虚拟环境 2.1 创建项目目录 mkdir ~/my_project cd ~/my_project 2.2

Markdown 主要命令(语法)如下: 标题 使用 # 号表示标题,# 的个数决定标题的级别: 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 段落 & 换行 直接输入文字形成段落,使用两个以上空格或 进行换行: 这是一个段落. 这是同一段的下一行. 使用 <br> 也可以换行. 3. 加粗 & 斜体 & 删除线 markdown Copy Edit 加粗 或者 加粗 斜体 或者 斜体 删除线 显示效果: 加粗,斜体,删除线 引用 这是一个引用 嵌套引用

在Python中,创建新的环境通常指的是创建一个隔离的Python环境,以便在该环境中安装和管理不同版本的库,而不会影响到系统中其他Python环境的库.这通常用于解决不同项目之间的依赖冲突.下面是一些常用的方法来创建和管理Python环境: 使用venv模块 venv是Python的标准库之一,用于创建虚拟环境.这是最推荐的方法,因为它不需要安装任何外部依赖. 创建一个名为myenv的虚拟环境 python -m venv myenv 激活虚拟环境(Windows) myenv\Scripts

一.准备深度学习环境 首先,确保你的计算机上已经安装了Python.PyTorch以及CUDA等必要的深度学习框架和库.YOLOv5对Python版本和PyTorch版本有一定的要求,通常建议使用Python 3.8及以上版本,PyTorch 1.6及以上版本.此外,CUDA的安装可以加速模型的训练和推理过程. 接下来,从YOLOv5的开源网址下载代码仓库.你可以选择手动下载zip包,也可以使用git clone命令远程克隆仓库.下载完成后,在代码文件夹中找到requirements.txt文件

GPT-SoVITS Windows 配置与推理笔记(自用) 这是给自己留的备份,方便下次查.Windows 端配置和推理为主,代码为核心,直接干货. 环境准备 系统:Windows 10/11 Python:3.9(别用别的版本,坑多) GPU(可选):NVIDIA + CUDA 11.8(没 GPU 也能跑,慢点) FFmpeg:解压后扔根目录(最新版自带,但建议手动确认) 下载与安装 Git 下载(可选): git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT

题目地址 https://codeforces.com/contest/2093 锐评 在所有题意都理解正确的情况下,整体难度不算太难.但是偏偏存在F这么恶心的题意,样例都不带解释一下的,根本看不懂题.D题也恶心,在于递归过程的拆分,需要点数学,跟打印递归定义的图形一样,写麻了,好在过了.E题居然卡双 \(log\) 做法常数,也是恶心.反而是G题很典,太裸了,可惜被D防住了,根本没看到G题.再次陷入"看完所有题不会写,不看完所有题却会写"的魔咒.主要还是自己太菜了,打破不了这个魔咒,

目录 KubeEdge介绍 KubeEdge概述 KubeEdge优势 KubeEdge架构 KubeEdge部署 部署依赖 部署规划 主机名配置 变量准备 互信配置 环境预配置 安装keadm 设置标签 安装CNI 设置云端 设置调度 设置边缘端 边缘端优化 确认验证 KubeEdge测试验证 调度测试 KubeEdge介绍 KubeEdge概述 KubeEdge 是一个开源系统,将原生的容器化的业务流程和设备管理功能扩展到边缘节点.KubeEdge 是基于 Kubernetes 构建的,并为

在嵌入式开发中,外设通信(如UART.SPI.I2C)的数据接收常面临两大挑战:不定时.不定量数据的实时处理和高频率数据流下的稳定性保障.传统的轮询方式效率低下,而中断驱动的接收逻辑又容易因处理延迟导致数据丢失. 本文提出了一种基于STM32 HAL库的轻量级环形缓冲区解决方案! 已解决 非阻塞数据接收:避免因数据处理延迟导致外设中断阻塞 动态数据缓存:支持UART.SPI.I2C等多种外设的异步数据流 内存高效利用:通过环形缓冲区设计减少内存碎片 跨平台兼容:提供GCC与Keil双版本静态库,

示例位于 \examples\peripherals\gpio\generic_gpio 文件夹内 GPIO示例逻辑简单,直接看代码理解. /* GPIO示例 此示例代码位于公共域(或CC0许可,由您选择.) 除非适用法律要求或书面同意,否则本软件按"原样"分发,不作任何保证或 任何形式的条件,无论是明示的还是暗示的. */ #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #inc

在当今的分布式系统开发领域,RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用) 技术犹如一颗璀璨的明星,凭借其强大的透明性和卓越的高性能,在微服务架构中占据着举足轻重的地位.本文将全方位.深入地剖析 RPC 的基本原理.显著优势以及潜在的局限性.同时,我们将以键盘记录器项目为例,详细演示如何巧妙运用 gRPC 与 Protocol Buffers 实现跨语言通信.通过丰富的代码讲解和直观的图示,助力你迅速掌握从环境搭建到前后端代码实现的每一个核心细节. 一.RPC 技术详解 1.

"假设你负责的系统,某个业务线的QPS突然暴增100倍,你会怎么应对?" --这是上周朋友去面试,被问到一道题,他答了"加机器扩容",结果面试官眉头一皱:"如果机器不够呢?如果数据库崩了呢?"朋友当场卡壳.其实这道题就像"高压水枪",专冲知识漏洞. 作为开发者,如果只回答"加机器""扩容",可能直接暴露知识盲区. 真正的答案,需要从架构设计.资源调度.容灾兜底等多个维度拆解. 第一步:先

今天被人问到volatile能不能保证并发安全? 呵,这能难倒我? 直接上代码: public class ThreadTest { // 使用volatile修饰变量 private static volatile int num = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 循环创建10个线程并执行,每个线程内对volatile修饰的num进行递增 for (int i = 0; i

今天吃饭时,被公司新来的同事问道:"项目controller层里好多都没写try,catch,难道异常不用处理吗?".虽然正吃饭时被打扰,让我很讨厌,但是既然他诚心诚意的问了,本着爱护(收服)新员工的责任,我还是面带微笑给他讲解了一番:"是这样,异常@#*%*&~..." 讲完,我爱吃的蒜香烤鱼已经凉了,但是我从同事的眼光中看到了对技术的崇拜和敬仰.哎,程序员就是这么朴实无华,且枯燥~ 废话讲完,小二,上菜~~ @ControllerAdvice //表示所

今天心血来潮想把自己的项目部署到docker,部署完成后通过idea远程访问docker.发现控制台日志出现中文乱码,起初还以为docker或者项目编码没有设置好,一一排查后发现服务器编码和环境都没有问题.最后想到不会是idea的编码问题吧,改了配置后还真是,用了几年idea第一次出现这种问题. 解决方案: 在 idea帮助->编辑自定义vm选项里添加 -Dfile.encoding=utf-8 重启idea

自写的校验所有类型是否为null的工具类, 懒人福音,嘎嘎好用. 1 /** 2 * 一个校验对象是否为null的豪华大礼包 3 * 可以校验:Collection,Map,String,Enumeration,Iterator,以及所有数组类型 4 * 5 */ 6 public final class ValidatorPlus { 7 8 /** 9 * 禁止实例化这个类 10 */ 11 private ValidatorPlus() { 12 //AssertionError不是必须的

这是 让 LLM 来评判 系列文章的第六篇,敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 LLM 评估模型已知偏差及缓解措施: 缺乏内部一致性:同一 prompt 输入评估模型执行多次得到的结果可能不一样 (如果温度参数不设为 0). 缓解措施:遵循 "自我一致性 (self-consistency)" 设置 prompt,输入模型执行多次并保留多数结果 自我偏好:LLM 评估模型更 偏好自己的输出

一.系统环境准备 1. 安装必要依赖 # 更新系统sudo yum update -y # 安装EPEL仓库sudo yum install -y epel-release # 安装必要组件sudo yum install -y httpd mariadb-server mariadb php php-mysql php-gd php-ldap php-json php-xml php-mbstring php-zip php-curl php-bcmath php-imap php-apcu

前言 作为一名硬件小白,在动手组装了一下小智AI之后,感觉还挺有意思的,也想开始学习ESP32了. ESP32介绍 ESP32 是乐鑫科技(Espressif Systems)推出的一款高性能.低功耗的 Wi-Fi 和蓝牙双模微控制器芯片,广泛应用于物联网(IoT).智能家居.可穿戴设备等领域. 经过调研推荐小白使用Arduino入门. Arduino介绍 Arduino 是一个基于易于使用的硬件和软件的开源电子平台.Arduino 开发板能够读取输入--例如传感器上的光线.按钮上的手指或 Tw