Llama2-Chinese项目:1-项目介绍和模型推理

Atom-7B与Llama2间的关系:Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢?因为原子生万物,Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型,如下所示: FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2

手动实现BERT

本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程,包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone,然后在下游接入各种任务,包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下

Abp vNext 入门到放弃系列

文章目录 1.模块介绍 2.模块加载机制 3.依赖注入 4.AutoMapper-- 待定 5.本地化--待定 6.模型验证--待定 7.异常处理--待定 8.缓存 9.动态代理和拦截 10.分布式锁 11.领域驱动设计 Abp vNext Pro Abp Vnext Pro Github地址 的

DevOps|1024程序员节怎么做?介绍下我的思路

1024,祝每个程序员小哥哥小姐姐节日快乐。 因为在研发效能部门,我支持过几次 1024 程序员节的活动,所以经常有朋友问我1024 程序员节怎么做,本篇就是简单介绍下我的思路,希望对你有用。 1024程序员节的由来 俄罗斯把每年第256(=2^8)天,即平年9月13日或闰年9月12日定为国际程序员

如何实现一个SQL解析器

本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。

探究Presto SQL引擎(4)-统计计数

本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路,精确统计和近似统计的细节及各种优缺点,并给出了统计计数在具体业务使用的建议。

规则引擎Drools在贷后催收业务中的应用

本篇文章主要介绍了规则引擎的概念以及Kie和Drools的关系,重点讲解了Drools中规则文件编写以及匹配算法Rete原理。文章的最后为大家展示了规则引擎在催收系统中是如何使用的,主要解决的问题等。

vivo 云原生容器探索和落地实践

本文会详细介绍vivo在容器集群高可用建设中的具体实践,包括在容器集群高可用建设、容器集群自动化运维、容器平台架构升级、容器平台能力增强、容器生态打通等层面的打磨和建设。

vivo 游戏中心低代码平台的提效秘诀

本文首先介绍背景与痛点,然后阐述了vivo互联网游戏中心是如何搭建低代码平台,最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。

vivo 超大规模消息中间件实践之路

本文主要介绍超大数据规模场景下分布式消息中间件在vivo的应用实践。

Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息存储

本文主要介绍在Node.js应用中, 如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来,并进行相应的展示,最终实现基于业界通用 OpenTracing 标准的 Zipkin 的 Node.js 方案。

100 行 shell 写个 Docker

本文主要介绍使用shell实现一个简易的docker。

解密游戏推荐系统的建设之路

本文从零开始介绍了游戏推荐项目的发展历程,阐述了大型项目建设中遇到的业务与架构问题以及开发工程师们的解决方案,描绘了游戏推荐项目的特点以及业务发展方向,有着较好的参考与借鉴意义。

vivo全球商城:库存系统架构设计与实践

本文主要介绍vivo商城库存系统发展历程、架构设计思路以及应对业务场景的实践。

vivo 场景下的 H5无障碍适配实践

本文主要介绍了在前端项目中常用的无障碍手势和无障碍属性,并且结合具体的开发案例为开发者真实展示了适配要点,提供组件适配思路。

【pandas小技巧】--DataFrame的显示样式

上一篇介绍了`DataFrame`的显示参数,主要是对`DataFrame`中值进行调整。 本篇介绍`DataFrame`的显示样式的调整,显示样式主要是对表格本身的调整,比如颜色,通过颜色可以突出显示重要的值,观察数据时可以更加高效的获取主要信息。 下面介绍一些针对单个数据和批量数据的样式调整方式

知识图谱实体对齐:无监督和自监督的方法

我们在前面介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法,它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子(锚点),但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题,有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。其中包括基于GAN的方法,基于对比学习的方法等。他们在不需要事先给定锚点的情况下将来自不同知识图谱实体embeddings映射到一个统一的空间。

SICP:赋值和局部状态(Python实现)

前面我们介绍了组成程序的各种基本元素,看到了如何把基本过程和基本数据组合起来,构造出复合的实体。不过对于设计程序而言,这些手段还不够,我们还需要一些能够帮助我们构造起模块化(modular)的大型系统的策略。所谓模块化,也即使这些系统能够“自然地”划分为一些内聚(coherent)的部分,使这些部分可以分别进行开发和维护。接下来我们要研究两种特色很鲜明的组织策略,它们源自于对于系统结构的两种非常不

驱动开发:内核LDE64引擎计算汇编长度

本章开始`LyShark`将介绍如何在内核中实现`InlineHook`挂钩这门技术,内核挂钩的第一步需要实现一个动态计算汇编指令长度的功能,该功能可以使用`LDE64`这个反汇编引擎,该引擎小巧简单可以直接在驱动中使用,LDE引擎是`BeaEngine`引擎的一部分,后来让`BeatriX`打包成了一个`ShellCode`代码,并可以通过`typedef`动态指针的方式直接调用功能,本章内容作

1.6 编写双管道ShellCode后门

本文将介绍如何将`CMD`绑定到双向管道上,这是一种常用的黑客反弹技巧,可以让用户在命令行界面下与其他程序进行交互,我们将从创建管道、启动进程、传输数据等方面对这个功能进行详细讲解。此外,本文还将通过使用汇编语言一步步来实现这个可被注入的`ShellCode`后门,并以此提高代码通用性。最终,我们将通过一个实际的漏洞攻击场景来展示如何利用这个后门实现内存注入攻击。