LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型 1.环境安装 # 设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 安装ms-swift pip
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免
前言 在做计算机最后两道题目碰到了MP3格式的镜像，分析发现是计算机内存，要进行内存取证。现在内存取证在ctf比赛中也是常见的题目，内存取证是指在计算机系统的内存中进行取证分析，以获取有关计算机系统当前状态的信息。内存取证通常用于分析计算机系统上运行的进程、网络连接、文件、注册表等信息，并可以用于检
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
平衡树 \(\tt{Treap}\) & \(\tt{Splay}\) 壹.单旋 \(\tt{Treap}\) 首先了解 \(\tt{BST}\) 非常好用的东西，但是数据可以把它卡成一条链 \(\dots\) 于是，我们将 \(\tt{Tree}\) 与 \(\tt{heap}\) (堆) 合并，
引言 本章我们将学习通过Handlebars Prompts Template来创建Prompts functions。 什么是Handlebars？ Handlebars是一个流行的 JavaScript 模板引擎，它允许你通过在 HTML 中使用简单的占位符来创建动态的 HTML。 它使用模板和
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.customize_functions_begins.htm&type=5 https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_ref_o
我们已经学习了很多自动化的知识了，接下来让我们看看在blog-auto-publishing-tools中是如何实现自动发送博文到知乎的。 前提条件 前提条件当然是先下载 blog-auto-publishing-tools这个博客自动发布工具,地址如下：https://github.com/dde
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=release-notes.rn_apex_5level_SOQLqueries.htm&release=250&type=5 https://developer.salesforce.com/to
10 几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统 IT 企业，互联网应用每天会产生海量的数据。 如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。 当时最流行的 Java 技术论坛是 javaeye ，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章 ，这篇文章，我反复看了几十遍，想
写在前面 这是PB案例学习笔记系列文章的第二篇，该系列文章适合具有一定PB基础的读者， 通过一个个由浅入深的编程实战案例学习，提高编程技巧，以保证小伙伴们能应付公司的各种开发需求。 文章中设计到的源码，小凡都上传到了gitee代码仓库https://gitee.com/xiezhr/pb-proje
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[10]Lua脚本调用C#中的List和Dictionary 调用还是在上文中使用的C#脚本中Student类： lua脚本： print(" 访问使用C#脚本中的List和Dictionary ") student.list:Add(2024) student.list:Add(5) studen
在跑一些深度学习代码的时候，如果需要使用mmdetection3d框架，下载的pytorch的cudatoolkit最好需要和本机的cuda版本是一样的，即输入nvcc -V命令后显示的版本一样。 但是如果是在学校里，一般是服务器管理员装的cuda驱动是啥版本，cudatoolkit就是啥版本，且非
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 这个是之前的笔记，自己看到了就顺带发出来，也是温习一下，内容可能不太全，算是入门贴吧。 前言：PIL 图
刚开始接触并学习一门开发语言，带着不求甚解的想法，其实也挺有好处的：我并不是所有的东西都知道，但是代码跑起来了。 但是时间久了，还是带着这种想法，可能就会遇到一些棘手的问题。比如电脑上不知不觉已经安装了多个python版本，python3.8/3.10/3.11，甚至一些软件中也集成有python解
