多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的`random.multinomial()`可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案...
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]
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视...
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
泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为 P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!。NumPy 的 `random.poisson()` 可生成泊松分布数据。当 λ 很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同 λ 下的分布及模拟...
前言 使用QGis的目的是进行二次开发，或者说是融入我们的应用（无人车、无人船、无人机），本片描述搭建QGis二次基础开发环境，由于实在是太长了，进行了分篇： 上半部分：主要是安装好后，使用QtCreator可以使用QGIs的apps下的Qt使用对应的编译器编译不带qgis的空工程。 下半部分：在上
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
在这篇文章中，我们介绍了如何利用大型语言模型为情人节营造难忘的氛围。通过上传图片并进行风格转化，我们可以为对方呈现一幅独特的作品，增添浪漫的色彩。同时，借助搜索功能，我们能够轻松获取与情人节相关的信息，为策划活动提供更多灵感和建议。
前言 线程是计算机中的一种执行单元，是操作系统进行调度的最小单位。它是进程中的实际运行单位，每个进程可以包含多个线程。线程可以理解为进程中的一个执行流，它独立运行，拥有独立的栈和寄存器，但共享进程的资源，如内存空间、文件等。线程通过并发执行，将一个进程的任务划分成多个子任务并行处理，以提高程序的
随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。
1.概述 OpenAI 持续突破人工智能的边界，推出了其最新模型 ChatGPT-4o，作为 ChatGPT-4 的继承者，该模型有望带来显著的提升和创新功能。本文将深入解析 ChatGPT-4 与 ChatGPT-4o 之间的区别，并探讨它们的功能、性能以及潜在的应用领域。我们将全面比较这两个模型
本文全面介绍了C++标准模板库（STL）的基础知识，涵盖了容器、算法和迭代器的概念及其常见应用，旨在帮助读者掌握STL的基本用法和重要概念。
前言 进程是计算机中运行的程序的实例。它是操作系统对正在执行的程序的一种抽象概念。每个进程都有自己的独立内存空间、运行状态和执行上下文。进程可以包含一个或多个线程，每个线程可以独立执行一部分任务。操作系统通过分配和管理进程资源来实现多任务和并发执行。进程之间可以通过进程间通信机制进行数据交换和协
前言 应用中的信息传递是为了实现各种功能和交互。信息传递可以帮助用户和应用之间进行有效的沟通和交流。通过信息传递，应用可以向用户传递重要的消息、通知和提示，以提供及时的反馈和指导。同时，用户也可以通过信息传递向应用发送指令、请求和反馈，以实现个性化的需求和操作。 信息传递还可以帮助应用之间实现数
本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案，因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发，因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。我们可以在MindSponge中基于力对体系进行控制、基于坐标对体系进行控制，还能基于反应坐标对体系进行控制。
前言 应用上下文（Context）是应用程序的全局信息的接口。它是一个抽象类，提供了访问应用程序环境的方法和资源的方法。应用上下文可以用于获取应用程序的资源、启动Activity、发送广播等。每个应用程序都有一个应用上下文对象，它在整个应用程序的生命周期内都是唯一的。通过应用上下文，我们可以获得
tc（Traffic Control）是 Linux 中用于流量控制和网络模拟的强大工具。你可以使用它来模拟网络延迟、带宽限制、数据包丢失等。 以下是一个使用 tc 模拟网络延迟的基本步骤： 1.查看当前的 qdisc（队列规则）和 filter（过滤器） 首先，确保你的网络接口没有设置任何 qdi
前言 组件容器是一种用于管理和组织组件的工具或环境。它可以提供一些基本的功能，如组件的注册、创建、销毁和查找。组件容器通常会维护一个组件的依赖关系，并负责将这些依赖注入到组件中。它还可以提供一些其他的功能，如生命周期管理、事件通知、配置管理等。通过使用组件容器，开发者可以更方便地管理和使用组件，
