LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一
摘要：ING集团发表了《Efficient Scheduling Of High Performance Batch Computing For Analytics Workloads With Volcano - Krzysztof Adamski & Tinco Boekestijn, ING》
https://github.com/iovisor/bcc BCC is a toolkit for creating efficient kernel tracing and manipulation programs, and includes several useful tools and
随着 .NET 8 的发布，微软迈出了重要一步，为 ASP.NET Core 引入了原生的 Ahead-of-Time (AOT) 编译。这一进步不仅提高了应用程序的性能，还简化了开发过程，标志着 .NET 生态系统进入了新的时代。
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一、写在开头 今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（争取做到秒级性能！）。 二、如何做技术选型 其实在市面上我们有很多常用的excel操作依赖库，除了
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
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