总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA，LTD等。论文都是以优化指令样本为核心，提出对齐阶段的数据质量优于数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138887210 IPC的意义 一般来说IPC是越高越好, 这意味着单位时间执行了更多的指令, 通过观测IPC可以一定程度上了解软件的执行效率. 但是多高才算高呢? 这并没有标准答案, 它需要有基线进行对比, 有的代码逻辑就决定了不可能有太
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
前言： 1、由于项目是.NET Framework 4.7 MVC LayUI，所以需要找一个资源站点存放项目中静态资源文件； 2、需要支持服务端和客户端都支持上传文件方式； 3、调用简单，涉及库越少越好。 结果： 调用 AWSSDK.S3 和 AWSSDK.Core 实现文件上传到 MinIO ；
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
关键指标 应用性能指标 响应时间（Response Time）： 指从客户端发送一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的所有时间。响应时间组成：请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。响应时间越短越好，目前接受的时间是2/5/8秒。 吞吐量（Throughp
# es mysql 适用场景对比 ## 问题一 ### 全文检索毫无疑问直接上es，那么除了这种场景，什么时候该选es？为啥mysql不行？ #### 对枚举字段的搜索 mysql创建索引的原则是对于那些区别度高字段建立索引，区别度越高的索引，在数据量大的情况下，索引效果越好。 因为mysql建立
作者：王先科、田野、王锁、刘双、马越、刘思琪 摘要：本文总结了近4年以来部门实施敏捷转型的实践及经验教训，从5个方面进行了阐述： 文化建设下好先手棋 持续敏捷实践祭出连环招 沉淀实践指引把牢定盘星 效能度量定准风向标 洞察分析点亮启明灯 一.概述 “敏捷就是快速应对变化，解决不确定性问题和维护复杂产
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1736226498427322139&wfr=spider&for=pc 关注 车站里，队伍总是排成长龙，你仔细计算着办理速度，换到了可能最快的一队排上，却没想到前边的人发生了争执，办理一度停滞；工作中，常常是马上就到了汇报环节突然
weight 代表权重，默认为1,权重越高被分配的客户端越多 指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 例如 # 反向代理配置upstream server_list{# 这个是tomcat的访问路径server localhost:8080 weight=5;se
首发公号：Rand_cs 越往后，交叉的越多，大多都绕不开 ARMv8 的异常处理，所以必须得先了解了解 ARMv8 的异常处理流程 先说一下术语，从手册中的用词来看，在 x86 平台，一般将异常和中断统称为中断，在 ARM 平台，一般将中断和异常统称为异常 异常的流程，可以分为 3 个阶段，“设备
6月30日，数据库发生了大量锁表。大概持续1小时，并且越锁越多。后来通过业务人员停掉程序，并kill掉会话后解决。 几天后再EM上查看CPU占用： CPU发生了明显等待。 主要是由于enq:TX - row lock contention等待事件造成。 等待事件—enq:TX - row lock
python自产调试工具pdb的使用 介绍 调试打印在写代码的时候不可避免 项目越大，调试可能花的时间会越多 print调试可能是最早用的，一段时间内你都会习惯这种方式 一旦成了老鸟，你应该会去用IDE的debugger，功能非常强大，效率就比print上了一个台阶 当然python像其他语言一样，
TTL是Time To Live的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete
卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的`random.chisquare()`可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(...
最近网上冲浪的时候看到有人分享了自己最近一次性能优化的经验。我向来对性能是比较敏感的，所以就点进去看了。 然而我越看越觉得蹊跷，但本着“性能问题和性能优化要靠性能测试做依据”，我不能凭空怀疑别人吧，所以我做了完整的测试并写下了这篇文章。 可疑的优化方案 分享者遇到的问题很简单：他发现程序中超过一半的
> ⭐️ **本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 [BaguTree Pro] 知识星球提问。** > > 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode
