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
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 ；
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
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
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
https://segmentfault.com/a/1190000043103898 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。 人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表
https://www.itxm.cn/post/47824.html 背景 在这篇文章中做过使用del命令删除大key的实验，结果是del命令随着key的增大，主线程阻塞的时间就越长。 这与之前看redis5.0.8版本的代码中关于多线程删除操作的感官不符，于是决定先查看redis关于删除操作的代
一、性能测试的主要概念和计算公式 系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
https://www.jianshu.com/p/344f8141b63e landon资深网络游戏服务器架构师 系统性能定义 Throughput 吞吐量，也就是每秒钟可以处理的请求数，任务数 Latency 系统延迟，也就是系统在处理一个请求或一个任务时的延迟 二者关系 Throughput越
