llama模型研究系列1

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用 Cachel wood LLM和AIGC llama python 开发语言 react.js javascript 前端 microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
Mamba架构的模型（内容由deepseek辅助汇总） Jiang_Immortals 人工智能
基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破，以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点：一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新：首个通用大规模纯Mamba模型，由阿布扎比TII开发，基于Mamba-1改进，增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现：在综合基准（IFEval、BBH、MMLU-PRO等）平均得分15.04，超越Llama3.1-
Llama 2 模型架构深度解析：Transformer的进化 SuperAGI架构师的AI实验室 AI大模型应用开发宝典 llama 架构 transformer ai
Llama2模型架构深度解析：Transformer的进化关键词：Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要：本文将深入剖析Llama2的模型架构，探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍，到核心概念的解释，再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面，为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言，让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南科马 LLM java 开发语言 llama 语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。它简化了模型部署的过程，内置RESTfulAPI，使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型，并通过Java项目调用Ollama提供的API接口，实现本
LLM微调训练指南小小怪 @ 人工智能自然语言处理
模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制：LLaMA-2（7B/13B/70B）：商用友好，推荐使用HuggingFace格式的社区变体（如NousResearch版本）Mistral（7B）：Apache2.0许可，在推理和数学任务表现突出Falcon（7B/40B）：商业授权宽松，特别适合多轮对话场景硬件匹配参考：NVIDIA3090可微调7B模型（QLoRA），A100建议尝
9、LLaMA-Factory项目微调介绍 Andy_shenzl 大模型学习 llama LLaMA Factory 微调大模型 LoRA
1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看，该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前（2024年3月1日）支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集，同时封
【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势 Zachary AI AIGC调研相关 AIGC transformer 架构
Megalodon作为一种新架构，其优势主要体现在以下几个方面：无限上下文处理能力：Megalodon能够处理无限上下文，这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确，而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能：在2万亿token的训练任务中，Megalodon的性能超越了Llama2-7B，实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.04（下）
AIGC大模型启元：2024.04（下）(1)Llama-3（MetaLLM）(2)Eurux-8x22B（面壁智能）(3)MEGALODON（Meta上下文长度不受限的神经网络架构）(4)Phi-3Mini（微软-最强小参数大模型）(5)日日新5.0（商汤大模型5.0版）(6)中文版Llama3(7)Qwen1.5-110B（国产Llama3）(8)Vidu（国产Sora）(1)Llama-3（
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习大模型算法 RoPE 位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达，让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法，通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制，解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型（如LLaMA、GPT-NeoX）的核心
深度解析：Meta148亿美元收购Scale AI，扎克伯格的AI翻身仗能成功吗？ Code_流苏 AI知识图谱人工智能 Meta Scale AI AI竞赛数据标注收购
名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、史上最大AI收购案之一：148亿美元的收购1.交易规模史无前例2.不只是钱的问题3.为什么是49%？二、Meta的AI困境：为什么扎克伯格如此焦虑？1.Llama4的"滑铁卢"2.人才流失较重3.数据质量的"阿喀琉斯之踵"4.扎克伯格的"创始人模式"三、ScaleAI
使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model：从入门到实践茫茫人海一粒沙 Lora llama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel，它是构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库，通过参数高效微调（LoRA）实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel？RewardModel（RM）是RLHF流程中的评分器，它学习人类偏好：在
LLaMA-Factory快速入门 @BangBang LLM llama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
【运维】SGLang服务器参数配置详解 EulerBlind LLM 服务器运维网络
SGLang是一个高性能的大语言模型推理框架，提供了丰富的服务器参数配置选项。本文将基于官方文档详细介绍SGLang服务器的各种参数配置，帮助开发者更好地优化模型推理性能。常用启动命令多GPU张量并行python-msglang.launch_server--model-pathmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--tp2多GPU数据并行python-msgla
深入解析LoRA：低秩适应的高效大模型微调技术 Zhong Yang 大模型微调人工智能机器学习算法
1.背景与动机随着大语言模型（如GPT-3、Llama）的参数规模突破千亿级，传统全参数微调面临三大挑战：显存爆炸：微调70B模型需数千GB显存（如Llama-270B全微调需1.2TB显存）计算成本：全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险：大规模模型对少量下游数据易产生过拟合LoRA（Low-RankAdaptation）由微软研究院提出，通过低秩矩阵分解技术，将微调参数量压缩至原模型
*SFT深度实践指南：从数据构建到模型部署的全流程解析大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习算法大模型 SFT 微调 Lora
一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型（如LLaMA、GPT）基础上，利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。其本质是通过调整模型参数，将通用语言能力迁移至专业领域（如法律、医疗）或任务（如对话生成、代码补全）。与预训练的区别预训练：使用无标注数据（如维基百科）学习通用表征，消耗千亿级token算力。SFT：使用标注数据（如指令-答案对）进行任务适配，成本仅为预训练的1/100
【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？星际棋手人工智能
选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断，以下是关键考量维度及对应架构选择建议：1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据（如纯文本文档库）：适合基础单阶段检索架构（检索模块+生成模块）。◦检索：用轻量级嵌入模型（如BGE-base、all-MiniLM）+简单向量数据库（如FAISS）。◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂
6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型 Miyazaki_Hayao LangChain 实战 langchain
文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述大语言模型，不止ChatGPT一种。
大模型或多模态在能源系统优化调度中的应用 u013250861 LLM 能源人工智能
1.大模型在电力调度中的应用GAIA-电力调度大语言模型项目描述:专为电力调度设计的大语言模型，能够处理运行调整、运行监控和黑启动等任务技术特点:基于LLaMA2微调，专门针对电力系统领域优化论文:“Alargelanguagemodelforadvancedpowerdispatch”(NatureScientificReports,2025)GitHub:暂未公开源代码，但论文中提到了完整的技
大模型格式
目录大模型格式：ollma可以加载ggufChatGPT说：什么是GGUF？大模型格式：Ollama模型格式只能运行已打包成.gguf格式的模型，或通过其Modelfile方式构建ModelScope模型格式大多使用HuggingFaceTransformers格式，如.bin、.safetensors，与Ollama不兼容模型加载方式不同Ollama自带封装推理引擎（ggml/llama.cpp
本地部署 Kimi K2 全指南（llama.cpp、vLLM、Docker 三法）迎风斯黄 llama docker 容器 kimi
KimiK2是MoonshotAI于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型（MoE），支持最大128K上下文，激活参数规模为32B，具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来，许多开发者希望将其部署在本地，以获得更高的私密性和灵活性。本文将详细介绍三种主流本地部署路径，并提供完整的配置步骤和使用建议。准备工作（通用部分）在进行部署前，请准备如下环境与资源：✅最低硬
大模型本地部署-dify私有化部署-教程
一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流：在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持：与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM 学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek 东方鲤鱼 chat AI macos ai llama AIGC chatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况，故在本地搭建部署；前提条件1.由于需要拉取开源镜像，受网络限制，部分资源在前提中会下载的更快！请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral、Llava等）而设计。通过一键式
在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
LLaMA 学习笔记 AI算法网奇深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构：模型微调手册：推理示例：指定位置加载模型测试ok：模型下载：llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码（RoPE）LLaMA模型结构：llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册：大模型微调LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数+微调过程）_llama微调-CSDN博客显存占用：FP16/B
LLaMA-Omni 深度解析：打开通往无缝人机语音交互的大门 kakaZhui 前沿多模态大模型：论文与实战 llama 交互 LLM TTS 语音识别语音合成人工智能
一、引言：语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni，它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出，是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟，还能同时生成高质量的文本与语音回复，真正意义上让大语言模型（LLM）具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深，全方位地探索LLaMA-Omni
llama-factory微调Qwen2.5-7B-instruct实战，看这一篇就够了！！！（含windows和linux）亚伯拉罕·黄肯大模型 llama 人工智能大模型 llamafactory 微调 Qwen
一.安装llama-factoryllama-factort的网站：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory安装llama-factory很简单，打开github后滑到安装LLaMAFactory跟着步骤走即可。安装LLaMAFactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
零代码玩转大模型！LLaMA Factory：你的专属模型精修师 jane_xing 人工智能 llama
你是否曾对大语言模型（LLM）的强大能力心驰神往，却苦于以下难题？想定制专属模型？微调代码看不懂，环境配置太复杂…硬件资源有限？动辄需要数张A100，普通设备望而却步…中文任务不给力？原生模型中文理解弱，效果难达预期…部署门槛高？模型优化、压缩、服务化步步是坎？好消息是：LLaMAFactory来拯救你啦！它就像一家功能齐全的“模型精修店”，让你无需深厚AI功底，也能轻松定制、优化和部署大模型！一
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
主管？？？ Array_06 工作
转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
python内置函数大全 2002wmj python
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScript jquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){ var trs = $("#table tr"); &nb
Java基础冰天百华 java基础
学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
unix时间戳相互转换 adminjun 转换 unix 时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法出错不要紧，最重
由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5 视频 video
前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误 javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redis redis数据库 jedis
Jedis连接池操作步骤如下： a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取； b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool； c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解 1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量 2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
1、快捷键官方文档中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
Maven 常用命令 crabdave maven
Maven 常用命令 mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site mvn dependency:res
shell bad substitution daizj shell 脚本
#!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
Java SE 第二讲： 1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2. Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型（Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）（R
CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHP yii
1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java 泛型
Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web 浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei java DAO Hibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。这里getCurrentSession本地事务(本地
第一章安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginx lua openresty
首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
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HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。先睹为快！下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：下面代码需要引入hsqldb.jar包（hsqldb-2.2.8） import java.s
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Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。程序包管理器管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
避免使用终结函数 vahoa.ma java jvm C++
终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方

llama模型研究系列1

一、llama模型的结构是怎么样的？

二、llama模型中的词典为什么会有大量的token有ord(‘▁’)=9601 的字符呢？

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