扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？ 量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，理解其中的原
Kafka 线上性能调优是一项综合工程，不仅仅是 Kafka 本身，还应该从硬件（存储、网络、CPU）以及操作系统方面来整体考量，首先我们要有一套生产部署方案，基于这套方案再进行调优，这样就有了可靠的底层保证，才能保证 Kafka 集群整体的稳定性。 1. 线上部署方案 1.1 操作系统 我们知道
这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。 本系列包含以下文章： DDD入门
NAPS2是一个开源免费软件，体积只有6M不到，支持运行在 Windows, Mac 和 Linux操作系统中，默认就带有简体中文界面，官方默认就提供绿色版，所以解压即可使用，直接可以从官方网站下载：https://www.naps2.com/。NAPS2全名叫做Not Another PDF Sc
map 可以当作特殊的数组来使用，在数组开不下，或者数组下标不是整数的时候使用 map 就很方便，比如统计字符串的出现个数，统计 int 范围内的数的出现次数等等。 映射是指两个集合之间的元素的相互对应关系。就是一个元素对应另外一个元素。 打个比方说有一个姓名的集合 { " T o m " , "
class bank: def user_info(self): a=input('请输入用户信息：') # 不写encoding = 'utf-8'中文会乱码 with open('info.txt','w',encoding='utf-8') as f: f.write(a) def get_i
由于 Blazor-WebAssembly 是在浏览器中运行的，通常不需要执行服务器代码，只要有个“窝”能托管并提供相关文件的下载即可。所以，当你有一个现成的 Blazor wasm 项目，没必要用其他语言重写，或者你不想用 ASP.NET Core 来托管（有些大材小用了），就可以试试用 node
本文介绍基于Python语言，实现对多个不同Excel文件进行数据读取与平均值计算的方法~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法~
好家伙， 在开发过程中，我们总是避免不了进行接口的测试， 而相比手动敲测试代码，使用测试工具进行测试更为便捷，高效 今天发现了一个非常好用的接口测试工具Apifox 相比于Postman，他还拥有一个非常nb的功能， 在接口的测试完成后，它可以一键生成接口文档 下载地址（免费哟）： Apifox -
在成为 Tech Lead 之后我发现时间变得极度不够用，甚至会成为了我焦虑和殚精竭虑的源泉。因为我无法主动的去做我应该（定方向、做定期回顾）做和想做的事情，而总是被动的被他人牵着鼻子走：无穷无尽的决策请求、寻求帮助、会议邀约。
题目大意 对于一个正整数N，需要找到三个不同的数字A，B，C，使得三个数当中任意两个数字相乘都是N的约数，另外还要使得A，B，C三个数字乘积是N的整数倍数。最后输出三个数字（如果有多种组合，输出任意一种即可），如果找不到满足条件的则输出-1。 思路 注意到1必然是其中一个约数，另外我们可以注意到素数
最近在工作的过程中，遇到了不少奇怪自己或者同事的Bug，都是一些出乎意料的，不太容易发现的，记录一下来帮助可能也遇到了这些Bug的人 # 1. 编译时泛型校验失效 ```java Map nameToType = new HashMap(); nameToType.put( "testName",
1.简介 原估计宏哥这里就不对iframe这个知识点做介绍和讲解了，因为前边的窗口切换就为这种网页处理提供了思路，另一个原因就是虽然iframe很强大，但是现在很少有网站用它了。但是还是有小伙伴或者童鞋们私下问这个问题，那么宏哥就单独写一篇关于iframe网页处理的文章。iframe 是web自动化
1.简介 浏览器多窗口的切换问题相比大家不会陌生吧，之前宏哥在java+selenium系列文章中就有介绍过。大致步骤就是：使用selenium进行浏览器的多个窗口切换测试，如果我们打开了多个网页，进行网页切换时，我们需要先获取各个页面的句柄，通过句柄来区分各个页面，然后使用switch_to.wi
https://segmentfault.com/a/1190000042716913 大家好，我是不才陈某~ 作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查
https://www.jb51.net/hack/ 同样功能的镜像,但是不同的Dockerfile build出来的镜像大小是不一样的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于docker进阶教程之dockerfile优化镜像大小的相关资料,需要的朋友可以参考下 + 目录 一、无优化构建镜像 1 2 3
https://plantegg.github.io/2020/11/23/%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%98%A5%E8%8A%82%E5%A4%A7%E4%BF%83%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%8E%8B%E6%B5%8B%E4%B8%8D%E8%BE%BE%E6%
图解epoll 本文包含以下内容： epoll是如何工作的 本文不包含以下内容： epoll 的用法 epoll 的缺陷 select 和 poll 的缺点 epoll 对于动辄需要处理上万连接的网络服务应用的意义可以说是革命性的。对于普通的本地应用，select 和 poll可能就很好用了，但对于
https://www.jianshu.com/p/70f67a16e3cb 1.Win+R 打开CMD（不是管理员的话请以管理员身份打开） 2.输入以下命令 diskperf -y image.png
