模拟.NET实际应用场景，综合应用三个主要知识点：一是使用dnSpy反编译第三库及调试，二是使用Lib.Harmony库实现第三库拦截、伪造，三是实现同一个库支持多版本同时引用。
大模型学习 - 内网环境搭建 环境： 内网，以下安装均为离线安装 系统：Linux cdh12 3.10.0-1160.e17.x86_64 内存（377G）、GPU（P40-25G）*8） 安装Anaconda 参考： linux离线环境下安装anaconda anaconda python 版本
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以
引言 水此篇博客，依旧是来自群里的讨论，最后说到了，在方法参数自定义了一个特性，用来绑定模型，优先从Form取，如果为空，或者不存在，在从QueryString中获取并且绑定，然后闲着无聊，就水一篇博客，如果大家有什么需求或者问题，可以找我，很高兴能为你们带来帮助。 IModelBinderFact
什么是元素的显示模式 网页中的标签很多，在不同的地方使用不同类型的标签。 元素显示模式就是标签以什么方式进行显示。如：div自己占一行，span一行可以放多个。 HTML元素一般分为块元素和行内元素两种类型。 块元素 常见的块元素有： ~, , , ,
GLTF文件格式 glTF的全称（Graphics Language Transmission Format）图形语言传输格式。是三维场景和模型的标准文件格式。 glTF 核心是 JSON 文件，描述了 3D 场景的整个内容。它由场景结构本身的描述组成，内容其由定义场景图的节点的层次提供。 场景中出
责任链模式作为常用的设计模式而被大家熟知和使用。本文介绍责任链的常见实现方式，并结合开源框架如Dubbo、Sentinel等进行延伸探讨。
组合模式是一种结构型设计模式，用于将对象组合成树形结构以表示部分-整体层次结构。这个模式允许客户端以一致的方式处理单个对象和对象组合，因此它将单个对象和组合对象视为可互换的。 组合模式允许你将对象组合成树状结构来表示"部分-整体"的层次结构。组合模式使得客户端可以统一地处理单个对象和组合对象，无需关...
一、概述 分类模型是机器学习中一种最常见的问题模型，在许多问题场景中有着广泛的运用，是模式识别问题中一种主要的实现手段。分类问题概况起来就是，对一堆高度抽象了的样本，由经验标定了每个样本所属的实际类别，由特定算法训练得到一个分类器，输入样本属性即自动计算出其所属类别，从而完成特定的识别任务。依实现原
大模型技术的发展和应用，预示着更加智能化、个性化未来的到来。如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车，语料便是珍贵的“燃料”。本次世界人工智能大会期间，合合信息为大模型打造的“加速器”解决方案备受关注。 在大模型训练的上游阶段，“加速器”中的文档解析引擎将助力大模型突破在书籍、论文、研报等文档中的版面解
创建 db.py db.py 文件是我们管理数据库连接和模型基类的地方。它让我们的代码更加模块化和可维护，实际生产中也是类似的，无论是在 FastAPI 或者 Flask 等框架中，当使用到 SqlAlchemy 时，的的确确需要一个单独 db.py，存储着引擎、会话以及模型基类。这个文件请务必建好
随着模型规模的增长，生成式人工智能的实现需要大量的推理资源。这不仅增加了每次生成的成本，而且还增加了用于满足此类请求的功耗。因此，文本生成的推理优化对于降低延迟、基础设施成本以及功耗都至关重要，其可以改善用户体验并提高文本生成任务的效率。 辅助解码是一种用于加速文本生成的流行方法。我们在英特尔 Ga
在ArchSummit全球架构师峰会2024上，华为云aPaaS平台首席架构师马会彬受邀出席，和技术爱好者分享AI原生应用引擎的架构与实践。
C# 模式匹配 https://www.geeksforgeeks.org/pattern-matching-in-c-sharp/ https://www.codeproject.com/Articles/5368148/Your-Quick-Guide-to-Pattern-Matching-i
游戏工作室今天分享最新防封电脑模拟器改真机技术，适用于所有模拟器搬砖游戏，有效防止电脑模拟器封禁问题。 游戏搬砖玩家可以像使用真机一样流畅地操作游戏，电脑模拟器可以模拟真机的运行环境，让游戏服务器难以察觉到运行设备的差异，从而起到防封的作用更加安全。 重要提示：要多开模拟器，每个模拟器，都新建，并用
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
Yolo模型可分为4个维度的概念 模型版本、数据集、模型变体（Variants）、动态/静态模型。 Yolo各模型版本进展历史 Yolov（2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布）Yolov2（2016年Joseph Redmon发布）Yolov3（20
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
从模型推理需要的开发板环境搭建到执行推理，本文主要是为大家介绍从Ascend910训练到Ascend310推理的昇腾开发全流程。
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
