微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。 - 零拷贝技术 - 仅可追加日志结构 -
摘要：详解华为云低时延直播在时延、首屏、卡顿率等体验的优化方案，及如何快速接入方法。 本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 第11期：深入浅出畅谈华为云低时延直播技术》，作者：华为云社区精选 。 本期直播主题是《深入浅出畅谈华为云低时延直播技术》，华为云媒体DTSE技术布道师杨金文
为应对618、双11大促，经常会发生流量过大导致Jvm出现大量young Gc 和 部分full GC的情况，使得性能下降，可用率降低等情况。本文将借助Jvm的垃圾回收机制，介绍如何避免full gc
app界面逐渐复杂时，我们不得不考虑去优化界面性能。本文中介绍的例子在开发中是很常见的，如果不了解MediaQuery.of的机制，可能会引起大量使用此方法的界面发生重绘操作，造成页面卡顿、帧率下降。我们详细分析了背后的源码逻辑，介绍了解决办法，希望能给大家的调优工作提供些许帮助。
# 决策树相关概念及简单实现 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3（信息增益）, C4.5（信息增益率）和CART（Gini系数）等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 构造树的基本想法
对于大多数App来说，如何快速建立与用户的联系、提高用户活跃度、提升用户转化率，是产品运营过程中十分关心的问题，在常见的运营手段中，Push推送消息以其高性价比成为首选策略。但在实际运营过程中，推送消息的打开率和转化率远远达不到预期，App日活难以提升。那么如何才能有效提高打开和转化率，快速实现Ap
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
https://www.bbsmax.com/A/WpdKAgmnJV/ 测试前提 我们在进行测试时，都会分清楚: 测试对象：要区分硬盘、SSD、RAID、SAN、云硬盘等，因为它们有不同的特点 测试指标：IOPS和MBPS(吞吐率)，下面会具体阐述 测试工具：Linux下常用Fio、dd工具, W
pgbench 使用介绍及示例 https://www.cnblogs.com/cqdba/ 1.pgbench概要 pgbench是一种在PostgreSQL上运行基准测试的简单程序, 它是pg自带的工具； 它可能在并发的数据库会话中一遍一遍地运行相同序列的 SQL 命令，并且计算平均事务率（每秒
目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺
