目录 一、循环语句for循环for语句的结构嵌套循环 while语句的结构while语句应用示例 until语句的结构until语句示例 二、跳出循环continue跳出循环break跳出循环 三、常用循环脚本实例循环打印9*9乘法表数字累加脚本(1-100)常用转义字符购物shell 计算器正等腰
老熊 Oracle性能优化 2013-09-13 在Oracle数据库中，SQL解析有几种： 硬解析，过多的硬解析在系统中产生shared pool latch和library cache liatch争用，消耗过多的shared pool，使得系统不具有可伸缩性。 软解析，过多的软解析仍然可能会导
在 GO 语言中，glog 日志库还是比较常用的，下面来详细介绍下。
加密算法是任何语言都不可或缺的，关于 GO 语言的实现本文简单梳理了下，仅供参考。
WITH 子句通常被称为 "Common Table Expressions"（CTE），俗称内存临时表，当使用 WITH 语句时，应注意具体的数据库版本和支持情况。以下是对 MySQL、Microsoft SQL Server（MSSQL）和 Oracle 数据库的 WITH 语句用法示例，以及在
嬗变：大语言模型带来的人工智能新纪元 | CCCF精选 盖茨说：大语言模型创新的影响力可以与20世纪60年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和21世纪初的苹果手机媲美。 大模型的创新 大语言模型是人工智能领域自然语言处理的一部分。在大语言模型出现之前，自然语言处理主要依赖循环神经网络
# 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种，第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式，输入是text，输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容，每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式，也叫Chat models。这种
## 介绍Wasm（WebAssembly） WebAssembly(简称Wasm)是一种用于基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。Wasm被设计为编程语言的可移植编译目标，支持在web上部署客户端和服务器应用程序。 ### 什么是wasmtime （WebAssembly Time）?它和WASM（W
说明 在try-catch语句块中，创建XmlDocument对象，并使用LoadXml方法加载xml字符串。如果没有异常，则说明xml字符串是有效的，返回true，反之为false。 代码实现 /// /// Xml字符串格式验证 /// ///
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
文本是参考文献[1]的中文翻译，主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical，如下所示： 使用领域适
从翻阅图书绘本到捧着电子书，再到点开手机里的音频APP，随着“互联网+阅读”的逐步深入，儿童有声读物越来越受95后父母的欢迎，它的出现令年轻父母摆脱了为孩子讲故事的辛苦，而且有声读物配音发音更加标准，有助于孩子学习。 通过听儿童有声读物，不仅能让孩子听到有趣的故事增加其理解能力，拓宽知识面，听有声读
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 # 前言 本文主要通过值传递和指针、字符串、数组、切片、集合、面向对象（封装、继承、抽象）和
C/C++语言是一种通用的编程语言，具有高效、灵活和可移植等特点。C语言主要用于系统编程，如操作系统、编译器、数据库等；C语言是C语言的扩展，增加了面向对象编程的特性，适用于大型软件系统、图形用户界面、嵌入式系统等。C/C++语言具有很高的效率和控制能力，但也需要开发人员自行管理内存等底层资源，对于初学者来说可能会有一定的难度。
摘要：在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解（STU）的V&L模型呢？ 本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》，作者： Hint 。 【论文摘要】 在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺
摘要：该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对，语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》，作者：Hint 。 1.研究背景 近些年来，利用大规模的强标注数据，深度神经网络在物体识别、物体检测和物体
