ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
华为开发者大会2022（HDC）上，HMS Core手语数字人以全新形象亮相，并在直播中完成了长达3个多小时的实时手语翻译，向线上线下超过一千万的观众提供了专业、实时、准确的手语翻译服务，为听障人士提供了无障碍参会体验。面对专业性强且词汇量大的科技大会，HMS Core手语数字人是如何准确且流畅地打
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图，它的每根柱子是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”，而是显示“相对比例”。但同时，它也仍然具有柱状图的固有功能，即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成，分析数值之间的
距离笔者的《使用CEF》系列的第一篇文章居然已经过去两年了，在这么长一段时间里，笔者也写了很多其它的文章，再回看《使用CEF（一）— 起步》编写的内容，文笔稚嫩，内容单薄是显而易见的（主要是教大家按部就班的编译libcef_dll_wrapper库文件）。笔者一直以来的个性就是希望自己学习到的知识，
一：背景 1. 讲故事 今天是五一的最后一天，想着长期都在 Windows 平台上做开发，准备今天换到 Ubuntu 系统上体验下，主要是想学习下 AT&T 风格的汇编，这里 Visual Studio 肯定是装不了了，还得上 VSCode，刚好前几天买了一个小工控机，这里简单记录下 零到一 的过程
# XSS--labs通关记录 ## level 1(无过滤) 查看网页源代码 ```html 欢迎来到level1 欢迎来到level1 欢迎用户test payload的长度:4 ``` 这一关没有任何过滤，直接传递name参数即可 payload： ``` ?name= ``` ## leve
首先有两个前置技巧：1) 两点间的最短距离就是直接连接两点的边的长度；2) 遍历一个子图的最小花费是最小生成树的边权之和乘二。原问题让我们找出一条最短且必经过钦定边的 \(( s, i )\) 路径，那么我们先将 \(\lang s , i \rang\) 连上，问题就变成了找出一条最短且必经过钦定
摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。 本文分享自华为云社区《【AIOps专题
并行优化在改善程序接口响应时间和吞吐量指标方面是个利器，所以本次结合前段时间做的一段长链路执行逻辑代码的优化，给大家讲讲程序并行优化的步骤及方法论。
对于各种类型的埋点来说，曝光埋点往往最为复杂、需要用到的技术也最全面、如果实现方式不合理可能造成的影响也最大，因此本文将重点介绍曝光埋点尤其是长列表（或滚动视图）内元素曝光埋点的实现思路及避坑技巧
最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的 CPU 使用率告警，查看对应监控，持续时长达 5 分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多 Consumer 消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次 Jstack 输出线程快照发现有很多 BLOCKED 状态线程，此文主要记录分析 BLOCKED 原因。
问题描述 在Java应用中，使用 Lettuce 作为客户端SDK与Azure Redis 服务连接，当遇见连接断开后，长达15分钟才会重连。导致应用在长达15分的时间，持续报错Timeout 问题解答 这是 Lettuce 目前的一个未解决的已知问题，可以查看此 github issue来了解这个
## 国内文章 ### C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替 https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html 在上一篇[文章](https://www.cnblogs.com/gmmy/
Sunday 算法是一种字符串搜索算法，由`Daniel M.Sunday`于1990年开发，该算法用于在较长的字符串中查找子字符串的位置。算法通过将要搜索的模式的字符与要搜索的字符串的字符进行比较，从模式的最左侧位置开始。如果发现不匹配，则算法将模式向右`滑动`一定数量的位置。这个数字是由当前文本...
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
作为一个3D的项目，从用户打开页面到最终模型的渲染加载的时间也会比普通的H5项目要更长一些，从而造成大量的用户流失。为了提升首屏加载的转化率，需要尽可能的降低loading的时间。这里就分享一些我们在模型加载优化方面的心得。
你好，我是豌豆花下猫。前几天，我重新整理了 Python 潮流周刊的往期分享，推出了第 1 季的图文版电子书，受到了很多读者的一致好评。 但是，合集和电子书的篇幅很长，阅读起来要花不少时间。所以，为了方便大家阅读，我打算将合集进一步整理，分门别类将原始内容的标题罗列出来。 本文总计约 800 个链接
打开题目是三个页面 Hint中有提示 flag页面有个输入框抓包观察cookie发现多了一user就是回显内容 然后猜测有模板注入漏洞就开始尝试 '时代少年团队长乌萨奇的颜值一直被质疑'的文章内容 如何判断对方的模板？ 常见模板有Smarty、Mako、Twig、Jinja2、Eval、Flask、
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入
