https://www.cnblogs.com/xiaojiesir/p/15590092.html Java 内存模型简称 JMM，全名 Java Memory Model 。Java 内存模型规定了 JVM 应该如何使用计算机内存（RAM）。 广义来讲， Java 内存模型分为两个部分： JVM
https://en.wikichip.org/wiki/phytium/feiteng/ft-2000%2B-64 Edit Values FT-2000+/64 General Info Designer Phytium Manufacturer TSMC Model Number FT-200
# 近十年CPU性能提升效果分析 ## 测试脚本 ``` ./redis-server redis.conf cpu=`cat /proc/cpuinfo |grep "model name" |head -n 1 |awk '{print $7}'` ./redis-benchmark -p 56
蒙哥马利模乘运算（Montgomery Modular Multiplication）[1]与蒙哥马利幂模运算（Montgomery power module）和蒙哥马利约减运算（Montgomery model reduction）统称蒙哥马利算法（Montgomery Algorithm）。 蒙
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
作者：京东物流 王北永 姚再毅 1 背景 日常开发过程中，尤其在 DDD 过程中，经常遇到 VO/MODEL/PO 等领域模型的相互转换。此时我们会一个字段一个字段进行 set|get 设置。要么使用工具类进行暴力的属性拷贝，在这个暴力属性拷贝过程中好的工具更能提高程序的运行效率，反之引起性能低下、
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：我们提供了一键运行的notebook AI作画 Dreambooth 生成自定义主体，可以在ModelArts平台上调试开发自己的文生图模型。 本文分享自华为云社区《DreamBooth+LoRA微调生成主体》，作者： 杜甫盖房子 。 DreamBooth+LoRA微调生成主体 文生图风靡一时
4 月 6 日，根据 Meta AI 官方博客，Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型）。据介绍，该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。
# Maven简介 Maven的本质是一个项目管理工具，将项目开发和管理过程抽象成一个项目对象模型（POM)） 这玩意儿是使用Java开发的，所以采用的就是Java的思想：面向对象 POM (Project Object Model)：项目对象模型 Maven的作用： 项目构建：提供标准的、跨平台的
Smiling & Weeping 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介 1 大型语言模型（LLM）的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。 LLM 通常指包含数百亿（或更多
先看下效果 主页代码如下 项目使用的是Vue3+vite， 下载后，直接pnpm i安装依赖， pnpm dev 就是可以跑起来 打开弹框
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] [Sebastian Raschka 2018] Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machin
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
咱们都知道，MVC在输入/输出中都需要模型绑定。因为HTTP请求发送的都是文本，为了使其能变成各种.NET 类型，于是在填充参数值之前需 ModelBinder 的参与，以将文本转换为 .NET 类型。 尽管 ASP.NET Core 已内置基础类型和复杂类型的各种 Binder，但有些数据还是不能
## 概述 参见：[聊聊HuggingFace](https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/p/17640835.html) ## 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 ### Config
http://me.52fhy.com/lua-book/chapter8.html Lua I/O 库用于读取和处理文件。分为简单模式、完全模式。 简单模式（simple model） 拥有一个当前输入文件和一个当前输出文件，并且提供针对这些文件相关的操作。 完全模式（complete model
https://zhuanlan.zhihu.com/p/447836322 目录 收起 一、XLNet的优势 1）独得AR与AE两大绝学 2）集成了Tansformer-XL 二、XLNet的结构特点 1） 置换语言模型（PermutationLanguage Modeling，PLM） 2）
`https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD` 以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域
# 申威3231_SPECJVM2008的测试结果与信创服务器对比验证 ## 背景 ``` 周六找同事将在公司里的机器进行了开机. 然后验证了config.guess和config.sub 的确是可以通过复制/usr 下面的文件进行解决的 但是perl的很多model无法使用. 所以没办法, 准备测
