目录一、Linux操作系统（1）第1关：Linux初体验 （2）第2关：Linux常用命令（3）第3关：Linux查询命令帮助语句二、Linux之进程管理—（重点）（1）第1关：获取进程常见属性（2）第2关：进程创建操作-fork（3）第3关：进程创建操作-vfork（4）第4关：进程终止三、生产者消费者问题实践（1）第1关：生产者消费者问题实践

问题描述多人访问服务器启动程序实例时可能产生端口占用的程序出错，可以使用netstat进行端口检测。解决方案第一步，下载netstat：aptinstallnet-tools第二步，使用netstat查询占用对应端口号的进程：netstat-anlpt|grepyour_port执行结果如下例：root@xxxx:~$netstat-anlp

思路由于我们项目的任务并不属于通用的自然语言处理任务，所以显然没有公开数据集，因而手工生成与模型生成相结合的方式或许是一个不错的选择。在不同的使用方式和任务情景下，我们曾经尝试了不同的数据集生成方式：#v1importjsonimportrandomtrain_f=True#train_f=False

测试脚本PRE_SEQ_LEN=64CHECKPOINT=dsbtpg-chatglm-6b-pt-64-2e-2STEP=500CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_predict\--validation_filedevVX.json\--test_filedevVX.json\--overwrite_cache\--prompt_columncontent\

训练脚本PRE_SEQ_LEN=64LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_filetrainVX.json\--validation_filedevVX.json\--prompt_columncontent\--response_columnsummary\--overwrite_cache\--mo

概述模型量化作为一种能够有效减少模型大小，加速深度学习推理的优化技术，主要包含8/4/2/1bit等精度设置。在8-bit低精度推理中，我们将一个原本FP32的weight/activation浮点数张量转化成一个int8/uint8张量，从而减少内存带宽和存储空间，并提高系统吞吐量降低系统时延。[2]

ChatGLM3-6B简述ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的

Codeforces数据获取Codeforces的题目中存在一些数学公式，所以处理的时候需要比较小心的对其进行处理。首先是题面数据，在CF当中标识一道题目的方式是problemSet与problemId。其中problemSet是一个数字，而problemId是一个字母。另外需要注意的是CF题面中存在许多数学

1.数据部分CodeGeeX基于ChatGLM基座语言模型，所以需要关注ChatGLM的训练数据。训练数据为jsonl格式，每一行的数据格式如下，其中chat_rounds字段是必需的，可以根据实际需求添加或删除其他字段。在本项目当中，我们更加关注的是模型的单轮对话能力，所以只需要单轮对话数据。推理

代码美化部分————导航栏的active对于导航栏来说，当选定在某个功能部分时，当前模块会有高亮显示。查看main-nav.php中有管导航栏的代码<divclass="collapsenavbar-collapse"id="navbarSupportedContent"> <ulclass="navnav-pillsmain-navmr-auto"> <liclass="

题目部分题目是整个OJ系统的练习基础，无论是平时学生的练习还是比赛时的准备用题，题目系统在OJ中都是至关重要的。在controllers文件夹下，负责题目部分的代码文件分别为：problem_set.php,problem.php,problem_statistics.php,problem_data_manage.php,problem_statement_manage.php,p

之前为应付中期检查简单接入了一个基础服务，并未对prompt词等做太深入的细分，为了实现更人性化的效果，我对大模型的服务进行了更进一步的完善首先是前端的效果：超级用户端：一般用户端：三个按钮分别对应AI整理格式，AI基础纠错，AI结合题目和代码详细检查错误。前两者的返回值是

之前为应付中期检查简单接入了一个基础服务，并未对prompt词等做太深入的细分，为了实现更人性化的效果，我对大模型的服务进行了更进一步的完善首先是前端的效果：超级用户端：一般用户端：三个按钮分别对应AI整理格式，AI基础纠错，AI结合题目和代码详细检查错误。前两者的返回值是

问题描述由于本地显卡GeForceRTX4070Ti推理速度较慢，我们拟采用服务器GeForceRTX3090进行最后的项目展示，因而需要重新配置环境。由于Cuda版本和Conda版本基本一致，拟采用condapack指令进行快速迁移。解决方案第一步，在base环境下载condapack：pipinstallconda-pack第

现象描述在运行程序时，发现torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.错误，考虑模型大小远小于所用显卡显存，使用：$nvidia-smi#或每隔两秒自动刷新$watch-n2-dnvidia-smi进行查看，发现显存占用高且GPU利用低，结果如下：+------------------------------------------

HuggingFace[1]HuggingFace是一个人工智能领域尤其是自然语言处理领域的开源平台，包含数据集、模型、文档、解决方案等内容的分享。由于LLM的参数量较大，往往将参数文件托管到该平台并使用transformers[3]库进行模型调用。模型下载由于项目要求模型本地运行，因而需要下载模

比赛部分比赛部分包含比赛列表显示、单个比赛内部信息显示、比赛管理、比赛人员以及比赛报名页面这五个代码主要代码文件。此外在内部逻辑处理时还使用了model和lib下的部分配置代码比赛列表比赛列表包含“正在进行或即将到来的比赛”和“已结束的比赛”这两部分具体代码实现

实验目的与要求1、让学生更好地应用程序性能的优化方法；2、让学生更好地理解存储器层次结构在程序运行过程中所起的重要作用；3、让学生更好地理解高速缓存对程序性能的影响；实验原理与内容本实验将帮助您了解缓存对C程序性能的影响。实验由两部分组成。在第一部分中，您将编写

to2024/06/01行动模拟该项目拟通过大语言模型分析拆解人类描述的任务，自动的调用行动库进行执行并完成内容的汇报。因而需要针对任务对大模型进行微调（比如本项目使用的p-tuningv2），行动模拟即针对微调结果将大模型与行动库进行对接，模拟实际场景下的函数输入输出。第一步，即加

任务描述本关任务：学习集成学习的基本概念以及常用算法并编程熟悉sklearn。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.个体与集成的概念，2.常用的集成学习算法。个体和集成集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-class

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在当今社会，实习实训已成为高等教育中不可或缺的一部分，对于学生实践能力和职业素养的提升具有重要意义。然而，传统的实习实训管理方式存在着诸多不便，如

目录数据分析流程项目背景&产品架构数据说明分析流程加载数据清洗数据-驱虫市场潜力分析整体市场-驱虫市场的潜力分析数据分析流程每个环节都有具体的要求,例如需求文档要求包含:目的,分析思路,预期效果业务部门出问题和需求,以及对算法&数据部门输出报告的理解和

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对于直接输出服务器返回的json到Debug，发现他还包含json的结构，但是不想调试json的返回结构，可以使用简单地处理字符串的方法，而不引入额外的库或复杂的JSON解析，但是这个解决方式是暂时的是投机取巧的，正确的做法我会在下一条博客里面写出来。可以考虑使用字符串操作方法直接从接收

我们思考一下开动热气球的逻辑，通过控制器（手柄）的移动来控制热气球的前进后退以及转向，这不是和人物的基础移动很像吗，那我们可以想到，只要对于热气的y轴移动没有什么要求，那么我们就可以使用一个热气球模型将他直接挂在maincamera的下面，然后通过手柄控制人物移动的方式控制热气球的