瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的一项最新研究比较了两种主流的大型语言模型(LLM)适应性训练方法:上下文学习(ICL)和指令微调(IFT)。研究人员使用MT-Bench基准测试来评估模型遵循指令的能力，发现在特定情况下，两种方法的表现各有优劣。研究发现，当可用的训练样本数量较少

最近需要备份一个库，1.1T，最大的表45G，使用常用的mysqldumper备份的时候，调整各种mysql参数配置都一直报Lostconnectionmysqldump--databasesedm-hlocalhost--triggers--routines--events-P3306-u*********-p*********--quick--max_allowed_packet=512M--skip-lock-ta

1、ForkJoinPool简介Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架。ForkJoinPool是Java中提供了一个线程池，特点是用来执行分治任务。主题思想是将大任务分解为小任务，然后继续将小任务分解，直至能够直接解决为止，然后再依次将任务的结果合并。ForkJoinPool是一种工

AGI=MaximizingCompression！1.智能定义   一年时间，大语言模型(LLM)席卷互联网行业，包括自己在内，日常工作生活已经快离不开大模型应用了。前段时间，看到有赞干掉了30多人的UI团队，后又干掉了HRBP团队，想当初自己还拿到过有赞的offer，对于公司果断、雷厉风行的风格还是有

通常我们下载上传的视频文件比较大。虽然https协议没有规定上传文件大小的限制，但是网络的质量，电脑硬件的参差不齐可能会导致大文件快要上传完成的时候突然断网了要重新上传，非常影响用户体验。以此我们引入了断点续传的功能。什么是断点续传呢？就是我们在上传下载文件的时候，将一个

什么是Http的断点上传和下载断点上传：在向服务商上传大文件的时候，将一个大的文件拆分成多个小的文件，每个文件通过单独的Http请求上传给服务器。断点下载：在向服务器请求下载一个大的资源文件的时候，不是一次Http请求返回所有的资源文件内容。而是先通过Head请求，拿到资源文件的大小（

近日，《生物技术通报》特邀浙江大学农业与生物技术学院陈露研究员（原严建兵老师学生）团队发表综述《玉米野生种基因组研究进展及应用》。本文主要综述了大刍草的基因组进化、数量遗传学、群体遗传学等方面的研究进展，同时对大刍草在未来玉米遗传育种中的应用进行了展望。玉米的野生

我们所向往的是一个不仅把人工智能生成内容视为工作的一部分，还将人工智能作为连接更加复杂任务的关键纽带的时代。我们看到大模型应用开发过程中的两条轴线---垂直轴代表传入大模型的信息的复杂度，水平轴代表对大模型能力的要求。这两条轴线表明了模型优化需要考虑的两个方向---大

经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学，我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向，下次就不用苦哈哈的打字回复了。直接回复文章。1.大数据岗位划分我们通常说的大数据开发主要分为三大方向：1.1数据平台开发工程师主要从事后端开发，结合Hadoop，flink，spark等做二次开发，基于底层框架开

fromlangchain.chainsimportload_summarize_chainfromlangchain_community.document_loadersimportTextLoader#文本加载器fromlangchain_community.llms.ollamaimportOllamafromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterllm=Ollama(mod

本次分享论文为：AnEmpiricalEvaluationofLLMsforSolvingOffensiveSecurityChallenges基本信息原文作者：MinghaoShao,BoyuanChen,SofijaJancheska,BrendanDolan-Gavitt,SiddharthGarg,RameshKarri,MuhammadShafique作者单位：纽约大学、纽约大学阿布扎比

背景利用微调的方法对大模型进行微调。目前Lora是高效微调的方法之一。这里记录一下微调的方法和一些博客。微调方法Lora的方法是在模型参数外套一个壳，在论文中，作者是对注意力权重Q（K或者V）进行微调。当然也可以对其他网络进行微调例如，MLP（多层感知机）、LayerNorm层微调。Huggingf

一、背景介绍在处理大数据量数据集时，我们经常需要进行分组统计。例如，我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在PostgreSQL中，我们可以使用row_number()函数结合over(partitionby)子句来实现这个功能。同时，为了限定每组最多数量，我们可以使用row_num<=100

一、背景介绍在处理大数据量数据集时，我们经常需要进行分组统计。例如，我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在PostgreSQL中，我们可以使用row_number()函数结合over(partitionby)子句来实现这个功能。同时，为了限定每组最多数量，我们可以使用row_num<=100

一、背景介绍在处理大数据量数据集时，我们经常需要进行分组统计。例如，我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在PostgreSQL中，我们可以使用row_number()函数结合over(partitionby)子句来实现这个功能。同时，为了限定每组最多数量，我们可以使用row_num<=100

一、背景介绍在处理大数据量数据集时，我们经常需要进行分组统计。例如，我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在PostgreSQL中，我们可以使用row_number()函数结合over(partitionby)子句来实现这个功能。同时，为了限定每组最多数量，我们可以使用row_num<=100

一、部署方式1.1、源码/包:https://github.com/Intel-bigdata/HiBench部署方法：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench/blob/master/docs/build-hibench.md注意：hibench执行需hadoop客户端jar包环境如何使用HiBench进行基准测试说明：https://cloud.tencent.com/developer/ar

当前值：现在是一名大二学生，已经学习了C++和Python，正在学习UbuntuLniux和Java。能力不行，但一直在努力，没有参加比赛，也没有获奖。预期值：在课程结束之后，我希望我可以熟练的掌握这门操作，提高行动能力，对大数据这个专业更加了解一些，提高兴趣力，更加积极的去学习专业课程。

第二节大数据1.大数据的概念 麦肯锡公司对大数据的定义:大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科对大数据的定义:大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。这并不是一个精确的定义，

第一周，进行了开学测试，对大数据进行导入，清洗，可视化展示   

1.通用人工智能的可能性本节我们将讨论通用人工智能（AGI）实现的路径沿革，目前的技术路径如何通向AGI以及路径上可能存在的障碍。人类对于人工智能的追求由来已久，主要可以区

1.大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（ComputerVision，CV）领域和NLP

1.简介22年11月底OpenAI发布了ChatGPT这一应用，随后ChatGPT的话题不断发酵，人们惊叹于其展现出的强大的语言能力，各种讨论铺天盖地，但技术层面的讨论主要集中在简单的原理科

大数据时代已经来临，所以我们对大数据这个词已经不再陌生，甚至于大数据已经作为一门前沿科学，成为广大高校开展招生的热门专业，其前景良好并且内容广泛。其实，如果想要深入理解大

前言最近有个项目里面中有大量的Excel文档导入导出需求，数据量最多的文档有上百万条数据，之前的导入导出都是用apache的POI，于是这次也决定使用POI，结果导入一个四十多万的文