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GC最基础的算法有三种：标记-清除算法复制算法标记-压缩算法我们常用的垃圾回收器一般都采用分代收集算法。“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，如它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。“复制”

LLMs（大型语言模型）能够记忆并重复它们的训练数据，这可能会带来隐私和版权风险。为了减轻记忆现象，论文作者引入了一种名为"goldfishloss"的微妙修改，在训练过程中，随机抽样的一部分标记被排除在损失计算之外。这些被舍弃的标记不会被模型记忆，从而防止模型完整复制训练集中的一整

未标记样本在生产活动中，有样本的数目会很少（因为标记很昂贵），从LLM的成功来看，在unlabeleddata上训练模型是很有希望的。这种方法被称为半监督学习。半监督学习又分为纯半监督学习和直推学习纯半监督学习强调从unlabeleddata中学习出一个好的模型直推学习强调从labeled

Transformers4.37中文文档（五）原文：huggingface.co/docs/transformers贡献贡献给

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解释Java中的垃圾回收机制。Java中的垃圾回收（GarbageCollection,GC）机制是指Java虚拟机（JVM）自动管理内存的过程，负责回收不再使用的对象所占用的内存空间，以避免内存泄漏和提升程序的内存利用效率。垃圾回收机制的核心是自动检测哪些对象不再被引用，然后释放它们所占用的内存。#

G1（GarbageFirst）垃圾收集器是Java虚拟机（JVM）中的一种垃圾收集器，设计目标是提供高吞吐量和低停顿时间的垃圾收集。G1收集器将堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），并通过并行和并发的方式进行垃圾回收。G1收集器可以回收年轻代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration）的垃圾

CMS（ConcurrentMark-Sweep）收集器是Java虚拟机（JVM）中的一种垃圾收集器，它主要面向老年代（OldGeneration）的垃圾回收。CMS收集器的目标是最小化垃圾收集的停顿时间，从而提高应用程序的响应性。CMS垃圾收集过程主要分为以下几个阶段：初始标记（InitialMarking）：这一阶段标记所有直接

近期，瑞典RodomiroOrtiz团队在MolecularPlant发表综述：Genomicselectioninplantbreeding:Keyfactorsshapingtwodecadesofprogress，总结了近20年植物基因组选择育种的影响因素和重要进展。小编读后认为，相比于其他泛泛而谈的综述而言，该文作者有自己一些独特的见解，而且引用

懒标记好简单,原理就是使变化的叠加尽可能远离叶子节点，也就是说从叶子节点往根节点走，这条路径上最多只有一个地方有懒标记，要将这个懒标记尽可能远离叶子节点，拖延症了属于是，这样显然时间复杂度相较不用懒标记的要低很多。算法竞赛进阶指南里面称懒标记为延迟标记，这两种称呼都很

题目描述在喵星星球上，每个喵星人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有N颗能量珠。能量珠是一颗有头标记与尾标记的珠子，这些标记对应着某个正整数。并且，对于相邻的两颗珠子，前一颗珠子的尾标记一定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样，通过吸盘（吸盘是喵星人吸收能量的一种

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新一代垃圾回收器ZGC的探索与实践-美团技术团队Main-Main-OpenJDKWiki介绍        ZGC（ZGarbageCollector）是一款性能比G1更加优秀的垃圾收集器。ZGC第一次出现是在 JDK11中以实验性的特性引入，这也是JDK11中最大的亮点。在JDK15中ZGC不再是实

垃圾回收算法复制算法（Copying）将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对整个半区进行内存回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情

1.JVM快速入门从面试开始：请谈谈你对JVM的理解？java8的虚拟机有什么更新？什么是OOM？什么是StackOverflowError？有哪些方法分析？JVM的常用参数调优你知道哪些？内存快照抓取和MAT分析DUMP文件知道吗？谈谈JVM中，对类加载器你的认识？​ 位置：JVM是运行在操作系统之上的，它

清除标注错误的数据监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签\(y\)构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签\(y\)是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现这（倒数第二

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大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型（MLLMs）中的应用，尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融

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@Entry：将结构体标记为页面组件，代表一个完整的页面。@Component：将结构体标记为可复用的组件。@Preview：让组件能够在开发过程中进行预览。@State：用于定义组件内部的响应式状态变量需给初始值@Prop：实现父组件到子组件的数据单向传递。可以给初始值也可以不给@Link：达成父组件

目录简介文件概述config.jsonmodel_state.pdparamsspecial_tokens_map.jsontokenizer_config.jsonvocab.txt文件内容解析如何查看和使用这些文件示例代码简介本文档详细介绍了深度学习训练过程中生成的关键文件，及其在模型加载和推理中的作用。这些文件包括模型配置文件

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