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Tomcat算是Fine与html的中间件，用来解析jsp文件编译成网页。受中小型企业广泛使用。 Tomcat部署方案有很多（详情工程部署方案选择）。Tomcat（中间件）、JDK（java）、Fine（网页报表）、Linux（系统）之间要和谐共处需要下一番功夫。我实践两种部署下面两种部署方式部署包部署一键部署，自带JD

逆元（自学内容）define：若ax≡1modf,则称a关于1模f的乘法逆元为x。也可表示为ax≡1(modf)。当a与f互素时，a关于模f的乘法逆元有解。如果不互素，通过公式‘a/bmodp=(amod(b·p)）/b’来转化计算逆元方式：（条件a,p互质）费马小定理（a\(^{p-1}\)≡1(modp)）（a,p互质时，\(a^{fine(p)}

string容器string基本概念本质：string是C++风格的字符串，而string本质上是个类string和char*区别：char是个指针string是一个类，类内部封装了char，管理这个字符串，是一个char*型的容器特点string类内部封装了很多成员方法例如：查找find,拷贝copy,删除delete替换replace,插入inse

前端开发中实现多列等高布局的方法有很多，以下是几种常见的方法：1.Flexbox:这是现代布局中最推荐使用的方法，简单灵活且兼容性好。.container{display:flex;/*启用Flexbox布局*/align-items:stretch;/*垂直拉伸项目以填充容器*/}.column{/*其他样式*/

目 录摘要1绪论1.1选题背景与意义1.2开发现状1.3论文结构与章节安排2 开发环境及相关技术介绍2.1MySQL数据库2.2 Tomcat服务器2.3 Java语言2.4 SpringBoot框架介绍3 网络教学管理系统系统分析3.1可行性分析3.1.1技术可行性分析3.1.2 

修改 config.inc.php 文件找到phpMyAdmin的 config.inc.php 文件。添加或修改以下配置：$cfg['UploadDir']='ImportSQLFile';$cfg['SaveDir']='ExportSQLFile';UploadDir 用于导入文件，SaveDir 用于导出文件。创建文件夹在phpMyAdmin根目录下创建

带你快速了解大模型微调原理目前传统的Fine-Tuning有两个痛点问题：降低语义差异（BridgethegapbetweenPre-trainingandFine-tuning）：预训练任务主要以MaskedLanguageModeling（MLM）为主，而下游任务（DownStreamTask）则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大

前言我们对技术的理解，要比技术本身更加重要。大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第

MATLAB的机器人系统工具箱（RST）的官方例程PlanaReachingTrajectorywithMultipleKinematicConstraints规划具有多个运动学约束的到达轨迹%创建用于视觉化杯子的点[X,Y,Z]=cylinder(cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125);%调整Z坐标的比例，使其符合杯子的高度Z

ADALORA的前世今生

Fine和Tuning这两个单词结合在一起构成了“Fine-tuning”，用于描述深度学习中的“微调”过程。下面是这两个单词的具体中文含义，以及为什么它们适合用来描述这个概念。Fine的中文含义细致的、精细的、优良的：这个词表示某种事物的质量或精度很高，强调精确度和细微的调整。

AnIntroductoryGuidetoFine-TuningLLMshttps://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-large-language-modelsFine-tuningLargeLanguageModels(LLMs)hasrevolutionizedNaturalLanguageProcessing(NLP),offeringunprecedentedcapabilitiesintaskslike

微调（Fine-Tuning）和检索增强生成（RAG）https://www.toutiao.com/article/7386094597421810186/?log_from=21b91ee0752_17211185181952024-06-3009:05·架构笔记  微调（Fine-Tuning）过程的核心，是在新的任务和数据集上对预训练模型的参数进行微小的调整，使其能精准契合目标场景

如何检测一个大模型是否为套壳chatGPT相关时事截至目前，OpenAI的ChatGPT在以下国家和地区不受支持：中国俄罗斯朝鲜古巴伊朗叙利亚乌克兰（有特定例外）——ChatGPT不受支持的国家和地区引言在当前快速发展的人工智能和自然语言处理领域，语言模型的使用变得日益普遍，特别是像GP

语言是很奇妙的雄鸡司晨，公鸡只是在咯咯地叫吗？其实，公鸡是一个巫师，它是在召唤（call），召唤什么？召唤太阳（O），拟人化、或神格化之后，太阳就变成了上帝（God）或者神（god），雄鸡一唱天下白，God（上帝）其实就是太阳神，太阳神出来之后，发光普照天下，发的什么光？bright明亮的光，其实就是白光，blank（空白的），ban

LLM训练阶段训练大模型的三个阶段Pre-trainingstage，也就是预训练阶段，其主要目的是「提高对下一个Token的预测能力」。预训练也就是从零开始创建训练大模型的意思，是基于海量文本、几万亿Token进行的，需要上万张GPU。如果你不理解什么是Token，你就把它理解成每个token就是一个英

GenAIProjectLifecycle:Afterpickingpre-trainedmodels,wecanfine-tune!In-contextlearning(ICL):zero/one/fewshotinference.Includingafewmodelsinthepromptformodeltolearnandgenerateabettercomplement(akaoutput).Itsdrawbacks

论文标题：Offline-to-OnlineReinforcementLearningviaBalancedReplayandPessimisticQ-EnsembleCoRL2021，4个weakaccept。pdf：https://arxiv.org/pdf/2107.00591.pdfhtml：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2107.00591openreview：https://openreview.net/forum?id=

multipleGPUsinsinglenodeclicktoviewthecodetorchrun--nnodes1--nproc_per_node2examples/finetuning.py--enable_fsdp--use_peft--peft_methodlora--datasetmedcqa_dataset--model_namemeta-llama/Llama-2-7b-hf--fsdp_config.pure_bf16--output

 选择合适的预训练模型：从预训练的BERT模型开始，例如Google提供的BERT-base或BERT-large。这些模型已经在大量文本数据上进行过预训练了，我们如何对BERT模型进行fine-tuning呢？ 准备和预处理数据：集针对特定任务的数据集。例如，情感分析任务的数据集通常包含文本和对应的情感标签。