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ChatGLM2-6B模型的win10测试笔记

ChatGLM2-6B介绍: 介绍 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大的性能:基于 ChatGLM 初…

word论文中引用参考文献的简单方法(网页链接)

一、参考资料 中文论文或者申请书中网页新闻引用格式 自制网页:在论文中快速引用网页链接 二、相关介绍 1. 常用文献类型用单字母标识 学术论文参考文献中文献类型字母标识 常用文献类型用单字母标识,具体如下: (1&#xf…

MLA Review之三:朴素贝叶斯分类

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非功能关键知识总结(一)

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长序列(Long Context)大模型笔记

知乎:Rooters链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/926602895 过去一年中,长序列大模型(LLM)的训练和推理方法在业界取得了显著进展,本文将从模型建模和机器学习系统两个方面进行总结,并讨论一些值…

MLA Review之二:决策树

分类决策树是一种描述对实例进行分类的属性结构,决策树由内部节点和叶节点,内部节点表示一个特征或者属性,叶节点表示一个类。 Part 1 :决策树生成 用决策树分类其实是一个if-then的过程,根据一个特征值的取值将原始的…

MLA Review之五:回归

回到回归的正题,回归问题是机器学习领域中应用的比较广的一种方法,不过我觉得大部分的回归模型都是广义线性模型,在Andrew NG的课程中,对广义线性模型做了比较详细的推导,这篇文章的内容是,线性回归、局部加…

MLA Review之一: KNN算法

在看完Machine Learning in Action一书之后,觉得还是需要进行一些回顾,而且由于第一次看的时候Python基础并不牢固,所以这次也当做是Python一些知识回顾和运用的过程。 在回到主题之前插几句话,MLA 一书并不是一本理论著作&#x…

【ARM】乘法指令

00. 目录 文章目录 00. 目录01. 乘法指令概述02. MUL 指令03. MLA 指令04. UMULL 指令05. UMLAL 指令06. SMULL 指令07. SMLAL 指令08. 附录 01. 乘法指令概述 ARM 乘法指令完成两个数据的乘法。两个 32 位二进制数相乘的结果是 64 位的积。在有些 ARM 的处理器版本中&#xf…

【LLM】(KV cache优化)MHA、MQA、GQA、MLA、YOCO机制的区别

note MQA、GQA、MLA本质都是在围绕“如何减少kv cache同时尽可能保证效果”进行优化的产物。从Layer的视角来看,MQA/GQA可以认为是Intra-Layer KV Cache Shared(层内KV Cache共享),而YOCO提出的想法,则可以认为是Inte…

大模型推理--MLA

本来想写一篇KV Cache压缩的综述性博客,结果写到MLA部分的时候发现越写越多,完全值得单独拿出来写篇博客,遂从KV Cache压缩博客中单独揪出MLA进行介绍。 MLA(Multi-query Latent Attention)是国内创业公司deepseek在24年5月份发布的DeepSeek…

redis(3):安装

安装Redis是开始Redis学习之旅的第一步;Redis约定次版本号(即第一个小数点后的数字)为偶数的版本是稳定版(如2.8版、3.0版),奇数版本是非稳定版(如2.7版、2.9版),生产环境…

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期权数据的数据源,目前其实挺难搞的。要不就是收费的,免费的资源其实挺难的。 但我发现一个网站,其实有这样的,但是需要你自己去分析 https://stock.finance.sina.com.cn/option/quotes.html 打开开发者模式,你想要都…

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1. 问题 边界层处理是所有CFD工程师都面临的一个难题, 第一层取多厚? y+值是多少? 做多少层? 层与层间的增长比例? 边界层总厚度多少? 与试验值不符合,要不要再加密一下……种种问题不一而足。 边界层理论在所有流体力学著作里都有涉及,最专业的著作当属德国航空专家H.…

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DICOM学习收集

1、DICOM入门 DICOM:DICOM标准学习路线图(初稿)_只要踏出一步,路就在前方——zssure-CSDN博客_dicom标准背景:近期多次收到网友邮件或私信希望给出一个简单的说明,方便由简到难的来逐步浏览和阅读专栏中的…