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【简历优化平台开发教程-6】
简历优化平台被搁置有半年之久，这期间，我尽力在帮大家优化简历，也在观察招聘市场的最新技术和要求等等。现在已经有了一些成果，所以这就继续更新简历优化平台。 【简历优化平台-0】设计和实现初稿方案 【简历优化平台-1】初始页面摞代码，简历从此自问答 【简历优化平台-2】四个部分初显现，上传按钮打头前 【简历优化平台-3】随机唯一标识，贯穿时间长河 【简历优化平台 -4】js魔改文件上传，django轻松接收 【简历优化平台-5】夜半撞见男女哭，form表单初运用 之前的五章开头小说部分就先不讲了，毕竟大家也懒得看，我也没精力编了...
25020编辑于 2023-08-14 - 来自专栏存储内核技术交流
redis 6多线程模型
redis 多线程架构 redis6之前的版本一直单线程方式解析命令、处理命令，这样的模式实现起来简单，但是无法使用多核CPU的优势，无法达到性能的极致；到了redis 6，redis6采用多线程模式来来读取和解析命令 ，但是命令的执行依然通过队列由主线程串行执行，多线程的好处是分离了命令的解析和命令执行，命令的解析有独立的IO线程进行，命令执行依旧有main线程执行,多线程增加了代码的复杂度 开启多线程模型 Redis.conf readQueryFromClient->processInputBuffer->processCommandAndResetClient->processCommand->call } } } //多线程模型初始化
59520编辑于 2022-08-17 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day17：NanoLLM开发平台(6)：AI Agent功能
虽然大语音模型为AI开启新的纪元，但是我们只能将这些模型视为AI能量的供应源，与我们所需要的流程类应用还有段差距，因为再厉害的大语音模型也都有各自擅长的部分，要搭建一个完整的应用，需要更多配套的组件共同完成任务 例如我们前面搭建的Llamaspeak语音智能助手项目中，并非单纯地选择不同大语言模型来作为智能核心就完成了，我们还需要结合很多其他配套技术，包括音频输入/输出的websocket或usb/i2s技术、 下图就是技术Llamaspeak项目的简单示意图： 实时上，在这里的流程中有很多环节是固定的，主要会有所不同的部分是在于以下部分： 模型选型：按照前面项目的案例，如果我们选择能支持多模态的模型，那么这个应用就具备多模态识别的能力 一个基于大语言模型的agent基础结构如下： 可以看得出要建构一个agent也不是一件简单的事情，这也不是本文的所要传递的重点。 NanoLLM/tree/main/nano_llm/plugins，里面列出所有插件的源码，请自行参阅： 现在我们先载入一个本应用已经预先建立好的“VILA3B V4L2”项目，以VIAL 3B多模态大语言模型为基础
37010编辑于 2024-12-19 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day17：NanoLLM开发平台(6)：AI Agent功能
虽然大语音模型为AI开启新的纪元，但是我们只能将这些模型视为AI能量的供应源，与我们所需要的流程类应用还有段差距，因为再厉害的大语音模型也都有各自擅长的部分，要搭建一个完整的应用，需要更多配套的组件共同完成任务 例如我们前面搭建的Llamaspeak语音智能助手项目中，并非单纯地选择不同大语言模型来作为智能核心就完成了，我们还需要结合很多其他配套技术，包括音频输入/输出的websocket或usb/i2s技术、 下图就是技术Llamaspeak项目的简单示意图：实时上，在这里的流程中有很多环节是固定的，主要会有所不同的部分是在于以下部分：模型选型：按照前面项目的案例，如果我们选择能支持多模态的模型，那么这个应用就具备多模态识别的能力 一个基于大语言模型的agent基础结构如下：可以看得出要建构一个agent也不是一件简单的事情，这也不是本文的所要传递的重点。 NanoLLM/tree/main/nano_llm/plugins，里面列出所有插件的源码，请自行参阅：现在我们先载入一个本应用已经预先建立好的“VILA3B V4L2”项目，以VIAL 3B多模态大语言模型为基础
45710编辑于 2024-12-17 - 来自专栏哆哆Excel
Thinkphp6（6）模型学习与知识总结（二）
Thinkphp6（6）模型学习与知识总结（二） 上一次学习了模型，对模型有一点小认识，今天再来学习一下，我一开始是没有想到要学习模型，原因是CURD（增删改查）中很多可以用Db类在控制器中完成，其实模型有很多好东西的 COMMENT '删除时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8; 二、再建立一个模型 位字符型的数字以方便测试用的 public function numStr($num) { static $seed = array(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 第一步，你要在数据表中有一个字段是delete_time, 第二步要在模型中引入类：use think\model\concern\SoftDelete;， 第三步在模型中开启//开了软删除功能 ，这也是模型类的好处哦
1.2K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏跟Qt君学编程
Qt 6平台的特有API
本文摘录自：https://www.qt.io/blog/platform-apis-in-qt-6 虽然Qt解决了编写应用程序的许多特有任务，但始终存在Qt无法解决的极端情况，或者在特定于平台的API 我们要为Qt 6解决的任务之一是清理和协调访问平台特定功能所需的各种机制。 现在，我们将在Qt 6中查看这项工作的结果。 如果本机平台或其他工具包将专用控件公开为本机窗口，则后者很有用。 本机接口 上面提到的API未涵盖的平台特定功能由新的通用本机接口机制处理。该机制替代了平台面向用户的API以及QPA级别(QPlatformNativeInterface)的API。 4.3 访问平台特定的API 在某些情况下，虽然API特定于平台而不能包含在跨平台Qt类中，但是仍然有用。
1.1K30编辑于 2023-03-17 - 来自专栏嵌入式项目开发
OneNet平台替换腾讯云IOT平台(2024年6月)
（可能很多同学暂时还不懂什么是MQTT协议，但是这不重要） 我们使用的腾讯云IOT物联网平台、中国移动OneNet物联网平台、华为云物联网平台、阿里云物联网平台 等等，这些物联网平台都是一个服务器，准确说是 基本上这些物联网平台使用都有5个步骤： （1）创建产品 （2）创建数据流（有些平台叫创建属性、或者 物模型 这些都只是一个名字） （3）创建设备 （4）得到MQTT三元组 （5）得到订阅主题格式、发布主题格式 ，发布的数据组合格式 主要关注的是 （2）创建数据流物模型 的名字。 如果你的项目是腾讯云IOT平台，你在你项目文档里可以看到原本项目开发的时候创建了物模型也就是填写了每个物模型的名字。 如果你现在采用onenet替换实现原本的项目，你在onenet创建的时候也会有一个步骤是创建数据流，你只需要照着原来文档里的腾讯云创建物模型的名字挨个去创建你onenet的数据流就行了。
66310编辑于 2025-05-27 - 来自专栏SpringBoot教程
6pen Art - AI绘画平台
用户可以在平台上输入各种与风格、主题、氛围有关的关键词，AI根据这些关键词在互联网巨量的资源和素材中搜索、学习，最后糅合与拼接成一些符合要求的画作。这就是AI作画的简单解释。 Prompt Prompt是一种指令，通过Prompt告诉人工智能模型要执行什么任务或生成什么样的输出。 在机器学习和自然语言处理中，Prompt通常是一些文本或语言，被输入到训练好的模型中，用于指示模型生成一个相应的输出。 Prompt可以是一个问题、一个句子或一段话，其作用是引导人工智能模型生成我们想要的文本类型和内容。 在使用OpenAI的API时，Prompt是非常重要的，因为它决定了模型的输出。 prompt相关资料： Prompt-Engineering-Guide prompttool 6pen Art 6pen Art是一个AI绘画的网站。
1.5K40编辑于 2023-04-03 - 来自专栏coding for love
CSS入门6-盒模型
各执一词的W3C标准盒模型与IE盒模型 设想你是一位快递运输员，需要在你的货车撞上需要运输的货物。 我们来看一下两种盒模型的详细说明。 2.1 W3C标准盒模型 ? 标准盒模型更为方便。 参考 深入理解盒模型 CSS 盒子模型 css 盒子模型理解 想要清晰的明白（一）： CSS视觉格式化模型|盒模型|定位方案|BFC CSS 布局_1 盒模型 学会使用box-sizing布局 box-sizing 盒子模型
79610发布于 2018-08-27 - 来自专栏CreateAMind
实现最小意识模型-6总结
•时间厚度:作为推理的隐含计划需要一个行动结果的生成模型。 因为结果晚于原因，这意味着未来的生成模型；即超越现在并获得时间深度或厚度的生成模型(Albarracin等人，2022；舒拉奎，2011年；Kirchhoff等人，2018)。 然而，即使不与对定性特征的强有力的表征主义的承诺配对，内屏模型也有解释第一人称体验的不寻常特征的资源，这些特征激发了质的概念。 3.5最小统一模型和经验预测 虽然科学理论需要经验验证，但还不清楚这是否是建立内部筛选模型作为MUM的必要条件。事实上，MUM可以理解为一个综合框架，其解释力在于它的简约。 目前的综合是通过结合先前存在的意识模型发展起来的，因此，利用了这些理论的证据基础。因此，我们的提案的内部一致性以及与其他得到良好支持的模型/框架的协调程度可以被视为对我们框架的(趋同)有效性的测试。
38820编辑于 2023-11-01 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验6 OpenGL模型视图变换
3．实验原理： 首先来简单了解计算机图形学中四个主要变换概念： (1)视图变换：也称观察变换，指从不同的位置去观察模型； (2)模型变换：设置模型的位置和方向，通过移动、旋转或缩放变换， 总结起来，OpenGL中矩阵坐标之间的关系为：模型世界坐标→模型视图矩阵→投影矩阵→透视除法→规范化设备坐标→窗口坐标。 为当前窗口指定键盘回调 glutIdleFunc(myIdle);//可以执行连续动画 glutMainLoop();//进入glut时间处理循环，永远不会返回 return 0; } 运行结果如图A.6（ 图A.6(a) 5．实验提高 设置键盘回调函数myKey()，实现键盘交互操作，实现上下前后移动、透视和平行投影模式切换、线框模式切换、退出等操作，见图A.6(b)。 ? 图A.6 (b)
2.7K30发布于 2020-10-27 - 来自专栏大模型&AIGC
6种大模型微调技术
值得一提的是，通过使用T5模型进行模型大小的消融实验，我们展示了提示微调随着规模的增加变得更加具有竞争力：当模型参数超过数十亿时，我们的方法“缩小了差距”并达到了模型微调（即调整所有模型权重）的强大性能 input和target，则使用原始的input embedding(5) 使用方式离散和连续template token混合时，显示地插入一下anchor（离散的token）有助于template的优化(6) 特点优点：能缓解离散prompt方法，导致的模型输出结果到达局部最优缺点：查找的最优提示，可能是次优的在小参数量模型中表现差（小参数模型如Bert，330M），上了10B的模型效果才开始可以持平序列标注等对推理和理解要求高的任务 当参数量达10B，效果相当于FT6.LoRA（2021）(1) 论文信息来自论文：《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》（2）摘要自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练 Model)，学习目标为而加入LoRA后，学习目标为：(6) 配置在多个部位$(Q/K/V/Output)$同时添加$\bigtriangleup W$ ，会比只在单一部分上添加权重$\bigtriangleup
2.6K00编辑于 2025-05-08 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 数据模型 原
本文档提供了 Confluence 的数据结构视图（schema ）和数据模型概念上的的概述。 备注： Hibernate 的映射文件是针对 Confluence 数据模型的直接描述。
38520发布于 2019-01-31 - 来自专栏GPUS开发者
在NVIDIA Jetson平台上部署深度学习模型需要知道的6个技巧
但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？ 所以在左边你可以看到一个 onox 模型，它是一个基线模型，我希望你注意每秒帧数的 fps，换句话说，这是吞吐量，这是使用 onyx 运行时的基线模型，没有什么特别之处，并且在随机优化的这一步中我想做的是使用 注意，今天我希望我们检查和讨论除模型本身之外的任何东西，它是关于工程，而不是关于设计模型和网络本身，它是关于从环境和其他参数中提高性能。 这个平台是免费的，所以你不必拥有一个设备就可以做到这一点 。 所以我们明白了，批量大小会影响性能，这一步可以自动化，现在让我们看看线程如何影响选定批量大小的吞吐量。 Tip6：使用容器在 Jetson 上开发和测试您的应用程序 由于很难创建可重现的环境，我们发现最好的解决方法是在 Jetson 上开发和测试应用程序时使用容器。 -使用Swap文件。
3.7K31编辑于 2022-03-04 - 来自专栏林德熙的博客
迁移 dotnet 6 提示必须将目标平台设置为 Windows 平台
我在迁移一个古老的项目为 .NET 6 框架，但是 VS 提示 error NETSDK1136 如果使用 Windows 窗体或 WPF，或者引用使用 Windows 窗体或 WPF 的项目或包，则必须将目标平台设置为 Windows 平台。 这里的判断是包括项目本身和项目所依赖的所有项目和库，只要有一个用到了，将会提示需要加上 Windows 平台 在设置加上 Windows 平台，就自然引用了 Windows Forms 或 WPF 的负载 只需要删除 obj 文件夹，重新构建即可 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.lindexi.com/post/%E8%BF%81%E7%A7%BB-dotnet-6- %E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%BF%85%E9%A1%BB%E5%B0%86%E7%9B%AE%E6%A0%87%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E4%
1.5K10发布于 2021-11-22 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台设计思路-6:成品总览
做测开写工具写平台，你的产出物的生存环境还是要多费费心的。 预告：平台在线抓包导入。
30820编辑于 2022-05-18 - 来自专栏.NET企业级解决方案应用与咨询
.NET 平台系列6 .NET Core 发展历程
在我的上一篇博客《.NET平台系列5 .NET Core 简介》中主要介绍了.NETCore的基本情况，主要包括.NET跨平台的缘由、.NET Core的定义、.NET Core的核心功能、.NET Core的包管理、.NET Core 执行的应用程序类型、.NET Core 与其他平台的关系、.NET Core 支持的操作系统、.NET Core 支持开发的应用等。 2015年微软对.NET平台进行了重新设计与架构。 2016年6月27日，.NET Core1.0 项目正式发布，彻底改变了 Windows Only 的场景，拥抱开源。 ，顺势推出了.NET Core1.1、.NET Core2.0、.NET Core2.1、.NET Core2.2、.NET Core3.0、.NET Core 3.1、.NET5，最新推出.NET 6预览版 ，预计到2021年11月，正式发布.NET6。
2.3K20发布于 2021-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台190： 并发报告（6）
而这个dom层的 表格table。我写的可能稍微复杂一些，大家理解不了的可以加v ：qingwanjianhua 进群咨询
30720编辑于 2022-05-20 - 来自专栏CODING DevOps
研发效能平台的“双流”模型
在这个过程中，有多次工具切换，要花费大量时间在流程性的事务上，造成时间和精力的浪费，还需要你对各个工具平台的使用方法和流程都很清楚。更糟糕的是，各个工具平台的概念模型可能还不完全一致。 研发效能平台的“双流”模型本书提出的研发效能“双流”模型是“一站式”和“一键式”概念的最好诠释。 “双流”模型是实现研发效能平台的一个参考依据，值得借鉴。以下就通过具体例子介绍“双流”模型的工作原理和实现方式。 但是以“双流”模型实现的效能工具平台就会简单很多，完全不需要在需求管理工具、代码平台工具和 IDE 之间切换，只需要在 IDE 中即可完成全部工作。 研发效能“双流”模型明确定义了软件研发各个阶段的高效实践总结这部分介绍了传统单点研发工具平台在横向拉通维度上的痛点，并在此基础上提出了研发效能平台“一站式”和“一键式”的概念。
1.3K10编辑于 2023-06-21 - 来自专栏6G
6G，AI , 与大模型?
同时，6G网络的构建需要一个统一的框架，以支持AI性能的有效验证和保障。此外，6G还需实现： 高效的数据采集和传输机制，以支持AI模型的预验证、在线评估和优化，形成全自动的闭环系统。 6G与AI融合的未来方向 6G 网络的内生 AI 设计将赋能网络的AI大模型，同时使网络能够支持 AI 大模型的训练和服务。 6G 网络将承担数据采集、预处理等数据服务，为云AI训练提供更好的支持。此外，6G 网络的分布式部署将使得 AI 大模型更靠近用户侧，从而在时延方面具有潜在优势。 在数据获取和处理方面，与 ChatGPT 不同，网络中存在大量结构化数据，且网络不同问题间的共性不清晰，网络 AI 大模型面临较大挑战。6G 网络面临如何有效采集适合AI大模型训练的数据的挑战。 而在构建 AI 大模型的路径上，需要分阶段探索，从离线小规模模型开始，逐步过渡到实时大规模模型，最终实现统一的网络 AI 大模型。 本文摘自于中国移动的“6G内生AI架构及AI大模”汇报材料。
40810编辑于 2024-04-24
腾讯云开发者
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