大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。...虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...这要归功于他的llama.cpp库，该库为各种llm提供了高速推理。 原始的llama.cpp库侧重于在shell中本地运行模型。...这并没有为用户提供很大的灵活性，并且使用户很难利用大量的python库来构建应用程序。而最近LangChain的发展使得我可以可以在python中使用llama.cpp。...llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中，我建议深入的研究一下这个包。
原文：Azure Tips and Tricks 翻译：汪宇杰 导语 有时需要使用与 Azure Functions 自动生成的路由前缀不同的路由前缀。...例如：https://mynewapimc.azurewebsites.net/api/HttpTriggerCSharp1 在函数名之前使用 api。...在编辑器中，添加 routePrefix 以定义路由前缀。...前缀即可访问我的 URL。...可以使用 Functions 来生成 Web API、响应数据库更改、处理 IoT 流、管理消息队列等。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...该方法使我们能够显著地提高精确度，因为我们可以在训练集中使用少量带有标签的数据。 ? 强化学习 强化学习与前面几个任务不同，因为我们没有带有标签或没有标签的数据集。...在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ? 我们为每个节点递归地完成这个过程，并在遇到停止条件时完成。...它们可以从一个节点上的树叶到树的高度的最小数量上变化。单棵树很少使用，但在与其它许多树的组合中，它们构建了非常高效的算法，如随机森林或梯度树提升。...6.神经网络 当我们讨论逻辑回归的时候，我已经提到过神经网络。在非常具体的任务中，有许多不同的架构是有价值的。更常见的是，它由一系列的层或组件组成，它们之间有线性连接，并遵循非线性关系。
192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...Scheduler 为了使nova的调度程序支持下面的过滤算法，需要修改使之支持 AggregateInstanceExtraSpecsFilter ，编辑控制节点的 /etc/nova/nova.conf...enabled | | 7 | compute3 | up | enabled | +----+---------------------+-------+---------+ 在本例中...flavor m1.ceph-compute-storage 启动4台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件全部在ceph的pool中 复制 # nova list +-----------------------...flavor m1.ephemeral-compute-storage 启动四台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件分布于compute1 和 compute2 的本地存储中（没有配置NFS等共享存储） 复制 #
一个简单的命令行界面让你启动、停止、暂停或销毁你的“盒子”。 考虑一下这个简单的例子。 假设你想写 Ansible 或 shell 脚本，在一个新的服务器上安装 Nginx。...不会再有“但它在我的机器上运行良好！”这事了。 开始使用 首先，在你的系统上安装 Vagrant，然后创建一个新的文件夹进行实验。...在我们的例子中，Vagrant 从 Hashicorp 的 Vagrant 目录下载 ubuntu/hirsuite64 镜像，并插入 VirtualBox 来创建实际的“盒子”。...vagrant halt：关闭当前的“盒子”。 vagrant destroy：销毁当前的“盒子”。通过运行此命令，你将失去存储在“盒子”上的任何数据。...配置你的测试机，与你的团队分享配置，并在一个可预测和可重复的环境中测试你的项目。如果你正在开发软件，那么通过使用 Vagrant 进行测试，你将为你的用户提供良好的服务。
函数声明 和 实现 写在相同的 .cpp 源码文件中 ; 类模板 的 函数实现 在 类外部进行 , 函数声明 和 实现 写在不同的 .h 和 .cpp 源码文件中 ; 在博客 【C++】泛型编程 ⑨ (...; 在博客 【C++】泛型编程 ⑩ ( 类模板的运算符重载 - 函数实现 写在类外部的同一个 cpp 代码中 | 类模板 的 外部友元函数二次编译问题 ) 中 , 分析了 第二种情况 , 类模板 的...函数实现 在 类外部进行 , 写在 一个 cpp 源码文件中 ; 在本篇博客中 , 开始分析 第三种 情况 , 函数实现 在 类外部进行 , 函数声明 和 实现 写在不同的 .h 和 .cpp 源码文件中...; 一、类模板的运算符重载 - 函数实现 写在类外部的不同的 .h 头文件和 .cpp 代码中 1、分离代码 后的 友元函数报错信息 - 错误示例 上一篇博客 【C++】泛型编程 ⑩ ( 类模板的运算符重载...- 函数实现 写在类外部的同一个 cpp 代码中 | 类模板 的 外部友元函数二次编译问题 ) 中 , 分析了 第二种情况 , 类模板 的 函数实现 在 类外部进行 , 写在 一个 cpp 源码文件中
我建议最好查看Microsoft关于 ML.NET 的文档以获取更多详细信息，或者在GitHub上查看他们的 ML.NET 示例。...与二元分类模型一样，可以在不使用 AutoML 的情况下使用多类别分类模型。 回归 回归任务涉及在给定一组特征的情况下预测数值。...使用推荐算法，您可以输入有关不同类型的用户以及他们过去给予商品的不同评级的数据。给定这样的数据集，推荐模型可以根据用户与其他已知用户的品味的相似性来预测用户对他们以前从未与之交互过的东西的评分。...推荐模型在电影、音乐和产品推荐系统中很受欢迎，在这些系统中，重复用户很常见，每个人都可以从用户找到他们最喜欢的内容中受益。...物体检测 对象检测类似于图像分类，但不是告诉您图像属于特定类，而是在图像中为您提供一个实际的边界框，告诉您该特定对象的位置。此外，对象检测能够在单个图像中定位多个对象，这超出了图像分类的限制。
在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...在之前的博客中也提到过，团队合作使用Storyboard时，避免冲突有效的解决方法是负责UI开发的同事最好每人维护一个Storyboard, 公用的组件使用轻量级的xib或者纯代码来实现。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...三、添加预览设备 1.双击上面加号的按钮回出现预览窗口，在预览窗口左下方有一个加号按钮，通过加号按钮你可以添加不同尺寸的屏幕进行预览，从3.5到iPad应有尽有，添加是的截图如下所示。
前几天看到一篇综述解读，来源于水生态健康： 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思：统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...我自己按照文章所描述的方法也试了一下，Web of Science上,不限语言，文章类型限定Article。时间1900-2020。关键词和原文一致，搜索题目摘要和关键词。...但是PCA数量/比例最多这一规律是一致的。而其他方法使用比例都很低。我也做了一下CA分析，结果如图。 原文中不同方法能分得比较开，细菌和微生物关键词会聚到一起。...而我的结果中不同物种类型分得很开，分析方法则比较集中，离细菌比较近。其中DCA，PCA，CCA，Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。
文章目录 一、打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息 二、Activity 任务栈信息分析 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 一、打印 Android...中当前运行的 Activity 任务栈信息 ---- 使用如下命令 , 打印 Android 手机中的 Activity 栈 : adb shell dumpsys activity activities..., 相同的应用 , 打开的 Activity , 其 Activity 都在同一个任务栈中 ; 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 ---- 默认状态下 , 同一个应用启动的两个...Activity 都在相同 Stack 的相同 Task 中 , 但是如下情况会出现 Activity 在相同 Stack 的不同 Task 中 ; 参考 【Android 应用开发】Activity...singleTask 启动模式 , 则新启动的 Activity 放在另一个 Task 中 ; 注意 : 两个 Activity 虽然在不同的 Task 任务中 , 但还是在相同的 Stack 栈中
Quratz是什么:Quartz 是一个完全由 Java 编写的开源作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。...Quartz 实现了作业和触发器的多对多的关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。 创建springboot工程集成Quratz： 在IDEA中基于springboot 2.7....定时任务触发信息；需要传入指定的TriggerKey，才能确定需要修改的触发器； @GetMapping("/update") public String updateCron() throws....build(); scheduler.rescheduleJob(triggerKey,trigger); return "ok"; }实现逻辑： 在以上代码中...，接口服务中的Scheduler是可以直接依赖注入的；不需要额外指定Bean；但在之前版本的Quratz中是需要的；获取所有job的逻辑是：使用GroupMatcher匹配获取所有的jobKey；主要使用
检测系统中是否还存在nodejs，在小黑窗输入 node -v 。...（2）将下载好的安装包放入nvm文件夹中，解压，进行安装。 确认是否安装成功 在小黑窗输入 nvm 。...四、node 的不同版本安装及切换 使用 nvm install 命令安装指定版本的NodeJS 先别装！都先给我去配淘宝镜像！看问题部分！ 问题：下载界面不动了？...五、开始使用 检查是否真的安装了nodejs 装成功后在 NVM 安装目录下出现一个 所安装版本的文件夹，这时可以尝试在小黑窗使用 nvm list 命令查看已安装 NodeJS 列表。...（这里直接安装成功了没有卡住，推断应该是前面配置了淘宝镜像的成果） 切换node版本 （1）使用 nvm use 切换需要使用的 NodeJS 版本。
Crontab 介绍 当你需要在Linux系统中定时执行任务时，crontab是一个强大的工具。它允许你按照指定的时间表自动运行命令、脚本和任务。...日期（1-31）：表示一个月内的哪一天执行任务。 月份（1-12）：表示一年中的哪个月执行任务。 星期几（0-7，其中0和7都表示星期天）：表示一周中的哪一天执行任务。...字段还可以包含特殊字符： *：表示匹配所有可能的值。例如，*在分钟字段中表示每分钟都执行。 ,：用于指定多个值。例如，1,3,5表示匹配1、3和5。 -：用于指定一个范围。...在分钟字段中，*/2表示每2分钟一次。 Crontab 基本用法 要编辑你的用户crontab，可以运行以下命令： crontab -e 然后，你可以在编辑器中添加你的计划任务。...，可以使用以下设置： 0,30 * * * * /path/to/your/command 示例 6：每隔5小时执行一次任务 要在每天的0点、5点、10点、15点、20点执行任务，可以使用以下设置：
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： 引言： 在C++系列P15中，我们发现sort函数的迭代器参数出现了[RandomAccessIterator]这是什么呢？...让我们继续来探讨吧~ 一.查看STL使用文档时发现"迭代器分为许多种类" 如下文图所示： 二.容器与不同迭代器的关系 不难发现，其实迭代器分为许多种类，不同种类的迭代器由容器的底层结构决定，查阅资料后发现大概能分为以下三类...forward_list/unordered_xxx 双向（bidirectional） list/map/set 随机（random） vector/string/deque 下面是我们查阅文档所得的资料...: 三.容器在使用含迭代器参数相关函数时的注意点 根据迭代器种类来说：单向是双向的一种特殊情况，双向是随机的一种特殊情况 所以总体迭代器兼容程度是【随机>双向>单向】
今天在类中使用 uasort() 函数时发现报了错误:Warning: uasort() expects parameter 2 to be a valid callback ..., 然而直接在纯 php...array('id' => 3, 'margin' => 300), ); uasort($ary, 'compareByMargin'); } } 直接调用类里的...uasrot() 里的回调函数'compareByMargin'调用不明确, 编译器不知道是调用的哪里的这个函数....之后搜索了一下, 解决方案如下: 在类里这样调用:uasort($ary, array($this,"compareByMargin")) 就可以了....这样明确告诉编译器是指向当前类的compareByMargin函数.
直到 Windows 10 前，它都运行的十分完美；但是到了 Windows 11 上运行时，你却能在任务栏上放看到一个非常奇怪的小白线，就像这样： 修复 这个问题并不是只有我遇到了，看起来很多在...在短暂的 Google 一下后，我最终在 TranslucentTB GitHub 仓库上找到了这个 issue: [Bug] Line at the Top of Clear Tray 虽然这还是一个...Opening 的 issue，但是 TranslucentTB 用户们在讨论中提供了一种解决方案： RoundedTB 本身是一个任务栏圆角软件，你同样也可以在 Microsoft Store...但是… 这样做虽然让小白线消失了，但因为设置 Margin 实际上是让任务栏 “悬浮” 了起来(此处关闭了 TranslucentTB 并且将 RoundedTB 的 Margin 设置为了 3 以更清晰的看到样式...RoundedTB 的高级选项，为不同方向设置不同的 Margin 解决这个问题： 经过测试，只要 Top Margin 大于 1 即可令小白线消失，我们只需让 Right Margin 设置为
关于使用MethodHandle在子类中调用祖父类重写方法的探究 注：这个例子原本出现在周志明先生的《深入理解Java虚拟机》--虚拟机字节码执行引擎章节，介于有读者朋友有疑问，这里基于Java代码层面解释一下...这里直接看Son类的thinking方法（关于为何这样实现，在《深入理解Java虚拟机》读书笔记（七）--虚拟机字节码执行引擎（下）中也解释了）。...在普通的方法调用中，这个this参数是虚拟机自动处理的，表示的是当前实例对象，我们在方法中可以直接使用。...我觉得使用bindTo绑定方法接收者要比在invoke方法中传递更加友好，也更加符合程序员的大众理解，invoke可以只专注方法显式的入参。 然后再来说bindTo(this)中的this。...基于这个事实，我们这时可以直接在GrandFather的thinking方法中调用Son类独有的方法，使用反射或者直接类型强制转换为Son就行了。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建
www.eygle.com/faq/db_file_multiblock_read_count&OracleIO.htm 初始化参数db_file_multiblock_read_count 影响Oracle在执行全表扫描时一次读取的...理论上，最大db_file_multiblock_read_count和系统IO能力应该有如下关系: Max(db_file_multiblock_read_count) = MaxOsIOsize...我们可以通过db_file_multiblock_read_count来测试Oracle在不同系统下，单次IO最大所能读取得数据量： $ sqlplus "/ as sysdba" SQL*Plus:...9096 p1=10 p2=777 p3=128 WAIT #26: nam='db file scattered read' ela= 583 p1=10 p2=905 p3=12 $ 我们可以看到，在以上测试平台中...大家可以测试一下不同的平台，Oracle的单次IO最多可以读取的Block数量.
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
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