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java 自定义类加载器_JAVA中如何使用应用自定义类加载器「建议收藏」

最近在研究java CLASS LOADING技术，已实现了一个自定义的加载器。对目前自定义加载器的应用，还在探讨中。下面是自定义的CLASSLOADER在JAVA加密解密方面的一些研究。...这是我们大家都知道的常识，也就是由.java文件，经过编译器编译，变成JVM所能解释的.class文件。 而这个过程，在现在公开的网络技术中，利用一个反编译器，任何人都可以很容易的获取它的源文件。...利用自定义的CLASSLOADER JAVA中的每一个类都是通过类加载器加载到内存中的。对于类加载器的工作流程如下表示： 1.searchfile() 找到我所要加载的类文件。...从这个过程中我们能很清楚的发现，自定义的类加载能够很轻松的控制每个类文件的加载过程。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Android在自定义类中实现自定义监听器方式

其实，监听器就相当于C++中的回调函数，达到条件就回调执行。 很多时候，我们在自定义控件类中也需要实现一些属性变化的监听器，实现跟原生控件监听器一样的功能。...以下分几个步骤说明自定义监听器实现和使用（以自定义类MyClass加载完成监听器为例）： 一、自定义监听器的实现： 1、 定义一个加载完成监听接口 //加载监听接口 public static interface...LoadingListener { public void onFinishedLoading(boolean success); } 在MyClass自定义类中定义一个加载完成监听接口LoadingListener...,接口中声明一个方法onFinishedLoading给使用该接口的类实现具体过程，success表示是否加载成功. 2、 声明接口并实现一个设置监听器的方法 声明LoadingListener接口...){ mViewPager.setCurrentItem(1); }else { mViewPager.setCurrentItem(2); } } } 以上这篇Android在自定义类中实现自定义监听器方式就是小编分享给大家的全部内容了

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如何在CentOS中自定义Nginx服务器的名称

介绍 本教程可帮助您自定义主机上的服务器名称。通常，出于安全考虑，各公司会修改服务器名称。自定义nginx服务器的名称需要修改源代码。...查找服务器的版本 curl -I http://example.com/ HTTP/1.1 200 OK Server: nginx/1.5.6 # <-- this is the version of...17 Nov 2013 20:37:02 GMT Connection: keep-alive ETag: "51f18c6e-264" Accept-Ranges: bytes 更改Nginx服务器字符串...char ngx_http_server_full_string[] = "Server: the-ocean" CRLF; 使用新选项重新编译Nginx 您需要按照本指南查看配置选项或从命令行历史记录中搜索...make make install 停止在配置中显示服务器版本 vi +19 /etc/nginx/nginx.conf 在http配置文件下添加该行。如果您有https的配置文件，也请添加该行。

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Java中的类加载器是什么，提供一个自定义类加载器的实际案例

它是实现Java语言特性如动态加载、热加载等的基础，对于理解Java程序的运行机制和实现一些高级特性非常重要。下面我将谈谈自己对Java类加载器的理解，并提供一个自定义类加载器的实际案例。...类加载器的理解 在Java中，类加载器主要负责以下几个任务： 1、加载：负责查找并加载.class文件，将其字节码数据转换为JVM中的Class对象。...自定义类加载器的实际案例 下面我将介绍一个简单的自定义类加载器的实际案例，通过这个案例可以更好地理解类加载器的工作原理和自定义类加载器的使用方法。...在main方法中，我们可以使用自定义类加载器加载指定路径下的类，并实例化和调用这些类的方法。通过这个案例，我们可以看到自定义类加载器的使用方法和实际应用场景。...Java类加载器是Java程序运行的基础设施，它负责将.class文件加载到内存中并生成对应的Class对象。通过自定义类加载器，我们可以更灵活地控制类的加载过程，实现一些高级特性和定制化功能。

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4.自定义类加载器实现及在tomcat中的应用

对于我们自定义的类加载器来说需要做到两点即可 这个自定义的类加载器继承自ClassLoader 这个类加载器要重写ClassLoader类中的findClass()方法 另外我们还可以参考AppClassLoader...name) 这里有两步操作, 第一个是: 从类路径中读取要加载类的文件内容, 自定义 第二个是: 调用构造类的方法, 调用的系统的defineClass 接下来看看自定义的loadByte是如何实现的...而黄色部分是tomcat第一部分自定义的类加载器, 这部分主要是加载tomcat包中的类, 这一部分依然采用的是双亲委派机制, 而绿色部分是tomcat第二部分自定义类加载器, 正事这一部分, 打破了类的双亲委派机制...访问; catalinaClassLoader: tomcat容器中私有的类加载器, 加载路径中的class对于webapp不可见的部分。...思考: tomcat自定义的类加载器中, 有一个jsp类加载器，jsp是可以实现热部署的, 那么他是如何实现的呢?

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每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持参数效率的同时，提高大型预训练语言模型（LLMs）在特定下游任务上的微调（fine-tuning）性能。...具体来说，它关注于如何在使用较少可训练参数的情况下，实现更高的模型性能，特别是在自然语言理解（NLP）任务和指令遵循任务中。...为了解决这一挑战，研究者们提出了参数效率微调（PEFT）方法，该方法通过只更新模型的一小部分参数（如适配器权重和提示权重）来减轻内存需求。...LoRAMoE: 使用多个LoRAs作为可适应的专家，并在前馈网络层中使用路由器来门控它们，以解决微调数据可能扰乱LLMs中存储的世界知识的问题。...实施细节：所有模型都在NVIDIA A800 GPU上进行微调。实验中使用了AdamW优化器，并在训练过程中应用了线性学习率调度。批大小设置为128，训练周期数与基线模型保持一致。

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告别冷启动，LoRA成为大模型「氮气加速器」，提速高达300%

如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？它可以让模型的处理速度提升 300%。还记得 LCM-LoRA 的惊艳表现吗？...它在提高微调速度的同时，还能减少微调检查点的大小。 LoRA 的方法并不是通过对模型的所有权重进行微小改动来微调模型，而是冻结大部分层，只在注意力模块中训练少数特定层。...这些小矩阵的权重会在微调过程中更新，然后保存到磁盘中。这意味着所有模型的原始参数都被保留下来，使用者可以用自适应方法在其上加载 LoRA 权重。...不过，以上已成为过去时，现在请求时间从 35 秒缩短到 13 秒，因为适配器将只使用几个不同的「蓝色」基础模型（如 Diffusion 的两个重要模型）。...因为我们观察到对于扩散器来说，吞吐量不会随着批处理规模的增加而显著提高。在我们执行的简单图像生成基准测试中，当批量大小为 8 时，吞吐量只增加了 25%，而延迟却增加了 6 倍。

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微调多模态大模型会「灾难性遗忘」，让性能大减

话虽如此，先前的MLLM评估框架主要侧重于评估「认知推理能力」或「幻觉」，而忽略了研究如何在MLLM中灾难性遗忘的必要性。...值得注意的是，EMT提示明确指示，测试MLLM仅识别所有类标签中的单个对象。...具体方法是微调（1）线性适配器层（表示为线性）；（2）线性适配器层和使用Lora的LLM（表示为lora）。 下图展示了3个epoch微调结果。...如下的演示说明，当CIFAR-10微调模型在CIFAR10上进行测试时，LLaVA确实能成功识别物体。 然而，在其他数据集上进行微调后，LLaVA模型在CIFAR-10分类中开始出现幻觉。...具体来说，这些微调模型开始产生幻觉，将「飞机」预测为与「飞机」相似或相关的类别，如CIFAR-100模型中的「蝴蝶」和miniImagenet模型中的「航空母舰」。

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每日论文速递 | 【ICLR24 Oral】LoftQ: 更好地将LLM量化与LoRA微调结合

QLoRA: QLoRA是LoRA的一个变体，它在量化的背景下进行微调。然而，QLoRA在低比特量化（如2位）时可能会失败，因为它没有考虑到量化过程中引入的误差。...低秩近似：在每次迭代中，LoftQ都会计算量化权重和低秩适配器的组合，以最小化与原始预训练权重的差异。这通过优化Frobenius范数来实现，从而在量化和LoRA微调之间找到一个平衡。...初始化LoRA适配器：在LoRA微调之前，LoftQ通过上述优化过程得到的量化权重和低秩适配器作为网络的初始化。这为LoRA微调提供了一个更接近原始预训练权重的起点，有助于提高微调性能。...低秩适配器的排名选择： 研究了不同排名的低秩适配器对微调性能的影响。 交替优化步骤的敏感性分析： 分析了在LoftQ框架中交替优化步骤（T）的数量对性能的影响。...低秩适配器的优化：深入研究低秩适配器的设计，包括它们的尺寸、初始化方法和更新策略，以提高微调效率和性能。 硬件加速：研究如何在特定硬件上实现LoftQ，以利用硬件加速的优势，提高推理速度和能效。

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Nat. Biotechnol. | 通过迁移学习将单细胞数据映射到参考图谱

在多个参考数据集上训练现有的自编码器模型后，architectural surgery是仅通过微小的权重调整(微调)迁移这些训练过的权重并添加条件节点以将新研究映射到此参考的过程。...为了使用户能够把新数据集映射到自定义参考图谱上，建议共享模型权重，可以从模型存储库下载并使用新查询数据进行微调。这种微调通过为每个查询数据集添加一组称为“适配器”的可训练权重来扩展模型。...除了仅微调新添加研究(适配器)的权重之外，作者还考虑了(1)在编码器和解码器中训练输入层而其余权重被冻结，(2)微调模型中所有权重。...事实上，将scArches与现有的多模态整合架构相结合，如 totalVI。...使用预测的蛋白质丰度，可以区分观察到的主要群体，如T细胞、B细胞和单核细胞(图4h)。

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综述 | 揭秘高效大型语言模型：技术、方法与应用展望

优化策略 优化策略在预训练过程中起到了关键作用。一些研究者提出了新的优化器，如Lion和Sophia，以提高预训练效率。...1.1 适配器调优（Adapter-Tuning） 适配器调优是一种将适配器模块集成到LLMs中的方法，这些适配器模块可以在微调过程中更新，而模型的其他部分保持不变。...在微调过程中，原始模型参数保持不变，而是更新这两个低秩矩阵。LoRA及其变体（如LoRA-FA、LongLoRA等）在保持较高性能的同时，显著降低了微调过程中的计算和内存需求。...Deja Vu Deja Vu定义了一种上下文稀疏性概念，并利用预测器预测这种稀疏性。通过使用内核融合、内存合并等技术，Deja Vu能够在推理过程中实现高效的计算和内存优化。...然而，这些技术仍然面临一些挑战，如如何在压缩和加速过程中保持模型性能，以及如何适应多样化和复杂的任务需求。未来的研究将继续探索更高效、更实用的技术，以推动LLMs领域的发展。

1.3K12

五种资源类别，如何提高大语言模型的资源效率，超详细综述来了

参数高效微调 基于遮蔽的微调：仅更新模型参数的子集，其他参数在反向传播过程中被「冻结」或遮蔽。 基于适配器的微调：在预训练模型的现有层之间插入额外的轻量级层（适配器）。...在微调期间，只更新这些适配器层的参数，而原始模型参数保持固定。 全参数微调：与参数高效微调不同，全参数微调涉及修改所有参数。尽管训练成本更高，但通常可以获得比参数高效方法更好的性能。...通过这些策略，综述旨在展示如何在保证大型语言模型性能优化和资源限制之间达到平衡的微调方法。 4....标记并行：利用技术如推测执行来并行生成多个标记，而非传统的顺序方式。 通过这些策略，综述旨在展示如何在实际应用中高效部署大型语言模型，同时考虑资源限制和性能需求。 5....部署优化 硬件卸载：通过将临时不需要的数据从快速加速器转移到更慢但更大的主、辅存储（如 CPU 内存和磁盘）中，优化大型 LLM 的运行效率。有效的卸载策略对整体系统效率至关重要。

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ChatGPT要怎么微调？MIT韩松团队新作告诉你！

模型所有者将轻量级适配器和有损压缩仿真器发送给数据所有者，数据所有者在仿真器的协助下对适配器进行下游数据的微调。...Offsite-Tuning还可以对以前在单个GPU上无法实现的模型进行微调，如OPT-6.7B和BLOOM-7.1B。...Adapter Selection Transformer架构已被广泛应用于各种基础模型中，如语言和视觉模型。...在本讨论中，论文将重点讨论针对深度transformer骨干的适配器的设计，它可以很容易地扩展到其他模型，如卷积神经网络（CNNs）。...为了覆盖广泛的任务，论文选择在适配器中同时包括浅层和深层，从而形成了一个三明治设计，◦◦（浅层，深层作为适配器可训练，中间作为仿真器压缩固定）。

1.2K20

在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化

在前向传递过程中，输入被矢量化(将图像转换为像素，将文本转换为嵌入)，并且通过一系列线性乘法和激活函数(如sigmoid或ReLU等非线性函数)在整个神经网络中处理每个元素。...他们的方法冻结预训练模型的所有参数，并将新的可训练参数嵌入到transformer架构中的特定模块中，如注意力模块(查询、键、值，但也适用于其他模块)。...一旦对LoRA模型进行了微调，就可以将权重合并在一起以获得单个模型，或者只单独保存适配器，并将预训练模型与现有模型分开加载。 Hugging Face开发的PEFT库，可以利用LoRA技术。...6、如何在代码中使用量化?...:如何在单个GPU上进行微调。

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【Android 逆向】启动 DEX 字节码中的 Activity 组件 ( 使用 DexClassLoader 获取组件类失败 | 失败原因分析 | 自定义类加载器没有加载组件类的权限 )

DEX 字节码中的 Activity 组件 ( DEX 文件准备 | 拷贝资源目录下的文件到内置存储区 | 配置清单文件 | 启动 DEX 文件中的组件 | 执行结果 ) 中 , 尝试启动 DEX 字节码文件中的..., 加载 Android 组件类需要使用系统指定的类加载器 , 这些类加载器设置在 LoadedApk 实例对象中 , 并且这些类加载器只能从特定位置加载字节码文件 ; 自己自定义的 DexClassLoader...没有加载组件类的权限 ; 如果要加载组件类 , 有两种方案 : 替换类加载器 : 使用自定义的 DexClassLoader 类加载器替换 ActivityThread 中的 LoadedApk 中的类加载器..., 将原来的 LoadedApk 中的类加载器设置为新的父节点类加载器 ; 插入类加载器 : 基于双亲委派机制 , 只要将我们自定义的类加载器插入到系统类加载器之上就可以 , 在 组件类加载器 和 最顶层的启动类加载器之间插入自定义的...DexClassLoader 类加载器即可 ;

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大模型微调方法总结

假设要在下游任务微调一个预训练语言模型（如 GPT3），则需要更新预训练模型参数，公式表示如下： W0 是预训练模型初始化的参数，ΔW 就是需要更新的参数。...目前该技术已经广泛应用于大模型的微调，如 Alpaca，stable diffusion+LoRA，而且能和其它参数高效微调方法有效结合，例如 State-of-the-art Parameter-Efficient...然后使用 AdapterFusion 组合 N 个适配器中的知识，将预训练参数 Θ 和全部的 Adapter 参数 Φ 固定，引入新的参数 Ψ，使用 N 个下游任务的数据集训练，让 AdapterFusion...在 Transformer 每一层中将前馈网络子层的输出作为 Query，Value 和 Key 的输入是各自适配器的输出，将 Query 和 Key 做点积传入 SoftMax 函数中，根据上下文学习对适配器进行加权...source 文本 x ，解码器输入 target 黄金摘要（ y ），模型预测摘要文本： 实现 在传统微调方法中，模型使用预训练参数进行初始化，然后用对数似然函数进行参数更新。

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大模型的模型压缩与有效推理综述

大型语言模型有两个显著特点： （1）大多数压缩算法需要在压缩后对模型进行微调和甚至重新训练，而大型模型的微调和训练成本非常高。因此，许多算法，如量化和剪枝，开始探索免调优算法。...尽管对BERT类模型进行量化的方法取得了成功，但在生成语言模型（如GPT、BART）出现之前，对生成式LLM进行量化的尝试却很少见。...其中一些方法可以动态地识别和指定剪枝单元，如LLM-Pruner和LoRAShear。此外，Ji等人提出了一种新颖的方法，使用非神经模型作为精度预测器来自动识别最佳修剪模型。...预训练阶段使用大规模的无标签数据集，学习语言的通用特征和结构；微调阶段使用带标签的数据，使其适应特定任务。模型蒸馏可分为微调蒸馏和预训练蒸馏两类。...AdaMix 提出了一种混合适配器或低秩分解矩阵的混合方法，以增强下游性能。MixDA 使用一组领域适配器注入领域特定知识，并训练一个混合适配器门动态融合多个领域任务。

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​VLSM-Adapter | 轻量级适配器，加速医学图像分割的视觉语言模型 ！

最近，在 VLMs 中提出了名为适配器（adapters）的轻量级块，该适配器在微调期间保持预训练模型冻结，只训练适配器，从而大幅减少了所需的计算资源。...我们引入了一种新的适配器 VLSM-Adapter，它可以通过 transformer 编码器微调预训练的视觉语言分割模型。...由于公开可用的规模化注释图像中缺少医学图像，因此广泛使用了迁移学习，其中网络使用从自然图像（如ImageNet[5]）预训练获得的权重进行初始化，并在特定领域的较小数据集上进一步微调[30]。...已经为不同的视觉[4,22]、语言[11,25]或视觉语言分类任务[8,24]引入了适配器。适配器是参数更少的较小网络，可以插入现有的预训练架构中，然后在微调期间保持预训练权重冻结只训练适配器。...我们在VLSM的一个变种CLIPSeg[18]中增加了可学习的适配器模块，引入了300万个可训练参数，这超过了同样模型的端到端微调。

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