GCC4.8发布啦，这个脚本在之前4.7的基础上做了点改进，移除一些过时的组件,增加了检测不到时自动下载源码包
依赖库： + gmp 5.0.4 or gmp 5.0.5 + mpfr 3.1.0 + mpc 0.8.2 or mpc 0.9 + ppl 1.12 or ppl 1.12.1 + isl 0.10 + cloog 0.16.1 or cloog 0.16.2
NanoDump是一款功能强大的MiniDump转储文件提取工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松转储LSASS进程中的MiniDump数据。
在微信群上，有朋友问了两个数据库安装的报错，其实问题很小，但积累起来，就是经验了，版本是Oracle 11g。
Linux下安装Oracle，除了系统配置参数，我觉得依赖包的安装是另一个比较琐碎的操作。
一个月黑风高、万籁俱静的夜晚，MMDeploy 社区群里传来一阵躁动，群友们纷纷直呼：牛啊，强啊！
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基于Linux安装过Oracle的童鞋们都应该清楚,安装Oracle的确是一件比较费时费力的差事，因为仅仅是前期的rpm包，内核参数，创建用户等等这些个步骤都让那些新手不免眼花缭乱，一不留神，就导致最终的安装过程中报错而不得不从头来过。现在基于Oracle Linux，Oracle仅仅需要通过安装oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall RPM包即可全部搞定其余未安装的RPM包，解决之间的依赖关系，配置内核参数等等。客官，正在基于Oracle Linux 安装Oralce 11g？那就接着往下看。
本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作，非常见整型位数的量化，来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案：llama.cpp 。
PPL LLM只支持baichuan、chatglm、llama三个模型，Tensor-LLM支持几乎所有大模型。
尤其是深度学习框架，自腾讯2017年将ncnn开源之后，各大AI实验室都「慷慨」的将自己的框架开源，以实现较为快速的创新。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126104.html原文链接：https://javaforall.cn
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
Windows 从 vista 版本引入一种进程保护机制(Process Protection)，用于更进一步的控制进程的访问级别，在此之前，用户只需要使用 SeDebugPrivilege 令牌权限即可获取任意进程的所有访问权限；随后 Windows8.1 在此进程保护的基础上，扩展引入了进程保护光机制(Protected Process Light)，简称 PPL 机制，其能提供更加细粒度化的进程访问权限控制。
安装 varnish[root@h101 varnish]# yum -y install varnish Loaded plugins: fastestmirror, refresh-packagekit, securitySetting up Install ProcessRepository base is listed more than once in the configurationLoading mirror speeds from cached hostfile * epel: mirr
假设没有，能够使用yum或从cd中进行安装，此处是在虚拟机中从cd中进行安装。将cd链接到虚拟机都会吧，此处略去，。。，。
首先，PPL表示Protected Process Light，但在此之前，只有Protected Processes。受保护进程的概念是随Windows Vista / Server 2008引入的，其目的不是保护您的数据或凭据。其最初目标是保护媒体内容并遵守DRM（数字版权管理）要求。Microsoft 开发了这种机制，以便您的媒体播放器可以读取例如蓝光，同时防止您复制其内容。当时的要求是镜像文件（即可执行文件）必须使用特殊的 Windows Media 证书进行数字签名（如Windows Internals的“受保护的进程”部分中所述
RWKV社区在Huggingface上放了rwkv-4-world和rwkv-5-world相关的一系列模型，见：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world & https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world ，然而这些模型的格式是以PyTorch的格式进行保存的即*.pt文件，并没有将其转换为标准的Huggingface模型。后来了解到这里还有一个问题是RWKV的世界模型系列的tokenizer是自定义的，在Huggingface里面并没有与之对应的Tokenizer。没有标准的Huggingface模型就没办法使用TGI进行部署，也不利于模型的传播以及和其它模型一起做评测等等。
make3: gcc: Command not found 此问题是没有安装 gcc 导致的
有关这部分内容，他又可以分为有监督的和无监督的，前者已经有了一些参考的生成结果可以比对，后者完全没有任何参考文本，只能通过文本本身来评估生成质量。
一.软件的类型 二.Tar包安装、升级、卸载(必须会) 三.RPM软件包安装及管理(必须会) 四.脚本安装、升级、卸载 五.SRPM包安装(知道就行,很少用)
PPLcontrol是一款功能强大的受保护进程安全控制工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以快速枚举出目标操作系统中受保护的进程，并获取指定进程的保护级别，或给目标进程设置任意保护级别。
对话系统 人机对话系统分为任务型对话和非任务型对话系统。对于任务型对话系统的评价，一般采用任务完成的程度来进行评估，例如“导购”机器人，主要看用户是否点击“推荐商品”等来评估。非任务型对话系统，一般是闲聊系统，若是多轮对话，一般使用用户与机器之间进行对话的轮数来评估系统优劣。但是若是单轮对话呢，如何评价机器给出回复的好坏？对于给定一句话的回复，不同的人可以给出不同的答案，只要自圆其说即可，如此开放的回复空间，评价回复的好坏实属困难。 而目前并没有什么公认的评价指标可以更好地对对话系统的回复进行评价。很多论文
操作之前准备好以下环境: VMWare Workstation SecureCRT CentOS-6.7-x86_64-minimal.iso //用来安装minimal版本的Linux虚拟机
可以关闭Windows Defender服务并通过提升权限删除ppl保护，然后删除Windows Defender中的DLL和其他文件，使Windows Defender服务无法运行，从而导致Windows Defender拒绝服务。
选自Uber 作者：Noah Goodman等 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，Uber AI Lab 与斯坦福大学的研究团队开源了全新概率编程语言 Pyro。该语言基于 Python 与 PyTorch 之上，专注于变分推理，同时支持可组合推理算法。Pyro 的目标是更加动态（通过使用 PyTorch）和通用（允许递归）。它有一个灵活的基元库，用于创建新的推理算法并使用概率程序。Pyro 中可组合推理的核心抽象是 poutine（Pyro Coroutine 的简称）。Pyro 的推理算法是通过
机器之心报道 机器之心编辑部 在本文中，来自哈佛大学、Facebook AI 研究院的研究者提出了一种基于残差能量模型的文本生成方法，效果超过 state-of-the-art 的 transform
首先我们将人全部从高到低排个序，如果一样高，就看谁的 k 大谁就拍前面。这时我们得到了一堆从高到低的，等高中 k 大在前的人。
最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量，实现了最新的 SOTA。论文公开的同时，英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记，你可以直接在线使用。
这里直接引用官网的官方文档：https://docs.microsoft.com/en-us/windowsserver/security/credentials-protection-and-management/configuringadditional-lsa-protection#to-disable-lsa-protection
我们知道机器学习应用过程包含很多步骤，如图所示『标准机器学习应用流程』，有数据预处理、特征工程、模型训练、模型迭代优化、部署预估等环节。
具体办法就是建一个临时Lora模块，让它仅在长文本生成过程中“流式更新”，也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据，以此保证知识被存进模型参数中。
本教程使用 Resnet50 模型演示了如何使用torch.distributed.rpc API 实现分布式管道并行。这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 管道并行的分布式对应。
随着人工智能技术的快速发展， 大规模预训练自然语言模型成为了研究热点和关注焦点。OpenAI于2018年提出了第一代GPT模型，开辟了自然语言模型生成式预训练的路线。沿着这条路线，随后又陆续发布了GPT-2和GPT-3模型。与此同时，谷歌也探索了不同的大规模预训练模型方案，例如如T5, Flan等。OpenAI在2022年11月发布ChatGPT，展示了强大的问答能力，逻辑推理能力和内容创作能力，将模型提升到了实用水平，改变人们对大模型能力的认知。在2023年4月，OpenAI发布了新升级的GPT-4模型，通过引入多模态能力，进一步拓展了大语言模型的能力边界，朝着通用人工智能更进一步。ChatGPT和GPT-4推出之后，微软凭借强大的产品化能力迅速将其集成进搜索引擎和Office办公套件中，形成了New Bing和 Office Copilot等产品。谷歌也迅速上线了基于自家大语言模型PaLM和PaLM-2的Bard，与OpenAI和微软展开正面竞争。国内的多家企业和研究机构也在开展大模型的技术研发，百度，阿里，华为，商汤，讯飞等都发布了各自的国产语言大模型，清华，复旦等高校也相继发布了GLM, MOSS等模型。
此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html
借着热点，简单聊聊大模型的部署方案，作为一个只搞过CV部署的算法工程师，在最近LLM逐渐改变生活的大背景下，猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火，而且确实有用（很多垂类场景可以针对去训练），并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题，很多公司也在紧锣密鼓的搞着。 目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA，所以我这里讨论的也是基于LLAMA的魔改部署。 基于LLAMA的finetune模型有很多，比如效果开源最好的vicuna-13b和较早开始基于llama做实验的alpaca-13b，大家可以看：
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。 sort_values (dogs[dogs['size'] == 'medium'] .sort_values('type') .groupby('type').median() ) 执行步骤： size列筛选出部分行 然后将行的类型进行转换 按照type列进行分组，计算中位数 selecting a column dogs['longevity'] groupby +
安装软件时，经常会遇到包或类库的依赖性问题，为此，我们可以通过yum命令安装软件，尽量避免出现繁琐的软件依赖关系。
Boddy 先生死于谋杀，现有六个嫌疑犯，每个人在不同的房间，每间房间各有一件可能的凶器，但不知道嫌疑犯、房间、凶器的对应关系。请根据下面的条件和线索，找出谁是凶手。
可以访问【http://download.joedog.org/siege/】下载Siege安装包，本文下载的是siege-4.0.2.tar.gz
Prolog 是一种与众不同的语言，不用来开发软件，专门解决逻辑问题。比如，"苏格拉底是人，人都会死，所以苏格拉底会死"这一类的问题。
深度学习推理框架 OpenPPL 已经开源了，本文以一个图像分类实例，从 0 到 1 讲解如何部署一个深度学习模型，完成一个 AI 推理应用。
OpenPPL 是商汤基于自研高性能算子库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务。
随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
深度学习自然语言处理 分享 作者：紫气东来(知乎) 编辑：马景锐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/640641794
应用模糊匹配算法的最佳方案是，当列中的所有文本字符串仅包含需要比较的字符串，而不是额外的组件时。 例如，与比较相比，与Apples4ppl3s比比产生更高的相似性分数进行比较ApplesMy favorite fruit, by far, is Apples. I simply love them!。
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