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1)spring对事务元素进行抽象, 客户端仅按照统一的编程模型管理事务,而不用关心数据访问技术以及具体要访问什么类型的事务资源;此外:spring事务管理与spring提供的数据访问技术(如JdbcTemplate)进行结合;2)spring事务框架设计的基本原则: 让事务管理逻辑与数据访问逻辑解耦;spring揭秘15-spring集成数据访问技术(orm框架)总结事务隔离级别;isolati

1.本文总结自B站《netty-尚硅谷》,很不错;2.本文示例代码基于netty实现 WebSocket服务器功能;
【README】本文翻译自https://towardsdatascience.com/how-do-we-train-neural-networks-edd985562b73https://towardsdatascience.com/how-do-we-train-neural-networks-edd985562b73【1】介绍今天我将从非常简短的神经网络介绍开始,这足以理解我将要讨论的概念
【README】 redis集群添加节点报错[ERR] Node 192.168.163.202:6380 is not empty. Either the node already knows other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0.【1】 原因导致异常的主要原因是该节点中默认生成的配置或
Ollama 是一个开源框架,专为在本地计算机上运行大型语言模型(LLM)而设计。它简化了部署、管理和交互大型语言模型的流程,让用户可以在自己的机器上体验和开发基于这些模型的功能,无需依赖云服务或复杂的配置。以下是Ollama 的一些主要特点和功能:本地化部署:Ollama 允许用户在本地计算机上运行大型语言模型,无需依赖云服务,保护了用户数据的隐私和安全。简化部署:Ollama 提供了简单易用
1)ProtoBuf定义:是 Protocol Buffer 的缩写,即协议缓冲区;它是一种开源跨平台的序列化资料结构的协议。① 语言无关、平台无关。即 ProtoBuf 支持 Java、C++、Python 等多种语言,支持多个平台;② 高效。即比 XML 更小(3 ~ 10倍)、更快(20 ~ 100倍)、更为简单;③ 扩展性、兼容性好。你可以更新数据结构,而不影响和破坏原有的旧程序;说的直接
指令微调:提高大模型遵循指令并生成合理回复的能力。(准备数据集是指令微调的关键部分)第1阶段:准备数据集;下载和制作数据集;数据集分批;创建数据加载器;第2阶段:微调大模型;加载预训练的大模型;指令微调大模型;检查模型损失;第3阶段:评估大模型;提取回复;量化评估;对回复打分;【test0703_p194_custom_agg_module.py】代码实现-用填充词元把样本调整到同一长度# 自定义
【0】README1)本文主要解决“错误,找不到符号”【1】 console error info1)error : E:\bench-cluster\mybatis_in_action_eclipse\xmpp\src>javac com/communication/qq/ServerPlainTest.javacom\communication\qq\ServerPl
【test0501_p119_text_to_token_transfer_util_module_main.py】验证案例-用于文本到词元id转换的工具函数。【test0501_p127_compute_train_test_loss_module_main.py】计算训练集与测试集间的损失函数-测试案例。显然,预测结果的文本,与原始的文本存在很大不同,这是模型DiyGPTModel没有训练导致
下载OpenAI通过TensorFlow保存的GPT-2模型权重。
