组里几个大佬一顿操作猛如虎，直接将FewCLUE小样本榜单打到第一，太牛逼了！其中用到的核心的操作就是AutoPrompt技术，提示学习近两年火得一塌糊涂，也有不少研究机构在陆续将Prompt封装的更加简便易用，比如清华大学的OpenPrompt就做的很nice！一份工作永远可以做的更好，百度PaddleNLP团队在此基础上取其精华去其糟粕，并进行了更多的拓展和设计，力求提升用户极致的体验，比如简

定义数据集读取类和模型类#数据集读取#读取单个样本,0,

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多头的话，就是把d_model拆分成多个头，然后交换sequence_length和n_head进行自注意力计算，得到的张量再还原回去，最后过一层线性层作为输出。公式比较简单，softmax(q*k/sqrt(d_k))*v。记录一个coding模版，记得加上mask和dropout。

UC伯克利学者联手CMU、斯坦福等，再次推出一个全新模型70亿/130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马）。小羊驼号称能达到GPT-4的90%性能本篇文章为博主自行学习vicuna推理部署实战教程，并记录相关坑点，话不多说，直接开干！

现在免费的gpu资源有不少，但很多都限值了只能用自己公司的框架，今天我来给大家分享3个框架不受限制的免费GPU资源。对算法小白用来试手、研究生跑实验极其友好~

许久以来都有一个疑问，numpy中的一维向量究竟是行向量还是列向量呢？今天得空，测试一下。思路思路很简单，利用点乘两个向量维度要对应的特性测试。1.创建一个4*2矩阵a和一个一维numpy向量b2.使a点乘b，如果a和b的点乘np.dot(a,b)不报错，就说明一维向量b为2*1的列向量。如果报错，说明b肯定不是列向量。3.如果2不报错，将b转置，再使a点乘b，如果a和b的点乘np.dot(a,b

个人状况介绍第一次参加数学建模类比赛，无MATLAB基础。。。以前一直以为数学建模全是用matlab做的，这次长见识了。技术栈很浅，本科期间花里胡哨啥都学过一点，都没怎么学深（没错，混子说的就是我！！！QAQ）。人工智能方面本科倒是一点都没接触过，研一暑假稍微看了看机器学习，学的也不是很深，也就是大概知道是个怎么回事，能简单敲两句代码，你让我说底层，我还真不会。。。深度学习和神经网络都没看呢，天知

1.Docker溯源　　Docker的前身是名为dotCloud的小公司，主要提供的是基于 PaaS（Platform as a Service，平台及服务）平台为开发者或开发商提供技术服务，并提供的开发工具和技术框架。因为其为初创的公司，又生于IT行业，dotCloud受到了IBM，亚马逊，google等公司的挤压，发展举步维艰。于是，在2013年dotCloud 的创始人，年仅2...

主要算法背包问题是贪心和动态规划的经典问题，这里学习一下部分背包问题的解法。部分背包问题常用贪心解决，其贪心策略为优先选取单位重量价值最大的商品（介绍完算法再来看一下为什么），下面先看一下主要算法。这个算法也比较简单，优先选择单位重量价值的商品，用x【】数组记录是把该商品全部拿走还是只取部分即可。至于Sort函数，需要自己写，后面的代码有，可以简单看一下。算法实例...