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PHP语言发展历程

PHP 7.0:2015年,PHP 7.0发布,引入了Zend Engine 3.0,显著提高了性能和内存使用效率,支持了匿名类、NULL合并运算符等新特性。PHP 4.0:2000年,PHP 4.0发布,引入了Zend Engine,增强了性能,支持了HTTP Session、输出缓冲等新功能。PHP 5.0:2004年,PHP 5.0发布,引入了新的Zend Engine 2.0,改进了对象模

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#php#开发语言
嵌入式硬件

SoC设计的关键技术包括总线架构技术、IP核可复用技术、软硬件协同设计技术、SoC验证技术、可测性设计技术、低功耗设计技术等。SoC的制造商包括多家知名的半导体公司,如高通(Qualcomm)、博通(Broadcom)、联发科(MTK)、瑞昱(Realtek)、海思(HiSilicon)、迈威(Marvell,现更名为美满)、英特尔(Intel)等。:包括RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储

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#嵌入式硬件
SQLite 轻量级的嵌入式关系型数据库的替代软件

6. **TiDB**、**Kingbase**、**AntDB**、**TuGraph**、**OceanBase**、**GBASE**、**MatrixOne**、**KaiwuDB**、**PolarDB**、**GoldenDB**、**YashanDB** 等,这些都是国内知名的数据库产品,它们在某些方面可能作为SQLite的替代品,尤其是在需要更高性能或特定功能时。4. **DbGa

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#oracle#数据库
学习笔记-大模型GGUF是什么?

GGUF通过二进制编码、内存映射(mmap)等技术,显著提升模型加载速度并降低内存占用。例如,在推理时可直接从磁盘映射数据到内存,无需完全加载整个文件。GGUF文件自包含所有模型信息(如元数据、张量数据),支持跨平台使用,无需依赖外部文件或复杂配置。同时,其键值对元数据结构允许灵活扩展,保持向后兼容。GGUF支持多种量化类型(如Q8_K、Q6_K等),通过降低模型精度减少文件大小,适用于不同硬件资

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#学习#linux#运维
什么是oneflow

1. **多硬件支持**:OneFlow支持在多种硬件上运行,包括但不限于CPU、GPU、TPU等,这使得它可以在不同的计算环境中灵活使用。5. **模型部署**:OneFlow提供了工具和接口,方便将训练好的模型部署到生产环境中,包括服务器、移动设备和边缘设备。6. **社区支持**:作为一个开源项目,OneFlow有一个活跃的社区,用户可以从中获得帮助,也可以贡献自己的代码。4. **分布式训

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#oneflow#人工智能
IntelliJ IDEA 的 Community 版和 Ultimate 版简介

**Ultimate Edition**:除了 Java 和 Kotlin,还支持额外的编程语言和框架,如 JavaScript、Python、PHP、Ruby、Go 等,以及对 Spring、Grails、Hibernate、Maven、Gradle 等框架和工具的集成。- **Ultimate Edition**:包含对企业级开发的支持,如远程开发、高级重构工具、代码分析、持续集成等。- **

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#android
阿里通义千问Qwen-7B-Chat大模型简介

此外,阿里云还提供了Qwen-7B-Chat的微调训练支持,允许用户根据自己的数据对模型进行进一步的训练和优化。3. **全面的词表覆盖**:Qwen-7B-Chat使用了约15万大小的词表,相比其他主要以中英词表为主的开源模型,它对多语言更加友好,便于在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。2. **强大的性能**:在多个中英文下游评测任务上,如常识推理、代码、数学、翻译等,Qwen-

#人工智能
AI学习笔记:LM studio大模型加载参数说明

LM Studio加载大模型时参数设置页面的常见参数及设置方法如下:

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#人工智能#学习#运维 +2
一个基于Ollama和Open webui的本地问答大模型(一)

6. **丰富的模型库**:Ollama提供了预构建的模型库,包括多种流行的预训练语言模型,如Llama 2等,方便用户根据需求选择合适的模型进行加载和使用。1. **本地运行**:Ollama使得用户能够在自己的硬件上本地运行大型语言模型,这样可以增强隐私性和对数据的控制,避免依赖云服务和潜在的延迟问题。2. **易于使用**:Ollama提供了简单的API和命令行工具,使得即使是没有丰富编码知

#测试工具#语言模型
阿里通义千问Qwen-7B-Chat大模型简介

此外,阿里云还提供了Qwen-7B-Chat的微调训练支持,允许用户根据自己的数据对模型进行进一步的训练和优化。3. **全面的词表覆盖**:Qwen-7B-Chat使用了约15万大小的词表,相比其他主要以中英词表为主的开源模型,它对多语言更加友好,便于在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。2. **强大的性能**:在多个中英文下游评测任务上,如常识推理、代码、数学、翻译等,Qwen-

#人工智能
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