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1 数据分块存储+副本的策略数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,原因如下:文件分块存储之后按照数据块来读,提高了文件随机读的效率和并发读的效率;保存数据块若干副本到不同的机器节点实现可靠性的同时也提高了同一数据块的并发读效率;数据分块是非常切合MapReduce中任务切分的思想2 副本存放策略通常情况下,当复制因子为3时,HDFS的放置策略如下:如果writer在datano
1. 原因在实际工作生活中,需要根据各种要求,提供不同底色的证件照电子版。常见的证照件底色有红底,蓝底,白底。但我们在大部分情况只有其中一种底色的照片,就需要通过技术手段实现证件照换底色。但因为PS技术不到位,有瑕疵,通常处理的效果不理想。本文基于opencv-python, 通过代码的方式实现y证件照底色的替换,同时针对相关的函数如图片缩放、翻转的使用方式进行学习。2.图片来源及换底效果展示2.
LLM-大模型演化分支树、GPT派发展阶段及训练流程图、Infini-Transformer说明

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Sora改变AI认知方式,开启走向【世界模拟器】的史诗级的漫漫征途,才是未来暴风眼,真正的重点。但Sora并没有理解整个世界和诸多物理细节,常识及定律,而是根据GPT语义解释能力、丰富的联想和丰富度,基于海量的视频库,抄写视频片段并猜视频下一帧,并使用Diffusion、GAN(对抗式生成网络技术)将多个视频片段混合在一起,产生稳定且连续的短视频。

1 层次分析法简介1.1 概念层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP):是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。是对难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法。

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在自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,随着模型规模的增大,计算和存储资源的需求也急剧增加。为了降低计算和存储开销,同时保持模型的性能,LLM大模型的量化技术应运而生本文记录针对量化技术原理的学习
