接上一篇博文，现在来说明如何在这个xp系统上面安装游戏，操作很简单，你只是需要一个游戏模拟器，文章中也给大家提供了一些小游戏，大家感兴趣可以下载下来体验一波。上一篇博文：树莓派4B安装windows xp & windows 95（ windows xp & windows 95 for raspberry pi 4B）模拟器下载：游戏下载：...

下面的your token就是要填从你自己的HuggingFace复制下来的token，根据上面的步骤走过来，你已经申请过权限了，所以token可用。有了权限就可以从HuggingFace上下载模型：https://huggingface.co/meta-llama。没有的话就自己创建一个token，也就是点击new token，再把创建的token复制下来。然后再去HuggingFace上sub

目录最近在爬取一个医学权威网址上面的论文，发现一个问题，采用以下方式进行请求运行之后报错：明显是无法解析请求头，说通俗点就是老子不认识你，所以报错查看资料说这是hppt2的请求作为RFC 描述，Http 请求头不能以分号开头安装hyper进行解析，因为hyper认识这样的请求头pip install hyper代买修改为如下：import requestsfrom bs...

全程可用cpu跑，没有gpu的也没关系，跑起来爽一把也不错，没有显卡你也可以学习的，等有了一块gpu，你就可以起飞了，学起来吧！！！

先假设，我们的训练数据只取第一行，那就是只有“Wait!对于中译英，我们希望让网络输入：“Wait!”，输入：“Hello!显然需要进行编码，大白话说就是用“0101…”这样的数据来表示这些文字（为了方便表达，后面称为字符）。那么问题来了，这样的数据要如何输入网络进行训练呢？

之前我们关于llama2的相关内容主要停留在gc层面，没介绍chat模式，本文将简单介绍下llama2.c的chat模式如何跑起来。训练就算了，没卡训练不起来的，但是用CPU来对别人训练好的模型进行推理还是绰绰有余的，对的，这里没有GPU，不用烧钱，只需要一块CPU和足够的内存空间。这篇文章自认为比较水，哈哈哈。

num_decoder_tokens同样可以在训练的时候获取到（至于不知道怎么来的，可以看这个系列文章的第一、二篇），我这边得到的num_decoder_tokens是849，当然实际上这个模型的 input_2：[unk__55,unk__56,849]已经给了num_decoder_tokens，我们只需要把unk__55,unk__56都改为1就可以了，即[1,1,849]，那么对onnx进

本文使用树莓派4b，系统版本buster教程一：树莓派4b搭建PyTorch(for buster)1、根据上面的教程一安装python3.5，再安装pytorch，2、用sudo apt install jupyter 安装jupyter3、将默认的python3.7替换为python3.5，因为提供的那个pytorch不支持3.7先删除之前python的连接sudo rm /usr...

本文使用树莓派4b，系统版本buster教程一：树莓派4b搭建PyTorch(for buster)1、根据上面的教程一安装python3.5，再安装pytorch，2、用sudo apt install jupyter 安装jupyter3、将默认的python3.7替换为python3.5，因为提供的那个pytorch不支持3.7先删除之前python的连接sudo rm /usr...

什么是map呢，已经有不少对map的解释说得很明白了，在这里就不再赘述。在分类识别中，我们往往会遇到个别ap比较低的，在这种情况下，ap低的类显然会拉低map，我们在计算map的过程中，可能会得出以下结果可以明显看出花盆、书籍纸张、金属器皿、污损用纸、垃圾桶这几个类别的ap特别低，我们可以单独对这些类别进行分析，如何将这些类别从数据集提取出来呢？可以参考这里：目标检测与分类识别之数据集分类通过分析