去下方网站获取git的win安装包，之后不断点击下一步就可以了：安装完之后，运行唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成0.1.2 python 环境搭建去下方网站获取python的win安装包，之后不断点击下一步就可以了。在最后一步，一定要选择环境变量。安装完之后，运行唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成0.1.2.1 配置pip国内镜像源运行唤出控制台，输入如下命令0.1.3 stable

文章目录写在前面系统前置知识ByteTalk架构设计图ByteTalk架构 —— nginx反向代理负载均衡nginx 反向代理的配置ByteTalk架构 —— 服务器群（服务单元）ByteTalk 服务单元 —— 抽象服务节点：ProxyServiceByteTalk 抽象服务节点 —— 聊天处理服务器：ChatServerByteTalk 业务服务单元 —— 以登录、注册节点：UserServ

softmax函数的输入由key向量和query向量之间的点积组成,key向量和query向量的维度 越大，点积往往越大, 原文论中12个head对应的大小是64，作者在原论文中采用的补救措施，是将点积除以key和query维度的平方根。人类通过眼睛的视觉单元去扫描图像，其中的重点区域会被大脑的神经元处理从而获得更多的信息，这是人类长期精华所获得的一种能力。计算机的注意力机制模型就是从大量信息（V

去下方网站获取git的win安装包，之后不断点击下一步就可以了：安装完之后，运行唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成0.1.2 python 环境搭建去下方网站获取python的win安装包，之后不断点击下一步就可以了。在最后一步，一定要选择环境变量。安装完之后，运行唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成0.1.2.1 配置pip国内镜像源运行唤出控制台，输入如下命令0.1.3 stable

本文提供了详细的炼丹（训练AI模型）指南，主要针对的是使用Lora模型进行个性化定制。文章首先介绍了丹炉（训练工具）的选择和下载方式，然后详细阐述了炼丹手法，包括前置准备、数据标注、开始炼丹和结果验收等步骤。在炼丹心法部分，作者深入讲解了炼丹过程中的一些重要参数，如步数、效率和质量相关参数，这些参数的设置会直接影响到模型的训练效果。最后，作者还提供了一些相关的参考文献，以供读者进一步学习和探索。

文章目录磁盘容量查看：df如何衡量磁盘性能每块磁盘使用观测：iostat进程io观测：pidstat、iotop案例分析参考文献作者邮箱：2107810343@qq.com时间：2021/05/16 14:39实现环境：Linux系统：ubuntu 18.04CPU：2核内存大小：4G磁盘容量查看：df对于一个磁盘来说，最常见的性能问题就是磁盘空间不足，所以我们先介绍如何查看Linux的磁盘容量，

文章目录分布式共识算法顺序一致性线性一致性因果一致性Raft 算法原理概览选举机制参考文献分布式共识算法首先我们先明确这个问题：为什么需要分布式共识算法？这就要从当前的分布式系统设计的缺陷来看了，假设我们的集群现在有两个客户端和三个服务端，如下图：在这个分布式系统的设计中，往往要满足CAP理论，而分布式共识算法解决的就是CAP理论中的一致性问题。整个一致性问题分为三种问题：顺序一致性线性一致性因果

文章目录内存的存储SRAMDRAMDRAM内部以及与内存控制模块的交互（重点）DRAM与内存存储CPU和内存的交互（重点）磁盘磁盘和CPU、内存的交互参考文献之前在介绍linux——文件的时候讲了一下磁盘及其工作原理。然后又在程序员自我修养专栏讲了一下程序在内存中的布局。但是我们还是没有打通CPU和内存是怎么进行交互这一件事。这也是本文的一个目的。内存呢，是存在于CPU和硬盘之间的一个桥梁。硬盘负

本文介绍了如何使用Stable Diffusion模型进行文生视频的生成，包括三个发展阶段：Mov2mov、ffmpeg + Ebsynth和AnimateDiff。Stable Diffusion是文生视频的扩散模型，具备生成半AI视频和全AI视频的能力。Mov2mov是早期的文生视频插件，通过重新绘制每一帧生成新视频。ffmpeg + Ebsynth以关键帧+插帧为解决方案，提高了视频连贯性。

BPF允许任何人在Linux内核之中执行任意的代码，这听起来的十分危险，但是由于有着使得这一过程变的相当的安全。BPF时内核的一个模块，所有的BPF程序都必须经过它的审查才能够被加载到内核之中去运行。验证器执行的就是对BPF虚拟机加载的代码进行。这一步的目的是保证程序可以按照预期去结束，而不会产生死循环拜拜浪费系统资源。验证器会创建一个DAG（有向无环图），将BPF程序的每个执行首位相连之后去执行