全参数Finetune这个示例主要用于全参数finetuneZiya-LLaMA-13B相关模型，目前支持数据并行+张量并行+ZeROstep0环境安装gitclonegit@github.com:IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.gitcdFengshenbang-LM/pipinstall--edit.step1下载示例数据Ziya-Finetune-Small，后续按照格式替换成自己的数据,目前代码直接用文件读取，非datasets读取，所以建议gitclone下来然后在配置里引用对应的数据路径gitlfsinstallgitclonehttps://huggingfa

刚开始使用Phonegap，在理解目录结构和设置(在Windows上)时遇到了一些困难。我已经能够安装和设置phonegap、jdk、androidsdk、ant等。使用命令行我现在可以创建一个新项目，编辑www中的源文件，构建它并在我的手机、Android模拟器甚至Genymotion上运行它。但我似乎无法理解的一件事是如何从IntellijIDEA中编辑和运行Phonegap项目。我可以找到的所有示例和操作方法都使用较旧的Phonegap2.9结构，与3.0有很大区别。我启用并配置了所有插件等。然后我尝试在IDEA中将现有项目文件夹作为新项目导入，但它显示“找不到您的项目的源文件”

一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数的概念，并介绍了连续随机变量一个重要的概率密度函数：正态分布的概率密度函数的定义以及推导、使用场景，本文将介绍连续随机变量重要的标准正态分布。二、标准正态分布2.1、定义在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了正态分布X~N(u,σ²）：f(x)=(2π  σ)−1e−(x−u)22σ2                    (−∞f(x)=(2π​σ)−1e−2σ2(x−u)2​(−∞x∞）其中u和σ²为正态分布的“参数”，

错误:(30,13)解析失败:com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.0-alpha4 最佳答案 我找到了解决方法:下载AndroidStudio2.2Preview7将SDK工具更新到最新的25.2.1按照下图在SDK管理器中下载ConstraintLayout和SolverforConstraintLayout将com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.0-alpha5添加到gradle.build

我正在按照教程在Android中创建一个简单的应用程序，并在Linux上使用Eclipse编译它。问题是，当我第一次创建项目时，我使用了目标API14。但是我的平板电脑只有API13，所以我在project>properties>android中将其更改为API13。即使我仍然遇到下一个错误:ERROR:ApplicationrequiresAPIversion14.DeviceAPIversionis13(Android3.2.1)如果我更改了编译目标，为什么会发生这种情况？ 最佳答案 Android使用minSdkVersion

Android支持库v13应该为Android3.1中更新的API提供支持。但是，据我所知，不支持子fragment。具体来说，getChildFragmentManager()在哪里？v13支持库依赖于原生fragment，直到API级别17才添加此方法。我有一个最低SDK级别14的应用程序，所以我应该能够使用v13支持库，但似乎我不能。我不想一路回到v4支持库并承担它的所有重量。v13库在其他方面是完美的。 最佳答案 如果您想在原生fragment中使用嵌套fragment。使用getFragmentManager()。如果您想

vue3项目导入异常1、异常提示如下：failedTOLOADconfigFROMD:\ws-projects\vite.config.jserrorWHENSTARTINGdevSERVER:Error:@vitejs/PLUGIN-vuerequiresvue(>=3.2.13)OR@vue/compiler-sfcTObepresentINthedependencytree.2、解决办法：具体命令如下：npminstallvue@3.2.13--save-dev一般都是开发者捐赠支持的提示，打开一个github的链接之后，会显示需要打赏捐赠的信息，此时如果不想npminstall--no

从文章中幸运的十三：打破TLS和DTLS记录协议‏:哪些特定攻击的细节取决于握手协议协商的Mac算法输出的MAC标签的确切大小，以及以下事实：MAC计算中将标题数据的精确13个字节纳入了（因此，我们的标题）。此外，我在网站上阅读了伦敦大学皇家霍洛威:TLSMAC计算包括13个字节的标题信息（TLSHeader的5个字节加上TLS序列编号的8个字节），这一事实在某种程度上是使攻击成为可能的原因。据我了解，攻击是基于填充机制，即使用CBC的操作模式以及MAC计算时间（以及压缩函数）的差异。我无法弄清Mac标头的大小如何影响。谁能解释一下幸运的十三名这个名字的意思是什么？谢谢你。看答案META：这不

前言 在公司用了好几年的Confluence（WIKI），不说他有多方便吧，主要是习惯了操作方式。最近被封在家里，就想着趁时间比较充裕就在家里部署一套Confluence，1是为了把自己平时的学习Python的资料放进去，2也算是学习一下Linux，为之后准备自己做的小项目准备一下Staging环境 。有足够的折腾理由后，第二天果断在海鲜市场进了一台联想的一代神机M710q，接下来开搞。在肝了3天后终于整理了一下自己做为一个24k纯金Linux小白的整个折腾过程。教程中间有些坑我已经帮你避开了，对于有和我一样想入门的小白我也把一些基础命令放上去了。可能有些大佬会看着有点啰嗦，但是对于新手还是比

一个参数量为13B的模型竟然打败了顶流GPT-4？就像下图所展示的，并且为了确保结果的有效性，这项测试还遵循了OpenAI的数据去污方法，更关键的是没有发现数据污染的证据。如果你细细查看图中的模型，发现只要带有「rephraser」这个单词，模型性能都比较高。这背后到底有何猫腻？原来是数据污染了，即测试集信息在训练集中遭到泄漏，而且这种污染还不易被检测到。尽管这一问题非常关键，但理解和检测污染仍然是一个开放且具有挑战性的难题。现阶段，去污最常用的方法是n-gram重叠和嵌入相似性搜索：N-gram重叠依赖于字符串匹配来检测污染，是GPT-4、PaLM和Llama-2等模型常用方法；嵌入相似性搜