OnMay28,2022,Perl5.36wasreleasedwitharangeofconvenientfeatures.Perlwasonceoneofthemostpopularprogramminglanguagesforwebdevelopmentworldwide;however,thereisabroaddivisionamongdeveloperstodayregardingit.FromtheTIOBEIndexforJune2022,itisapparentthatPerlisnolongerapopularprogramminglanguage.Perlappearso
开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的
我正在尝试创建可以改变图像颜色的图像过滤器。为此，我需要将rgb颜色转换为hsl，并在转换后将hsl转换回rgb。我进行了一些研究并找到了可以帮助我完成这项任务的公式。我在自己的Playground上使用Swift实现了它们，只是为了测试它们是否可靠。为了保持整洁，我不会在这里发布Swift代码，但我会展示我的测试结果:输入:rgb(61,117,237)或(0.24,0.46,0.93)结果:rgb2hsl[0.6135270.8313250.585]or(221,83,58.5)//hslhsl2rgb[0.240.460.93]//backtorgb太棒了!到目前为止一切顺利。现
$\text{CSP}初赛知识点$$\texttt{Linux}$基础操作列出文件：ls列出隐藏文件：ls-a列出文件及大小：ls-l重命名文件：mvold.cppnew.cpp创建备份：cpfile.cppfile.cpp.bak运行程序：./test计时运行：time./test重定向输入输出：testout.txt查看目录地址：pwd创建目录：mkdirdirx切换上级目录：cd..切换目录：cddirx删除目录：rm-rdirx查看所有进程：ps杀掉后台进程：killalltest终止进程：kill$pid强制终止运行：Ctrl-C输入结尾（EOF）：Ctrl-Z$\texttt{G+
想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202303-2试题名称：垦田计划时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：问题描述顿顿总共选中了 n 块区域准备开垦田地，由于各块区域大小不一，开垦所需时间也不尽相同。据估算，其中第 i 块（1≤i≤n）区域的开垦耗时为 ti 天。这 n 块区域可以同时开垦，所以总耗时 tTotal 取决于耗时最长的区域，即：tTotal=max{t1,t2,⋯,tn}为了加快开垦进度，顿顿准备在部分区域投入额外资源来缩短开垦时间。具体来说：在第 i 块区域每投入 ci 单位资源，便可将其开垦耗时缩短 1 天；耗时缩
文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
202209（第27次）CSP真题202209-2题目分析多件物品，可以看成买和不买，用0/1来表示，一共有2^n次方种可能，因此枚举全部可能暴力解决即可，不过题目需要用到位运算。位运算#include#includeusingnamespacestd;constintN=1000;intmain(){intn=10;for(inti=3;i>=0;i--)cout(n>>i&1);puts("");for(inti=0;i3;i++)cout(n>>i&1);return0;}有了这些准备后，就可以上代码了解题1#include#includeusingnamespacestd;intmai
本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口
本文是LLM系列文章，针对《TruncationSamplingasLanguageModelDesmoothing》的翻译。截断采样作为语言模型的去平滑性摘要1引言2背景3截断作为去平滑性4方法5实验与结果6相关工作7结论8不足摘要来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法（如top-p或top-k）通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架，并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体，以避免无限的困惑。在这种情况下，截断算法的目的是执行去平滑，估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要：我们
一、如此编码二、何以包邮三、防疫大数据四、吉祥物投票个人感想：算是完成了自己期望的目标300分吧，比之前进步了。第一题花了十五分钟，有十多分钟都是在看题。第二题01背包花了半个小时，太久没看动态规划了模板都忘得差不多。第三题的大模拟依旧有难度，写完的时候离比赛结束还剩一个小时。第四题大概看了一下应该是线段树，但是比线段树难，需要维护的数值有两个，线段树应该只能做一个，然后没去研究，暴力应该能拿点分的但是也做不动了（腰还给扭了QAQ）。一、如此编码解题思路：给出a数组求b数组，c数组为a数组前缀和。可以看出b[i]*c[i-1]=m%c[i]-m%c[i-1]#includeusingnames
