Facebo推出的LLaMA模型简介：LLaMA（LagerLanguageModelFromMeta），这是一个从7B到65B参数的基础语言模型的集合。它在数万亿的文本tokens上训练的模型，并表明在不求助于专有和不可访问的数据集，而仅使用公开的数据集来训练最先进的模型是可能的。特别是，LLaMA-13B在大多数基准测试上优于GPT-3（175B），而且LLaMA-65B与最好的型号钦奇利亚-70B和PaLM-540B具有竞争力。LLaMA模型的目标是用一个较小的模型在更大数据集上进行更长时间的训练，以此来达到相同或更高精度的模型。因为小模型的推理成本更低，所以其部署时所需要的资源条件也更
文章目录前言一、前期准备二、初始化vue项目1.全局安装vue2.全局安装vue-cli脚手架3.基于webpack初始化项目三、引入相关库和依赖1.安装依赖2.引入相关依赖四、创建组件1.Login.vue2.验证码Identify组件：3.router的index.js中引入组件4.修改路由跳转5.创建后端服务五、解决跨域问题六、验证登录1.运行项目2.验证登录3.登陆跳转成功总结前言本篇文章介绍使用vue+element-ui+express框架，结合MySQL数据库实现简单的登录跳转功能一、前期准备node.js环境(14.17.6)npm包管理工具(8.3.0)二、初始化vue项目1
目录 💖高级函数🌹条件判断🌹数学函数🌹字符串函数🌹日期函数🌹加密函数🌹系统函数🌹其他函数💖窗口函数 MySQL8开始支持🌹LAG()、LEAD()函数 🌹row_number() 🌹rank()与dense_rank() 🌹first_value()与last_value() 🌹nth_value(expr，n)与ntile(n)💖关键字 🌹ANY🌹ALL💖使用JSON🌹查找🌹JSON函数🌹修改🌹删除🌹其他函数🌹JSON使用索引 💖公用表表达式(CTE) 🌹WITH子句用法🌹非递归CTE 🌹递归CTE😍开始前给大家推荐一款很火的刷题、面试求职网站💕https://www.nowcoder.c
如题，最近在业务开发之余，涉及了一些代码部署的知识，借此机会总结记录一下，重复记忆1.打开服务器首先要做的就是打开服务器，原谅我是一个命令行如何打开服务器都不知道的小白，所以就从最基础开始记录吧ssh连接服务器ssh用户名@ip地址，然后输入密码，进入服务器跳板机—有时候需要将某个服务器作为跳板机，跳到目的服务器中去，方法是一样的，在服务器中继续ssh连接下一个服务器除此之外，还可以使用可视化工具实现方便快捷的服务器连接，目前我用的是RoyalTSX，日常使用还阔以，如果有更好的工具欢迎交流2.docker安装docker是什么Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以
目录SQL操作1、连接数据库2、库操作2.1创建数据库的SQL语句格式： 2.2查看数据库的SQL语句格式：2.3删除数据库SQL语句格式2.4选择数据库的SQL语句格式2.5查看数据库下的表列表SQL语句格式3、表操作3.1、创建表3.2、查看表3.3、修改表3.4、查询表4、数据库中数据处理的SQL4.1插入数据的SQLSQL操作1、连接数据库第一步：win+R，输入cmd，打开cmd窗口；第二步：通过输入“netstartmysql”命令，启动mysql服务；第三步：通过DOS命令进入到mysql安装目录的bin目录下；第四步：在命令行输入“mysql-u数据库用户名-p密码”，然后回车
Mysql·分库分表在mysql中新建数据库用以表分库分表mycat解压后配置文件参数server.xml主要配置mycat服务的参数，比如端口号，myact用户名和密码使用的逻辑数据库等rule.xml主要配置路由策略，主要有分片的片键，拆分的策略（取模还是按区间划分等）schema.xml文件主要配置数据库的信息，例如逻辑数据库名称，物理上真实的数据源以及表和数据源之间的对应关系和路由策略等。启动mycatwindow环境下运行的，实际生产推荐在Linux上运行使用前软件环境搭建下载安装mysql:mysql-5.7.36-winx64下载安装jdk-8u251-windows-x64下载
需要源码和依赖请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、Dataframe操作步骤如下1）利用IntelliJIDEA新建一个maven工程，界面如下2）修改pom.XML添加相关依赖包3）在工程名处点右键，选择OpenModuleSettings4）配置ScalaSdk，界面如下5)新建文件夹scala，界面如下：6)将文件夹scala设置成SourceRoot，界面如下： 7)新建scala类，界面如下： 此类主要功能是读取D盘下的people.txt文件，使用编程方式操作DataFrame，相关代码如下importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apac
我的webpack.config.js文件如下:varpath=require('path');varwebpack=require('webpack');varCommonsChunkPlugin=webpack.optimize.CommonsChunkPlugin;varautoprefixer=require('autoprefixer');varHtmlWebpackPlugin=require('html-webpack-plugin');varExtractTextPlugin=require('extract-text-webpack-plugin');varCopyW
您的部署过程中是否有缩小JS的步骤？您是否有任何类型的JavaScript预处理器允许您在注释和console.logs中留下然后自动删除它们？您的JavaScript机器是由GWT还是Script#生成的？您是否使用ANT或其他工具来自动部署？我看到很多JavaScript看起来像是直接从编辑器中出来的，带有大量空白和注释。其中有多少是由于不关心已部署代码的状态，有多少是由于开放网络的精神？ 最佳答案 我通常用JSLint查看它确保它没有错误，然后用YUIcompressor打包/编码它.
该笔记记录缘由：客户要求分析21年3月每天用户消费的高峰时间点，每天随机取50条数据进行分析，总结出3种随机取数的方法，详情如下1、方法一1）使用rand（）随机取数，适用于数据量少的情况，若查询表数量大会非常耗时（测试效果建下图一）--写法一SELECT*from`结账单`ORDERBYRAND()LIMIT50;--写法二（增加一列自增id列，随机取数的效果看起来更直观）SELECT*from( SELECT(@i:=@i+1)id, a1.* from`结账单`a1,(SELECT@i:=0)asi)qORDERBYRAND()LIMIT50;图一（数据量多少的耗时对比）：
