1.1简述Mybatis-plus提供了多种主键生成策略，可以在Pojo类中主键上加注解进行配置，例如数据库主键自增@TableId(type=IdType.AUTO)1.2五种策略1.2.1AUTO(自动增长策略)AUTO自动增长策略，这个配合数据库使用，Mysql可以，但是Oracle不行。不配合会报错，这里就不细展开了，有兴趣的同学可以去试一试。在主键字段上加上@TableId(type=IdType.AUTO)@DatapublicclassUserInfo{//指定主键使用数据库ID自增策略@TableId(type=IdType.AUTO)privateIntegerid;priv
1.1简述Mybatis-plus提供了多种主键生成策略，可以在Pojo类中主键上加注解进行配置，例如数据库主键自增@TableId(type=IdType.AUTO)1.2五种策略1.2.1AUTO(自动增长策略)AUTO自动增长策略，这个配合数据库使用，Mysql可以，但是Oracle不行。不配合会报错，这里就不细展开了，有兴趣的同学可以去试一试。在主键字段上加上@TableId(type=IdType.AUTO)@DatapublicclassUserInfo{//指定主键使用数据库ID自增策略@TableId(type=IdType.AUTO)privateIntegerid;priv
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
1.插件介绍Chinese(Simplified)LanguagePack插件。中文语言包将为您的IntelliJIDEA,AppCode,CLion,DataGrip,GoLand,PyCharm,PhpStorm,RubyMine,和WebStorm带来完全中文化的界面。2.安装方式第一种方式，是在IDEA上搜索插件进行安装，会适配当前IDEA的版本。第二种安装方式是使用离线插件进行安装。插件下载地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/3.使用方法会自动转换成中
前言 使用Mybatis-plus可以很方便的实现批量新增和批量修改，不仅比自己写foreach遍历方便很多，而且性能也更加优秀。但是Mybatis-plus官方提供的批量修改和批量新增都是根据id来修改的，有时候我们需求其他字段，所以就需要我们自己修改一下。一、批量修改 在Mybatis-plus的IService接口中有updateBatchById方法，我们常用以下方法根据id批量修改数据。@Transactional(rollbackFor=Exception.class)defaultbooleanupdateBatchById(CollectionentityList)
批量插入一、继承IService（伪批量）二、insertBatchSomeColumnMybatis-plus很强，为我们诞生了极简CURD操作，但对于数据批量操作，显然默认提供的insert方法是不够看的了，于是它和它来了!!!Mybatis-plus提供的两种插入方式 继承IService（伪批量） insertBatchSomeColumn 一、继承IService（伪批量）在Mapper继承BaseMapperimportcom.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;importcom.example.de
一、初始化项目创建利用工具导入插件 说明已经导入二、配置1、先安装插件uview-plus依赖SCSS，需要先下载sass 和sass-loadernpminstallsasssass-loader@10-D 依次安装以下插件，如果有请忽略npminstalldayjsnpminstallclipboard2、配置文件main.jsimportuViewfrom'@/uni_modules/uview-plus' app.use(uView)App.vue@import"@/uni_modules/uview-plus/index.scss";uni.scss@import'@/uni_mod
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
