转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下：在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调}(SFT)优化模型以更好地遵守特定指令；最后使用对齐技术使LLM更有用更安全的响应用户的提示。训练流程的四个阶段，分别如下：预训练(pre-training，pt)，基于基座模型，经过海量中文医疗预料训练，得到领域适配的ChatGLM-6B。监督微调(supervisedfinetuning，sft
文章目录例题：到达目的地的方案数题目描述代码与解题思路构建带权无向图的邻接矩阵例题：到达目的地的方案数题目链接：1976.到达目的地的方案数题目描述代码与解题思路funccountPaths(nint,roads[][]int)int{g:=make([][]int,n)//构建邻接矩阵fori,_:=rangeg{g[i]=make([]int,n)forj,_:=rangeg[i]{g[i][j]=math.MaxInt/2//到不了的地方就是无限大（初始化成这个值）}}for_,v:=rangeroads{//无向图x,y,d:=v[0],v[1],v[2]g[x][y]=dg[y][x
集成和简单生产消费流程一、引入依赖二、配置文件中配置Kafka将来我们的项目大概率不会是会都扮演生产者和消费者两个角色，所以在集成Kafka的时候，生产者的项目中只配置生产者相关的配置即可，消费者项目配置消费者的相关的配置即可三、编写生产者代码为了简化演示，直接将业务层代码写到了控制层，见谅哈！四、编写消费者注意：如果不调用手动提交offset这个方法，那么会产生消息重复消费的问题五、调用生产者的接口，观察消费者是否正常消费到消息1、调用生产者接口2、观察控制台消费者可以看到生产者发送了消息，消费者立刻就拿到了消息！消费消息细节配置一、指定Broker的主题和分区，控制消费者数量和消费偏移量二
我正在寻找一个Java函数来生成/验证以crypt(3)方式编码的密码散列，当它们存储在Linux“/etc/shadow”文件中时如果sha512在“/etc/pam.d/common-password”中激活。明文字符串“geheim”将转换为:"$6$WoC532HB$LagBJ00vAGNGu8p9oeYDOSNZo9vTNTzOgPA.K0bJoiXfbcpj3jBuTkNwdzCrSNadRi8LanH1tH6tGGPPp/Lp3."来自http://www.akkadia.org/drepper/SHA-crypt.txt我知道，与MD5一样，它不仅仅是一个像Digest
day19是休息日，到时候我会补一篇关于二叉树的总结。所以今天是day20.目录654.最大二叉树思路解题方法复杂度Code617.合并二叉树思路解题方法复杂度Code700.二叉搜索树中的搜索思路解题方法复杂度Code98.验证二叉搜索树思路解题方法复杂度Code总结654.最大二叉树链接:最大二叉树给定一个不重复的整数数组nums。最大二叉树可以用下面的算法从nums递归地构建:创建一个根节点，其值为nums中的最大值。递归地在最大值左边的子数组前缀上构建左子树。递归地在最大值右边的子数组后缀上构建右子树。返回nums构建的最大二叉树。思路每个二叉树节点都可以认为是一棵子树的根节点，对于根
目录一.常见排序类型二.排序详解1.冒泡排序2.选择排序3.插入排序4.希尔排序5.快速排序6.归并排序7.基数排序(桶排序)8.堆排序三.排序算法比较一.常见排序类型插入排序：插入排序、希尔排序选择排序：选择排序、堆排序交换排序：冒泡排序、快速排序归并排序基数排序(又叫桶排序)二.排序详解1.冒泡排序(1)思路图解从头开始比较相邻元素的值(就是从下标较小的元素开始)，使值较大的元素逐渐从前移向后部，就像水里的气泡一样，越来越大，向上冒。最终得到从小到大的一个序列。(2)算法实现(java)/***冒泡排序*author：xinxin*时间复杂度是(n*n)*/publicclassGuLou
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战”即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：CSDN博客专家，CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容合伙人；阿里云社区专家博主；华为云社区云享专家；51CTO社区入驻博主，掘金社区入驻博主，支付宝社区入驻博主，博客园博主。《人工智能算法案例大全：基于Python》🎉🎉🎉🎉🎉重磅福利🎉🎉🎉🎉🎉🎉本次送
我有以下类(class):classSport{privateStringsportsName;privateListpeopleWhoPlayThisSport;//...}classPeople{privateStringname;privatelonguniqueId;//...}我的输入是一个运动对象列表，为简单起见，请考虑以下示例:sport1-Football,sport2-Basketball,sport3-Baseball,sport4-Hockey,sport5-Soccer,我必须创建一个List>，使得内部列表是所有至少有1个普通玩家的运动(传递属性适用于此处)。
我一直在尝试找出用于查找两个时间范围之间重叠小时数的算法，例如:应该返回12。和应该返回4。所以请帮我填补创建以下函数的空白:publicstaticLongfindOverlappingInterval(LongstartTime1,LongendTime1,LongstartTime2,LongendTime2){//Anysuggestions?}谢谢。编辑:我知道创建两个二进制数组的解决方案，使用AND并对结果求和。含义:但这对我的特定需求没有帮助，因为我想将算法的思想用于solr查询，所以使用数组和二元运算符不是我的选择。 最佳答案
自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。以下是深度学习top10算法，它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。1、深度神经网络（DNN）背景：深度神经网络（DNN）也叫多层感知机，是最普遍的深度学习算法，发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑，直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。模型原理：它是一种包含多个隐藏层的神经网络。每一层都将其输入传递给下一层，并使用非线性激活函数来引入学习的非线性特性。通过组合这些非线性变换，DNN能够学习输入数据的复杂特征表示。模型训练：使用反向传播算法和梯度下降优化算法来更新权重
