一、自用设备和基础知识1855原厂镜头，半幅镜头，等效焦距：28mm，普通广角；滤镜直径：58mmEF-S18-200mmISEF50mmf/1.8STM（1）设备：单反相机佳能850D相机参数：EF-S18-55mmf/4-5.6lSSTM单反镜头，最大光圈F5.6（2）三脚架曼比利AZ-310：三脚架、球形云台、156cm，5节收缩，35cm长度，1.56kg；（3）画幅-相机类型：全画幅，半画幅，中画幅在摄影中，画幅的转换系数是指将不同尺寸的图像传感器与全画幅（FullFrame）画幅相机的等效焦距之间的关系。等效焦距计算公式就是用「物理焦距」×「焦距转换系数」，而「焦距转换系数」＝「3
1.项目地址GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)-GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)http
报红如下可以看到即使加了Api版本判断依然是报红的编译后有如下类似错误提示Launchinglib/main.dartonsdkgphone64arm64indebugmode.../Users/dararii/Dev/flutter/.pub-cache/hosted/pub.dartlang.org/flutter_inappwebview-5.4.3+7/android/src/main/java/com/pichillilorenzo/flutter_inappwebview/in_app_webview/InAppWebView.java:280:error:cannotfindsy
在目前的开源模型中，LLaMA模型无疑是一颗闪亮的⭐️，但是相对于ChatGLM、BaiChuan等国产大模型，其对于中文的支持能力不是很理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K，中文所占token是几百个左右，这将会导致中文的编解码效率低。在将LLaMA系列模型用于中文语言时需要进行中文词表扩充，基于sentencepiece工具训练，产生新的词表，然后与原始词表合并得到一个新词表。本文将LLaMA模型中文词表扩充分为以下步骤：训练数据准备、词表训练、词表合并、词表测试。训练数据准备这里使用MedicalGPT中的天龙八部小说作为训练文本。数据是txt文件，一行文本作为一条数据。词表训练代
QA对话目前是大语言模型的一大应用场景，在QA对话中，由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点，我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中，embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果，因此，在许多场景下，我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面，我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.5模型进行微调，关于该模型的介绍，可以参考https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5。平台介绍对embedding模型进行微调的过程中需要使用GPU加速训
一、下载源码和模型 下载源码和模型#下载源码gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp.git#下载llama-7b模型gitclonehttps://www.modelscope.cn/skyline2006/llama-7b.git 查看cmake版本：D:\pyworkspace\llama_cpp\llama.cpp\build>cmake--versioncmakeversion3.22.0-rc2CMakesuitemaintainedandsupportedbyKitware(kitware.com/cmake). 二、开始bui
SecurityAffairs网站消息，微软近期发现疑似与伊朗有关联的APT33威胁组织（又名PeachSandstorm、Holmium、Elfin和MagicHound）正在利用FalseFont恶意后门，瞄准全球各国的国防承包商。微软在报告中指出，其研究团队观察到疑似伊朗民族国家行为体 APT33威胁组织目前正试图向为国防工业基地（DIB）部门组织工作的员工，发送一个名为FalseFont的新型恶意后门。据悉，2013年，APT33威胁组织开始活跃在互联网世界中，自2016年年中以来，该组织一直将目标锁定在航空业和与石化生产有关的能源公司，其中大部分攻击目标锁定在了中东，其他一些目标是美
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进行训练，展现出了极强的泛化能力。本文训练了一个Transformer模型，使用大量时序数据进行训练并在未见过的数据集上进行测试。文章在Monash时序仓库上训练了Lag-Llama。本文贡献：提
LLaMa、Qwen、ChatGLM、ChatGLM2的区别以下比较的前提是首先和BERT(transfomer)的对比感谢帮忙给我githubrepository的star，更多最新模型长期更新：https://github.com/zysNLP/quickllmLLaMa：去掉biasLayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190#torch自带LayerNormifself.norm_mode=='torch_buildin': returnF.layer_norm(hidden_states,self.normalize
【毕业设计】33-基于单片机的直流电机的转速检测与控制设计（原理图工程+PCB工程+源代码工程+仿真工程+答辩论文）文章目录【毕业设计】33-基于单片机的直流电机的转速检测与控制设计（原理图工程+PCB工程+源代码工程+仿真工程+答辩论文）资料要求任务书设计说明书摘要设计框架架构设计说明书及设计文件源码展示资料要求资料包含：毕业设计全套资料（精品）原理图工程文件原理图截图仿真模型工程文件仿真截图答辩论文低重复率文档，22550字英文文献及翻译visio流程图工程任务书设计内容：直流电机的转速检测与控制设计设计要求：1.在确定论文方向的基础上收集、整理资料，并在对所收集资料有所理解的基础上科学拟
