自从大模型火爆出圈以后，人们对压缩大模型的愿望从未消减。这是因为，虽然大模型在很多方面表现出优秀的能力，但高昂的的部署代价极大提升了它的使用门槛。这种代价主要来自于空间占用和计算量。「模型量化」 通过把大模型的参数转化为低位宽的表示，进而节省空间占用。目前，主流方法可以在几乎不损失模型性能的情况下把已有模型压缩至4bit。然而，低于3bit的量化像一堵不可逾越的高墙，让研究人员望而生畏。图1:量化模型的困惑度在2bit时迅速上升近期，一篇由清华大学、哈尔滨工业大学合作发表在arXiv上的论文为突破这一阻碍带来了希望，在国内外学术圈引起了不小的关注。这篇论文也在一周前登上huggingface的

我们在使用SQL语句实现分页查询时，需要知道一些额外的参数信息，例如查询返回的总行数、当前所在的页数、最后一页的页数等。在传统的实现方法中我们需要执行额外的查询语句获得这些信息，本文介绍一种只需要一个查询语句就可以返回所有数据的方法，也就是通过SQL窗口函数实现高效的分页查询功能。示例表和数据：https://github.com/dongxuyang1985/thinking_in_sql传统方法实现分页查询在SQL中实现分页查询的传统方法就是利用标准的OFFSET…FETCH语句或者许多数据库支持的LIMIT…OFFSET语句，例如：--Oracle、SQLServer、PostgreSQ

我有一个图书馆，Fakir正如您所问，我想保持与Java6的兼容性。同时，如果它的关键抽象Faker会非常好。,是为了能够实现java.util.function.Supplier.我通过实现我自己的Supplier副本来捏造东西，这样至少可以使用lambda，但是没有传送两个不同的jar文件(啊Scala，我多么想念你针对不同语言规范的多个版本)有什么方法可以使我的key抽象向前兼容？ 最佳答案 我认为这是不可能的。在某些时候，您需要做出飞跃，您的库不再适用于pre-8java。你现在可以这样做，有利也有弊；缺点是目前还没有多少程

这里写目录标题前言内容简介作者简介专家推荐读者对象目录直播预告前言OpenAI在2022年11月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。它具有广泛的应用场景，在多项专业和学术基准测试中表现出的智力水平，不仅接近甚至有时超越了人类的平均水平。这使得ChatGPT在推出之初就受到广大用户的欢迎，被科技界誉为人工智能领域的新里程碑。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时，常常低估ChatGPT的推理能力。这种能力使ChatGPT不仅能作为新一代人机交互的核心，还能作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程，甚至使它能与工业控制或机器人领域相结合，引发深刻的社会变革。许多人低

在C#编程中，多线程是实现高效并发编程的关键技术之一。通过创建多个线程，程序可以同时执行多个任务，从而充分利用多核处理器的计算能力。本文将带你快速回顾C#多线程的基础知识，通过10分钟的学习，你将能够掌握多线程的核心概念，并学会使用C#语言创建和管理线程。一、多线程基础概念在C#中，线程是程序执行流的最小单元。每个线程都拥有独立的执行栈、程序计数器和本地变量。多线程编程允许程序同时执行多个线程，从而实现并发执行。二、C#多线程实现方式(1)Thread类：C#中的System.Threading.Thread类用于创建和管理线程。通过继承Thread类并重写Run方法，可以定义线程的执行逻辑。

list模拟实现list定义list用法listiterator的使用begin()+end()rbegin()+rend()reverse()sort()merge()unique()remove()splice()list模拟实现struct和class的区别list三个类模板默认成员函数构造函数拷贝构造函数赋值运算符重载析构函数数据修改操作push_back()push_front()pop_back()pop_front()swap()clear()insert()erase()容量操作sizeempty数据访问操作front()back()迭代器正向迭代器构造函数begin()+en

在大数据和云计算时代，数据去重成为了一个不可或缺的需求。布隆过滤器（BloomFilter）作为一种空间效率极高的概率型数据结构，被广泛应用于各种需要快速判断元素是否存在的场景。本文将从布隆过滤器的原理出发，结合C#示例代码，带领读者深入了解布隆过滤器的实现细节和应用场景。一、布隆过滤器原理简介布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组和哈希函数，以极低的存储成本实现了对大数据集的高效去重。布隆过滤器可以告诉你“某个元素一定不存在”，或者“某个元素可能存在”。它的核心思想是利用多个哈希函数将一个元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置标记为1。当查询一个元素时，如果其映射到的

在当今互联网时代，大量网站采用动态网页技术呈现信息，这给爬虫技术提出了新的挑战。本文将带您深入探讨如何应对动态网页的爬取难题，结合Python爬虫框架Scrapy和自动化测试工具Selenium进行实战，为您揭示动态网页爬取的技术奥秘。动态网页与传统爬虫的对比传统爬虫主要通过直接请求页面获取静态源代码，但动态网页通过JavaScript等技术在浏览器中进行数据加载，导致源代码不完整。解决这一问题的利器是结合Scrapy和Selenium，使我们能够模拟浏览器操作，获取完整渲染后的页面数据。Scrapy与Selenium的黄金组合Scrapy是Python中强大的爬虫框架，拥有强大的页面解析和异

一、引言随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，大语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。然而，搭建LLM服务通常需要高性能的GPU资源，这对于个人开发者和小型企业来说可能是一个挑战。本文旨在提供一种无需GPU的LLM服务搭建方案，并通过OpenAI的接口标准，使得开发者能够轻松集成和使用LLM功能。二、LLM服务搭建1.选择合适的LLM模型首先，我们需要选择一个适合本地运行的LLM模型。考虑到无需GPU的限制，我们可以选择较小的模型或者经过优化的模型，如DistilGPT等。2.环境准备确保你的机器上安装了必要的依赖库，如Python和C#的运行环境。3.模型加载与推理使用Python的

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