对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只有62亿个参数，量化后最低(INT4量化)只需要6GB的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。那么，基于这个模型做Fine-tuni

如果您需要一个计数变量，那么您的整数肯定必须有一个上限和下限。那么为什么不通过选择适当的(u)int_fastxx_t数据类型来指定这些限制呢？ 最佳答案 最简单的原因是人们更习惯于int，而不是C++11中引入的附加类型，并且它是语言的“默认”整数类型(C++有一个)；该标准在[basic.fundamental/2]中规定:Plainintshavethenaturalsizesuggestedbythearchitectureoftheexecutionenvironment46;theothersignedintegerty

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BERT引入了双向上下文信息的建模，使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。BERT的模型结构基于Transformer，它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多

1VITS2模型1.1摘要单阶段文本到语音模型最近被积极研究，其结果优于两阶段管道系统。以往的单阶段模型虽然取得了较大的进展，但在间歇性非自然性、计算效率、对音素转换依赖性强等方面仍有改进的空间。本文提出VITS2，一种单阶段的文本到语音模型，通过改进之前工作的几个方面，有效地合成了更自然的语音。本文提出了改进的结构和训练机制，所提出的方法在提高多说话人模型中语音特征的自然度、相似性以及训练和推理效率方面是有效的。证明了所提出方法可以显著减少以前工作中对音素转换的强依赖，允许完全端到端单阶段方法。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.16430.pdf演示地址：htt

目标检测算法（R-CNN，fastR-CNN，fasterR-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3，yoloV4,yoloV5,yoloV6，yoloV7）1.引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN,fastR-CNN,faster-RCNN家族。他们识别错误率低，漏识别

一、gitpush到gitlab提示，大概意思是本地库和远程库没有同步导致无法提交合并，冲突导致无法push。![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto'git@172.16.1.13:Software/xxxxxxxxxxxxxxxxxx.git'hint:Updateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehind二、解决方案gitbranch--set-upstream-to=origin/mastergitpulloriginma

目录目录目录声明前言相关资源论文与代码链接：论文解读算法仿真1.下载源码2.安装库与相关包3.编译过程问题解答 3.1.1使用catkin_make指令编译3.1.2采用catkinbuild编译3.2运行程序时可能发生的问题算法真机测试1.编译问题2.程序话题修改（以比赛为例子）2.1修改订阅话题2.2修改发布话题3.程序启动步骤4.无人机真机展示总结参考文章授权说明声明本文为小陈同学原创，本人为路径规划方向的研狗一枚，曾拜读了Fast-Planner算法论文并在Ubuntu20.04+Rosnoetic的环境下配置了Fast-Planner的仿真环境、JetsonXavierNX中配置了真

我正在对约40K文档的集合执行whereinbox查询。查询耗时约0.3秒，获取文档耗时约0.6秒(结果集中约有10K文档)。文档相当小(每个约100字节)，我限制结果只返回纬度/经度。看起来非常慢。这是对的还是我做错了什么？ 最佳答案 确实看起来很慢。例如，我在PostgreSQL上进行的大致相同的搜索几乎快到无法衡量(即可能快于1毫秒)。我不太了解MongoDB，但你确定地理空间索引真的打开了吗？(我问是因为在RDBMS中很容易定义一个包含几何/地理列的表，但没有适本地定义实际索引，因此您获得的性能与您描述的大致相同)。

当提交代码时出现如下错误： non-fast-forward：译为‘不能快速前进’，远程仓库更新了，你没有及时同步到本地，提交的时候添加了新的内容，提交的时候，然后检测到远程和本地不一样。为了安全起见，报了这个错误。可以先合并之前的历史，在进行提交1.先把git的东西fetch到本地，需要合并就就合并，然后再pushgitfetchoriginmastergitmergeoriginFETCH_HEAD2.  gitpull--rebaseoriginmaster

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BERT引入了双向上下文信息的建模，使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。BERT的模型结构基于Transformer，它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多