用single-spa脚手架创建vue子应用时报的错误，vue3和vue2都会有，解决方式是：vue.config.jsconst{defineConfig}=require("@vue/cli-service");module.exports=defineConfig({transpileDependencies:true,configureWebpack:{output:{libraryTarget:"system",},},});文章参考
在我使用AFNetworking/NSURLConnection向服务器发送请求的应用程序中，我有时(很少)在操作失败block中看到此错误:ErrorDomain=NSPOSIXErrorDomainCode=9"Theoperationcouldn’tbecompleted.Badfiledescriptor"在https://devforums.apple.com/message/278770#278770有一个类似问题的答案:ItmeansthatsomeonehasbeendeallocatingfiledescriptorsoutfromunderneathNSURLCon
在我使用AFNetworking/NSURLConnection向服务器发送请求的应用程序中，我有时(很少)在操作失败block中看到此错误:ErrorDomain=NSPOSIXErrorDomainCode=9"Theoperationcouldn’tbecompleted.Badfiledescriptor"在https://devforums.apple.com/message/278770#278770有一个类似问题的答案:ItmeansthatsomeonehasbeendeallocatingfiledescriptorsoutfromunderneathNSURLCon
2023年的深度学习入门指南(19)-LLaMA2源码解析上一节我们学习了LLaMA2的补全和聊天两种API的使用方法。本节我们来看看LLaMA2的源码。补全函数text_completion源码解析上一节我们讲了LLaMA2的编程方法。我们来复习一下：generator=Llama.build(ckpt_dir=ckpt_dir,tokenizer_path=tokenizer_path,max_seq_len=max_seq_len,max_batch_size=max_batch_size,)prompts=["上下五千年，英雄万万千。黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还",]results=
MetaAI在本周二发布了最新一代开源大模型Llama2。对比于今年2月发布的Llama1，训练所用的token翻了一倍，已经达到了2万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama2也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama2。量化快速入门我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小，因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。一种常用的方法是将模型权重从原始的16位浮点值量化为精度较低的8位整数值。llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以
1、新建文件夹，并用VS打开该文件夹2、终端执行 gitinit3、找到想拉取项目的SSH地址，并复制该地址4、把复制的SSH地址关联起来，关键语法gitremoteaddorigin地址5、先拉取下来，gitpulloriginmaster6、查看提交日志，gitlog--pretty=oneline（备注：oneline意思是把每一个提交信息压缩显示一行，在浏览大量的提交时非常有用）7、退回历史版本，ID如图 gitcheckoutID 大功告成，到这一步你已经得到想要的历史版本的全部代码了！
本文主要从我们为什么需要CR？CR面临哪些挑战？CR的最佳实践几个方面分析，希望可以给读者一些参考。 为什么需要CR？代码质量定性来看，大家都认可CodeReview（后文简称CR）能显著改善代码质量，但国内量化的研究结果比较少，以下引用业界比较知名的几个定量研究结果：CapersJones分析了超过12,000个软件开发项目，其中使用正式代码审查的项目，潜在缺陷发现率约在60-65%之间；大部分的测试，潜在缺陷发现率仅在30%左右。SteveMcConnel在《CodeComplete》中提到：仅仅依靠软件测试效能有限–单测平均缺陷发现率只有25%，功能测试35%，集成测试45%，相反，设计
大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力，比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而GeorgiGerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。这要归功于他的llama.cpp库，该库为各种llm提供了高速推理
我正在制作一个静态iOS框架。我想使用第3方代码，让我们在我的框架中使用AFNetworking作为示例。AFNetworking很流行。我现在可以感觉到namespace冲突。这里的最佳做法是什么？据我所知，我有3个选择:1)将AFNetworking构建到我的框架中，导出header。这让客户可以使用我的库中的AFNetworking版本，但他们不能使用也链接AFNetworking的其他框架。如果他们在AFNetworking上构建，他们依靠我更新AFNetworking。2)针对AFNetworkingheader的代码，但让第三方在他们的项目中包含AFNetworking。这
我正在制作一个静态iOS框架。我想使用第3方代码，让我们在我的框架中使用AFNetworking作为示例。AFNetworking很流行。我现在可以感觉到namespace冲突。这里的最佳做法是什么？据我所知，我有3个选择:1)将AFNetworking构建到我的框架中，导出header。这让客户可以使用我的库中的AFNetworking版本，但他们不能使用也链接AFNetworking的其他框架。如果他们在AFNetworking上构建，他们依靠我更新AFNetworking。2)针对AFNetworkingheader的代码，但让第三方在他们的项目中包含AFNetworking。这
