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c# - 元编程 : write in one language X, C#、PHP、Java、C 等多种语言交叉编译

在我多年来完成的所有项目中,我从未遇到过这样的要求,尽管在纸面上看起来很简单:为许多知名的CMS编写插件。显然,每个插件系统(或扩展系统)都是不同的,这需要通过适配器模式进行特定的桥接代码。但是核心应该写一次。我不希望WordPress用户使用PHP-Java桥接器,也不希望DotNetNuke用户使用.NET-Native桥接器(尽管这更容易构思)。在我看来,核心应该可以在涵盖大多数CMS系统的三个主要领域中编译:本地中间语言可以是C或C++。目标可以用作PHP扩展。基于.NET的语言的MSIL/CIL基于Java的系统的Java字节码C#和Java相互转换得很好,但C和C#更难。最

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LLaMA Open and Efficient Foundation Language Models

来源MetaAIgithub地址:facebookresearch/llama论文:LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型:目前可以在huggingface上直接下载,https://huggingface.co/decapoda-research包括:LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-33BLLaMA-65B一、摘要我们介绍了LLaMA,这是一组从7B到65B参数范围内的基础语言模型。我们在数万亿的代币上训练我们的模型,并表明可以专门使用可公开使用的数据集来训练最先进的模型,而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是,LL

【Unity3D插件】Embedded Browser嵌入式浏览器插件使用教程

推荐阅读CSDN主页GitHub开源地址Unity3D插件分享简书地址我的个人博客大家好,我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆,不定时更新Unity开发技巧,觉得有用记得一键三连哦。一、前言好久没有介绍插件了,今天分享一款比较好用的嵌入式浏览器插件。可以在Unity的UGUI上渲染一个网页,并且可以与它进行交互。构建速度很快,响应灵敏。效果图:二、插件的使用2-1、简介EmbeddedBrowser是ZenFulcrumLLC团队开发的针对Unity的网页渲染的插件,这个公司还开发了其他比较好用的插件,比如:这里就不拓展了,主要讲一下EmbeddedBrowser插件。2-2、功能(1)可以将网页渲

使用golang 基于 OpenAI Embedding + qdrant 实现k8s本地知识库

使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库文章博客地址:套路猿-使用golang基于OpenAIEmbedding+qdrant实现k8s本地知识库流程将数据集通过openaiembedding得到向量+组装payload,存入qdrant用户进行问题搜索,通过openaiembedding得到向量,从qdrant中搜索相似度大于0.8的数据从qdrant中取出相似度高的数据将获取到的QA,组装成prompt向chatgpt进行提问,得到回答向量数据库qdrantqdrant是一个开源的向量搜索引擎,支持多种向量距离计算方式官方文档:https://q

Embedding-based Retrieval in Facebook Search

facebook的社交网络检索与传统的搜索检索的差异是,除了考虑文本,还要考虑搜索者的背景。通用搜索主要考虑的是文本匹配,并没有涉及到个性化。像淘宝,youtube这些其实都是涉及到了用户自身行为的,除了搜索还有推荐,搜推一体。为了个性化搜索,facebook构建了一套统一框架以及基于倒排索引1.介绍搜索引擎帮助用户在海量的信息中进行检索,google和bing开发了各种技术来提高搜索质量。由于语义和意图非常难以表征,因此当前的搜索大多依赖于term匹配方法,也就是关键字匹配。语义匹配:解决关键词不能完全匹配但是可以满足用户搜索意图所需要的结果深度学习在语音,机器视觉和自然语言理解中取得了重大

最新ChatGPT GPT-4 相似匹配Embedding技术详解(附ipynb与python源码及视频讲解)——开源DataWhale发布入门ChatGPT技术新手从0到1必备使用指南手册(一)

目录前言最新ChatGPTGPT-4相似匹配Embedding技术详解1.何为Embedding2.相关API2.1LMASEmbeddingAPI2.2ChatGPTStyle3.Embedding应用3.1QA3.2聚类3.3推荐相关文献参考资料其它资料下载前言如果您想提高ChatGPT中文本处理的效率和精度,那么Embedding技术就是您必须掌握的最重要利器。在本文中,我们不仅将详细介绍Embedding的基本概念,还将通过实际代码演示如何使用相关API,其中包括LMASEmbeddingAPI和ChatGPTAPI等。同时,还将深入剖析Embedding在QA应用、聚类应用和推荐应用

文献阅读:Training language models to follow instructions with human feedback

文献阅读:Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback1.文献工作简介2.模型优化设计3.实验结果4.总结&思考文献链接:https://arxiv.org/abs/2203.021551.文献工作简介这篇文章是OpenAI在上年提出的一篇对于GPT3的改进文章,提出了InstructGPT。其主体的思路应该是借鉴了Google的Flan。Google的Flan这个工作中提出,使用标注数据对预训练模型进行Finetune,即使对于标注数据没有涉及的新的领域任务,模型的效果也是可以提升的,也就是说,对于大模型而言,使用标注

language-agnostic - 内存访问的成本是多少?

我们喜欢认为内存访问是快速且持续的,但在现代架构/操作系统上,这不一定是正确的。考虑以下C代码:inti=34;int*p=&i;//dosomethingthatmayormaynotinvolveiandp{...}//3dayslater:*p=643;如果在CPU指令中最后一次分配的估计成本是多少i在一级缓存中,i在二级缓存中,i在三级缓存中,i在RAM中,i被调出到SSD磁盘,i被调出到传统磁盘?i还能在哪里?当然数字不是绝对的,但我只对数量级感兴趣。我试着在网上搜索,但这次谷歌并没有祝福我。 最佳答案 这里有一些确切的数

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