所以这是我的MyLocationListener类packagecom.example.gpslocater;importandroid.content.Context;importandroid.location.Location;importandroid.location.LocationListener;importandroid.os.Bundle;importandroid.widget.TextView;importandroid.widget.Toast;publicclassMyLocationListenerimplementsLocationListener{pu
如果你对RAG还不是很熟悉的话，请阅读之前的文章“Elasticsearch：什么是检索增强生成-RAG？”。你可以阅读文章“Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型(LLM)”来了解更多关于如何训练你的模型。在今天的文章中，我们来讲述RAG及大语言模型的优缺点。这篇文章旨在优化语言模型的终极指南。介绍你是否正在努力充分利用大型语言模型(LLM)？你不是一个人。好消息是，你可以选择：检索增强生成(RAG)和微调。但哪一款适合你呢？让我们来看看吧。两大巨头：RAG和微调RAG：想象一下你的LLM是一名侦探。RAG允许它在解决案件（回答你的查询）之前从各种来源搜索线索（数据）。该方
我有这个代码if(ContextCompat.checkSelfPermission(this,Manifest.permission.ACCESS_FINE_LOCATION)!=PackageManager.PERMISSION_GRANTED&&ContextCompat.checkSelfPermission(this,Manifest.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION)!=PackageManager.PERMISSION_GRANTED){在list中，我已经包含了这个权限但是我得到了错误cannotresolvesymbol'ACCESS
文章目录前言重要教程链接以海报生成微调为例总体流程数据获取POSTER-TEXTAutoPosterCGL-DatasetPKUPosterLayoutPosterT80KMovie&TVSeries&AnimePosters数据清洗与标注模型训练模型评估生成图片样例宠物包商品海报护肤精华商品海报一些TipsMata：EMU（ExpressiveMediaUniverse）ideogramDALL-E3关于模型优化ExamplesofCommonlyUsedNegativePrompts:前言StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图
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
一、概述MySQL调优工具是用于分析和优化MySQL数据库性能的软件工具。它们可以帮助识别潜在的性能瓶颈、优化查询性能、调整配置参数以及提高数据库的吞吐量和响应时间。今天分享2个常用的工具。mysqltuner.pl：一款免费的Perl脚本工具，用于检查和优化MySQL服务器的配置参数。MySQLTuner会分析MySQL的状态和配置，提供建议来改进性能和安全性。tuning-primer.sh：是一种Shell脚本工具，用于评估和优化MySQL服务器的配置参数。它可以帮助您检查MySQL服务器的状态和配置，并提供相应的建议和优化建议。二、解决方案1、mysqltuner.plmysqltun
微调类型简介1.SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。2.LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本，同时能达到与全模型微调相近的效果。3.P-tuningv2微调：引入了prefix-tuning的思想，每一层都加入了prefix，并采用了多任务学习。解决了P-tuningv1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务
LLaMAEfficientTuning的简介 2023年6月发布的LLaMAEfficientTuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练等功能。目前该项目仍在持续更新。官方地址：GitHub-hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA-2,BLOOM,Falcon,Baichuan,Qwen,ChatGLM2)1、支持的模型模型名模
目录ToFine-TuneorNotFine-Tune:LargeLanguageModelsforAI-DrivenBusinessTransformation微调或不微调：用于AI驱动业务转型的大型语言模型LLMs-LargeLanguageModelsLLMs-大型语言模型WheredoLLMscomefrom?LLMs从何而来？HowareLLMstrained? LLMs是如何训练的？ Fine-tuning 微调
在SpriteKit中使用高速(线性或角度)时，Sprite看起来很模糊，好像有“幽灵”尾随Sprite。Sprite在低速时看起来很好。下面是一个屏幕截图和GIF，说明了高线速度的模糊/重影问题，但该问题也出现在angularVelocity属性上。Ball代码(使用下面的SKScene重现模糊):letradius=CGFloat(8)letbody=SKPhysicsBody(circleOfRadius:radius)body.isDynamic=truebody.affectedByGravity=falsebody.allowsRotation=truebody.frict
