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intent_instructions

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git - git add --intent-to-add 或 -N 的作用是什么,应该在什么时候使用?

在gitadd-h上,我可以看到以下选项:-N,--intent-to-addrecordonlythefactthatthepathwillbeaddedlater但是我不明白什么时候应该使用这个选项。该选项的实际作用是什么,应该如何使用? 最佳答案 启用未跟踪文件的比较Blue112'sanswer部分正确。gitadd--intent-to-add确实会为工作副本中每个指定的未跟踪文件添加一个空文件到暂存区/索引,但这样做的主要目的之一是使您能够使用gitdiff尚未添加到Git存储库中的文件通过将未跟踪的文件与暂存中的空版本

LLM-SFT,新微调数据集-MWP-Instruct(多步计算 + 一、二元方程),微调Bloom, ChatGLM, LlaMA(支持QLoRA, TensorBoardX)

LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-

Stable Diffusion WebUI安装instruct-pix2pix插件

instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt),根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型(一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型,能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion,模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-

java.lang.SecurityException : Permission Denial: starting Intent { act=android. intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.LAUNCHER]

启动activity时出错,不幸的是,我假设它与项目没有严格连接,因为应用程序在genymotion模拟器上启动,但没有物理设备。当我在连接真实设备的情况下运行adbdevices时,我得到:Listofdevicesattached0009215b1eef4fdeviceAndroidManifest.xml没有设置任何权限并且设备有足够的api版本。问候 最佳答案 只需添加:在AndroidManifest.xml标签中:希望对你有帮助 关于java.lang.SecurityExc

java.lang.SecurityException : Permission Denial: starting Intent { act=android. intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.LAUNCHER]

启动activity时出错,不幸的是,我假设它与项目没有严格连接,因为应用程序在genymotion模拟器上启动,但没有物理设备。当我在连接真实设备的情况下运行adbdevices时,我得到:Listofdevicesattached0009215b1eef4fdeviceAndroidManifest.xml没有设置任何权限并且设备有足够的api版本。问候 最佳答案 只需添加:在AndroidManifest.xml标签中:希望对你有帮助 关于java.lang.SecurityExc

linux - Perf 启动开销 : Why does a simple static executable which performs MOV + SYS_exit have so many stalled cycles (and instructions)?

我试图了解如何衡量性能并决定编写非常简单的程序:section.textglobal_start_start:movrax,60syscall然后我用perfstat./bin运行了程序。令我惊讶的是stalled-cycles-frontend太高了。0.038132task-clock(msec)#0.148CPUsutilized0context-switches#0.000K/sec0cpu-migrations#0.000K/sec2page-faults#0.052M/sec107,386cycles#2.816GHz81,229stalled-cycles-fronten

linux - Perf 启动开销 : Why does a simple static executable which performs MOV + SYS_exit have so many stalled cycles (and instructions)?

我试图了解如何衡量性能并决定编写非常简单的程序:section.textglobal_start_start:movrax,60syscall然后我用perfstat./bin运行了程序。令我惊讶的是stalled-cycles-frontend太高了。0.038132task-clock(msec)#0.148CPUsutilized0context-switches#0.000K/sec0cpu-migrations#0.000K/sec2page-faults#0.052M/sec107,386cycles#2.816GHz81,229stalled-cycles-fronten

斯坦福ChatGPT: Prompting, Instruction Finetuning, and RLHF

斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi

斯坦福ChatGPT: Prompting, Instruction Finetuning, and RLHF

斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi

android - Activity被后退按钮关闭时返回 Intent 结果

我使用startActivityForResult(intent,requestCode)从原来的Activity开始一个新的Activity。我想在用户按下后退按钮时将数据返回到原始Activity,所以当返回到原始Activity时。我尝试了两种方法:覆盖onBackPressed():@OverridepublicvoidonBackPressed(){super.onBackPressed();Intentintent=newIntent();intent.putIntegerArrayListExtra(SELECTION_LIST,selected);setResult(R