我一直在使用git来同步我的项目的两个副本，一个是我的本地机器，另一个是测试服务器。这是我使用ssh登录到我们的远程开发服务器时出现的问题；gitcloneme@me.mydevbox.com:/home/chris/myprojectInitializedemptyGitrepositoryin/tmp/myproject/.git/Password:bash:git-upload-pack:commandnotfoundfatal:Theremoteendhungupunexpectedlyfetch-packfrom'me@me.mydevbox.com:/home/chris/
我一直在使用git来同步我的项目的两个副本，一个是我的本地机器，另一个是测试服务器。这是我使用ssh登录到我们的远程开发服务器时出现的问题；gitcloneme@me.mydevbox.com:/home/chris/myprojectInitializedemptyGitrepositoryin/tmp/myproject/.git/Password:bash:git-upload-pack:commandnotfoundfatal:Theremoteendhungupunexpectedlyfetch-packfrom'me@me.mydevbox.com:/home/chris/
文章目录一、摘要二、介绍三、之前在这个问题上的工作四、易碎物品背包问题的求解4.1ILP模型4.2基于KP01的方法4.3动态规划五、二元分支方案5.1分支方案1（基于决策变量的分支）5.2分支方案2（基于yj和xji的分支）5.3将L2嵌入分支方案2六、非二元分支方案6.1一种组合分枝定界算法6.2具有分支方案3的分支定价七、计算结果7.1分支定价算法的设置和评估7.2精确算法的比较八、总结论文来源：（2013）Exactalgorithmsforthebinpackingproblemwithfragileobjects作者：ManuelA.AlbaMartínez等人一、摘要我们得到了一
PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要
LLaMA：OpenandEfficientFoundationLanguageModelsIntroductionApproachPre-trainingDataArchitectureIntroduction在大规模数据下训练的大模型，已经展示了很好的表现，当模型足够大的时，模型会出现一个涌现的能力，如下图：最近的一项研究表明，在有限的算力下，表现最好的模型不是参数最大的，而是小一点模型搭配了更多数据。这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过对比通常使用的更多的token进行训练，在各种推理预算下达到最佳性能。由此产生的模型被称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现有的最好的LLM相比
前言本文中使用StatefulSet方式部署Elasticsearch集群，并且开启X-Pack安全认证，存储使用的是NFS，属于一个初学者自己探索的方案，如果有比较好的方案，还请不吝评论赐教。版本说明：Kubernetesv1.25.6–v1.26.4Elasticsearch,Kibana7.13.3nfs-ganesha-server-and-external-provisioner前置环境需要安装好Kubernetes集群，并且配置了存储类(StorageClass)。一、部署Elasticsearch集群1.创建配置文件elastic-system-ns.yamlapiVersion
Codeium在IDEA里的3个坑Codeium在IDEA里安装Codeium坑1：一直提示downloadinglanguageserver坑2：提示需要登录(login)，点击却没有反应坑3：提示中中文乱码tab后却是好的吐槽CodeiumCodeium（链接:link）是一款很好用的个人免费AI代码自动提示工具，是Copilot（收费）的平替。用过他们的都能够感受到写好注释，然后tab键自动完成代码的爽感。在IDEA里安装Codeium安装方法非常简单，找到IDEA的Plugins页面打开。当然在settings里也可以打开Plugins。在Plugins界面里选择Marketplace
1、前言一直用STM32的芯片，现在想看看工程是否可以在其他厂家的芯片上跑，可是keil的Device中只有ST厂家的。因此，尝试在keil中添加其他厂家的芯片支持包。2、keil软件内安装点击工具栏按钮，打开PackInstaller。在PackInstaller左边选择芯片厂家、系列和型号，然后在右边点击“DeviceSpecific"的Install按钮。打开安装对话框。勾选“Iagree...”并点击“Next”。PackInstaller安装完成之后，关闭PackInstaller和keil，重新打开工程，在工程配置中，可以看到添加的芯片了。 3、手动安装到MDK5SoftwareP
我在尝试执行gitpull或gitgc时不断收到此错误。warning:suboptimalpack-outofmemoryCompressingobjects:100%(10955/10955),done.fatal:Outofmemory,mallocfailed(triedtoallocate827101023bytes)error:failedtorunrepack我该如何解决这个问题？ 最佳答案 Thisthread建议rungitrepack-adf--window=memoryontherepowherememoryi
我在尝试执行gitpull或gitgc时不断收到此错误。warning:suboptimalpack-outofmemoryCompressingobjects:100%(10955/10955),done.fatal:Outofmemory,mallocfailed(triedtoallocate827101023bytes)error:failedtorunrepack我该如何解决这个问题？ 最佳答案 Thisthread建议rungitrepack-adf--window=memoryontherepowherememoryi
