Adobe公司是美国电脑图形软件公司，总部位于美国加州，是世界上最大的设计软件公司。该公司的创始人兼首席执行官是安德鲁·瓦格纳(AndrewWagner),他是软件工程的创始人。Adobe于1969年由安德鲁·瓦格纳在美国加州创立了Adobe这个品牌。他在1976年担任公司的总裁兼首席执行官期间创造了一系列的商业传奇和成功。Adobe公司于1997年被纳斯达克挂牌上市。该公司的产品包括软件和数字媒体等软件和数字内容制作工具和软件程序的设计工具等。它也是世界上最大的数字图像处理软件公司。2004年初Adobe公司以350亿美元的销售额位列《财富》世界500强榜单第252位;2004年8月24日《
目录1.线程的基本概念1.1线程1.2线程状态和生命周期2.创建线程的四种方法2.1继承Thread类2.2实现Runnable接口2.3实现Callable接口2.4使用线程池3.参考资料1.线程的基本概念1.1线程学过操作系统的同学应该不陌生，线程是计算机中的最小调度单元，一个进程可以有多个线程，执行并发操作，提高任务的运行效率1.2线程状态和生命周期线程状态包括:新建(new)：线程创建而尚未启动的阶段；就绪态(runnable/ready)：线程已经启动，等到CPU资源分配运行态(running)：线程分配到CPU资源，正式运动阻塞态(blocked)：在运行过程中由于存在资源缺乏等原
如果可以,请点个赞,这是我写博客的动力,谢谢各位观众1.前言深度学习虽然发展迅速,但是由于其线性的特性,受到了对抗样本的影响,很容易造成系统功能的失效。以图像分类为例子，对抗样本很容易使得在测试集上精度很高的模型在对抗样本上的识别精度很低。对抗样本指的是在合法数据上添加了特定的小的扰动，人眼不能明显分辨但是会影响深度学习模型的输出的样本。常见的防御方法有对抗训练AdversarialTraining。最近我在尝试复现对抗训练，找了一下发现有一些基于tensorflow的对抗训练的代码，但是没怎么看见pytorch的代码，所以我在这里做一个记录。2.参考文献：1书籍《AI安全之对抗样本入门》2论
目录一、SpringMVC简介1.1 MVC模型1.2 SpringMVC二、SpringMVC入门案例2.1 创建项目2.2 引入依赖和tomcat插件2.3 修改web.xml文件 2.4 新建springmvc.xml文件2.5编写控制器 2.6 配置运行方式2.7 运行测试 三、SpringMVC执行流程3.1 SpringMVC的组件3.2 组件的工作流程往期专栏&文章相关导读 1.Maven系列专栏文章2.Mybatis系列专栏文章3.Spring系列专栏文章 4.SpringMVC系列专栏文章 一、SpringMVC简介1.1 MVC模型MVC全称ModelViewControl
文章目录18管理服务简介18.1概念介绍18管理服务简介systemd是在Linux下，与SysV和LSB初始化脚本兼容的系统和服务管理器。systemd使用socket和D-Bus来开启服务，提供基于守护进程的按需启动策略，支持快照和系统状态恢复，维护挂载和自挂载点，实现了各服务间基于从属关系的一个更为精细的逻辑控制，拥有更高的并行性能。18.1概念介绍systemd开启和监督整个系统是基于unit的概念。unit是由一个与配置文件对应的名字和类型组成的（例如：avahi.serviceunit有一个具有相同名字的配置文件，是守护进程Avahi的一个封装单元）。unit有多重类型，如表1所示
AIGC：StableDiffusion(一项普通人就能实现的AI前沿科技)的简介、StableDiffusion2.0的改进、安装、使用方法(文本到图像/图像修改/超分辨率/图像修复)之详细攻略导读：StableDiffusion能够通过文本prompt生成图像，执行图像的超分辨率、风格迁移、图像修复等任务，随着影响力逐渐变大，基于StableDiffusion二次开发应用会越来越多。当然，它最牛叉在，它不仅是一个开源模型，而且能够在消费级GPU上就能运行，关键是效果还不错，相比AIGC的明星产品DALL-E2，StableDiffusion是一项普通人就能自行部署、自己娱乐的AIGC科技产
目录一、LVGL起源二、LVGL组成及相关知识1、主要特性2、lvgl开发介绍3、LVGL在git的仓库布局三、运行LVGL的硬件需求1、参数要求2、显示3、输入设备4、绘图功能5、文本功能6、图像功能7、风格四、windowsPC模拟器(codeblocks)运行LVGL1、什么是codeblocks?2、代码测试参考阅读一、LVGL起源 LVGL(LightandVersatileGraphicsLibrary)是一个轻量级的嵌入式图形库。LVGL的项目作者是来自匈牙利首都布达佩斯的GáborKiss-Vámosi。Kiss在2016年将其发布在GitHub上。 当时叫LittlevG
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AIGC：ColossalChat(基于LLM和RLHF技术的类似ChatGPT的聊天机器人)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录ColossalChat的简介1、局限性LLaMA-finetuned模型的限制数据集的限制2、在线演示3、Coati7BexamplesGenerationOpenQAColossalChat的安装第一步，安装环境第二步，安装TransformersColossalChat的使用方法1、基础用法监督式数据集收集RLHF训练阶段1-监督指令微调RLHF训练阶段2-训练奖励模型RLHF训练阶段3-使用人类反馈进行强化学习训练模型推理量化和服务-训练后ColossalC
本篇文章整理下目前常用的LLMs模型们和数据集简介。BackBoneshttps://github.com/FreedomIntelligence/LLMZoo可以看到目前被广泛用来作为LLMs的backbone的模型有以下特点：Backbone：基于某个开源backbone，如GLM、LLaMA、BLOOMZ（GPT-style）Datasets：分为两类Instruction、ConversationTuningStrategies：分为两类SFT、RLHFOptimization：开源项目参数规模一般都不是很大，Params6/7B、13BLLaMA：MetaAI。7B、13B、33B
