在乾坤框架下,子应用技术栈是vue,当路由是懒加载的情况,大概率会遇到import-html-entry]:erroroccurswhileexecutingentryscript,因为是动态加载的资源所以相关路径需要配置一下qiankun将会在微应用bootstrap之前注入一个运行时的publicPath变量，你需要做的是在微应用的entryjs的顶部添加如下代码：__webpack_public_path__=window.__INJECTED_PUBLIC_PATH_BY_QIANKUN__;runtimepublicPath主要解决的是微应用动态载入的脚本、样式、图片等地址不正确的问
1、背景我有一堆学生数据，其中湖北省的学生需要排在所有数据的最前面。其余省正序排序，对于同一个省的数据，按照年龄倒序排序。2、分析对于上方的排序需求，湖北省的学生数据需要排在前端，但是湖北省并不是一个字段，那么这个时候改如何实现呢？对于这种场景我们很容易就想到需要脚本scriptsort来实现。3、构建数据3.1mappingPUT/index_person{"settings":{"number_of_shards":1},"mappings":{"properties":{"id":{"type":"long"},"name":{"type":"keyword"},"age":{"type
Thetechnologyindustryisevolvingatarapidpace,whichisparticularlytrueofprogramminglanguages.InApril,AnacondareleasedPyScript,allowingPythonprogramstoruninawebbrowser.Later,itisnoaccidentthatdevelopershavealsoappliedthesamestrategytoGo.Programminglanguageshaveuniquepropertiesandfeatures,amongwhichPytho
OnMay28,2022,Perl5.36wasreleasedwitharangeofconvenientfeatures.Perlwasonceoneofthemostpopularprogramminglanguagesforwebdevelopmentworldwide;however,thereisabroaddivisionamongdeveloperstodayregardingit.FromtheTIOBEIndexforJune2022,itisapparentthatPerlisnolongerapopularprogramminglanguage.Perlappearso
IntherecentTIOBEIndexforJune2022,itisPythonthattopsthecharts,followedbyC,Java,C++,andC#.Comparedtothesameperiodlastyear,C++hasseenasignificantincreaseinmarketshare,whileJavahasgraduallybecomelesspopular.Basedonthecurrenttrend,C++mayovertakeJavainthenearfuture.AstepupforC++,astepbackforJavaThesoftwar
开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的
我正在尝试创建可以改变图像颜色的图像过滤器。为此，我需要将rgb颜色转换为hsl，并在转换后将hsl转换回rgb。我进行了一些研究并找到了可以帮助我完成这项任务的公式。我在自己的Playground上使用Swift实现了它们，只是为了测试它们是否可靠。为了保持整洁，我不会在这里发布Swift代码，但我会展示我的测试结果:输入:rgb(61,117,237)或(0.24,0.46,0.93)结果:rgb2hsl[0.6135270.8313250.585]or(221,83,58.5)//hslhsl2rgb[0.240.460.93]//backtorgb太棒了!到目前为止一切顺利。现
文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
简介postman是web开发人员常用的开发工具,如果遇到需要对请求头做统一的encode,我们该如何做到呢?这就是今天学到的新技能Pre-requestScript.Pre-requestScriptpostman给我们提供了强大的http请求发起能力的同时,还提供了请求发起的前置处理能力,方便我们自定义请求的发起策略,比如今天遇到的问题,我们要对自定义请求头做统一的encode,默认情况下,postman是对请求头不做处理的,这就需要我们把Pre-requestScript用起来.废话不多说,开始吧.首先对模拟的请求添加了2个自定义请求头,值写中文,写完就能看到postman给了红色叹号❗
本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口
