注意这是个组件 这个组件的意义本来在建模软件里面就有这个功能用来应对大量，同样网格，同样材质，不同几何信息（位置旋转缩放）的网格比如场景里面的垃圾桶电线杆路灯等几百上千的东西 我试过一两万挺轻松的...比较骚的操作是可以更新几何信息，比如会上下乱动，随便缩放等这种，不过同样的，总数就会下降（保证不卡的情况下）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------简单示例来一个造个12.5万吧 额有点
目录1.static关键字是什么？2.static关键字修饰的对象是?3.static修饰后改变了什么？4.static修饰操作演示(1)局部变量如果加了static修饰局部变量i会怎么样？全局区（静态区）(2) 全局变量如果给全局变量加上了static修饰呢？二者区别？ 这样用有什么用？(3) 函数5.总结static修饰局部变量static修饰全局变量static修饰函数6.补充 后言 1.static关键字是什么？·static关键字在c语言中还是比较常用的，使用恰当能够大大提高程序的模块化特性，有利于扩展和维护。但是对于c语言初学者，static由于使用灵活，并不容易掌握。本文就sta
谷歌的Golang解决Paul的Graham的帖子“WhyArcisn'tEspeciallyObjectOriented”中提到的语言问题'? 最佳答案 我对此的初步感觉是“现在下结论还为时过早”1)Object-orientedprogrammingisexcitingifyouhaveastatically-typedlanguagewithoutlexicalclosuresormacros.Tosomedegree,itoffersawayaroundtheselimitations.(SeeGreenspun'sTent
谷歌的Golang解决Paul的Graham的帖子“WhyArcisn'tEspeciallyObjectOriented”中提到的语言问题'? 最佳答案 我对此的初步感觉是“现在下结论还为时过早”1)Object-orientedprogrammingisexcitingifyouhaveastatically-typedlanguagewithoutlexicalclosuresormacros.Tosomedegree,itoffersawayaroundtheselimitations.(SeeGreenspun'sTent
Gotalk2009pdf有评论解释了他们为什么想出go语言:Nonewmajorsystemslanguageinadecade.系统语言是什么意思？它是一种应该通过生成native二进制文件在目标系统上运行的语言吗？它是一种可以自行构建操作系统的语言吗？我可以看出C#/Java“不是”系统语言，而C/C++是。 最佳答案 这是一个粗略的、非正式的区别，但其想法是，有“应用程序编程语言”，针对开发收缩包装业务应用程序的程序员，以及“系统编程语言”，针对为其他程序员(编译器)编写工具的程序员等)和底层软件，如操作系统内核、设备驱动程
Gotalk2009pdf有评论解释了他们为什么想出go语言:Nonewmajorsystemslanguageinadecade.系统语言是什么意思？它是一种应该通过生成native二进制文件在目标系统上运行的语言吗？它是一种可以自行构建操作系统的语言吗？我可以看出C#/Java“不是”系统语言，而C/C++是。 最佳答案 这是一个粗略的、非正式的区别，但其想法是，有“应用程序编程语言”，针对开发收缩包装业务应用程序的程序员，以及“系统编程语言”，针对为其他程序员(编译器)编写工具的程序员等)和底层软件，如操作系统内核、设备驱动程
前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个下游任务时不需要大量的训练样本，只需要对任务的描述或者几个例子就可以。我们希望NLP模型也能有这种多任务之间无缝衔接的能力解决上述问题可行的方案：meta-learning：模型在预训练阶段就学到了一
AIGC之LLaMA：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》翻译与解读导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA。该模型有以下几个核心技术点：>>模型架构：LLaMA使用Transformer架构，特别是采用解决层归一化方法的16层模型。这相比于其他模型有更深的深度，能够学习更复杂的语言表示。>>训练数据：LLaMA训练的数据集包含4TB的句子，来自于BookCorpus、CC-News、OpenWebText-2等多个数据源。如此大规模的数据集有助于模型学习更丰富的语言知识。>>学习率调度：LLaMA使用渐进式学习率调度方法
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
