先看效果：普通混排支持tex文本的混排：以下是代码：普通混排importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.font_managerimportFontProperties#设置字体plt.rcParams['font.family']=['SimSun','TimesNewRoman']#设置字体族，中文为SimSun，英文为TimesNewRomanplt.rcParams['mathtext.fontset']='stix'#设置数学公式字体为stix#绘制图像plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])plt.title(
我的应用程序(C++onSol10-32位)崩溃了，应用程序生成的内核大小为4GB。我可以假设应用程序在即将崩溃时可能会使用最多4GB的内存(与核心文件的大小相同)吗？附言。我的应用程序是独立的，不依赖于任何其他进程。有没有办法通过核心文件检查应用程序使用的总内存？ 最佳答案 是的，核心文件代表崩溃发生时进程使用的整个虚拟内存区域的转储。32位进程的核心文件不能超过4GB。在Solaris下，您可以使用位于/usr/proc/bin中的几个命令从核心文件中获取信息。特别是:filecore:将确认核心文件来自您的进程pstackco
探索服务架构体系的技术风向，构建微服务核心能力未来的架构趋势是什么云原生化的微服务架构（未来软件架构）回顾主流架构新时代架构预测云原生化微服务云原生化微服务主要挑战复杂度（多语言）解决方案可用性解决方案安全性解决方案微服务的未来发展网关提升发展回顾2023年，科技行业蓬勃发展，如同滚滚车轮，后端架构经历了无数次创新和变革。作为后端开发者，我们亲眼见证了新技术应用所带来的无限可能，它们正引领着我们走向未来。未来的架构趋势是什么我认为服务架构的趋势主要会集中在以下这三个方面进行发展：深入云原生化：未来的后端服务架构将更加倾向于云原生架构，包括容器化部署、微服务架构、自动化运维等。驱动的智能化：人工
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。FunAsr和Whisper对比Mediumvsspeech_paraformer首先配置好Pyth
引言此教程是我在工作学习中需要安装软件配置环境的过程中尝试的结果，包含了较多个人操作，主要是留档作用，借鉴了许多大佬们的方法和操作（非常感谢！文末会标出），仅供参考~Neo4j产品获得及安装产品获取本人的操作系统为Window10，安装的大版本是Neo4j的社区版（免费）。其中细分来说，本人安装的是Neo4j的简体中文4.4.5版本。微云数聚和Neo4j达成了一些协议于是Neo4j引入并本土化，这才有了简体中文版本，相对于官方原版大概就是是中文易读然后操作会稍微更简单一些，差别不大。贴一个地址：Neo4j产品这里面也可以直接导到官网去下载官方软件，右边也有中文版在各大平台下的安装和使用指南：N
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。新闻投稿：contribute@livevideostack.com。LiveVideoStackCon2022音视频技术大会北京站LiveVideoStackCon2022音视频技术大会北京站将在11月25-26日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，除了保证传统专题《视频编解码的新突破》、《媒体服务质量保障与QoE》、《声声入耳：音频新体验》等内容质量过关以外，我们加强探索音视频技术对不同行业、场景、业务的赋能能力。从学术界到工业界，我们邀请了众多新的技术大咖来分享在他们心中音视频技术能力的价值体现，以及在实际应用、落地时的情况及解决方案。⏰
我正在尝试在C++中并行化一个长时间运行的函数并使用std::async它只使用一个核心。不是函数的运行时间太短，因为我目前使用的测试数据需要大约10分钟才能运行。根据我的逻辑，我创建了NThreads的Futures(每个Futures都占据循环的一部分而不是一个单独的单元格，因此它是一个很好的长时间运行的线程)，每个都将分派(dispatch)一个异步任务。然后在它们被创建之后，程序自旋锁等待它们完成。然而它总是使用一个核心？!这也不是我看顶部并说它看起来大致像一个CPU，我的ZSH配置输出最后一个命令的CPU%，它总是正好100%，从不超过autoNThreads=12;auto
ChatGPT等通用大模型支持的功能成百上千，但是对于普通日常用户来说，智能写作一定是最常见的，也是大模型最能真正帮上忙的使用场景之一。尽管大模型经常能写出看起来像模像样的文字，但是大多数情况下内容的创意程度和文风都经不起深究。尤其是在创作领域，大模型常见的“GPT文风”更是让利用大模型进行创意写作看起来简单，实际却困难重重。近日，波形智能的大模型团队发布了一款专精AI写作的专业大模型Weaver。通过写作领域专业预训练和一套创新性的数据生成和Alignment算法，Weaver在写作领域的各种任务上均取得了领先GPT-4和众多中文通用大模型的效果，尤其是在生成内容的创意性和文风质量上大幅领先
目录一、下载并加载中文数据集二、中文数据集处理1、数据格式2、数据集处理之tokenizer训练格式1）先将一篇篇文本拼凑到一起（只是简单的拼凑一起，用于训练tokenizer）2）将数据集进行合并3、数据集处理之模型（llama2）训练（train.py）格式三、训练一个tokenizer四、使用训练的tokenizer预编码输入数据五、训练llama2模型1、修改参数1）vocab_size2）max_seq_len与batchsize3）token2、模型训练3、模型读取与转换1)python读取bin模型2）python读取pt模型并转为bin4、模型推理1）代码与模型2）编译运行五、
首先上面是一个视频播放器 把视频的宽度设置为100%即可铺满全屏然后视频的标题和作者最后就是一个视频播放列表，设置一个固定位置开始滚动即可还有一个问题没有解决，大家出出主意。 在播放页面在点击一个新的视频去播放，点进去的新视频获取不到自身的id,就导致后面的数据无法显示。页面代码{mvUrl}}"autoplay="true"class="video"danmu-list="{{danmuLists}}"referrer-policy="origin">{mvInfos.cover}}">{{mvInfos.name}}-{{mvInfos.artistName}}{videoLists}}
