LLMs之LLaMA2：LLaMA2的简介(技术细节)、安装、使用方法(开源-免费用于研究和商业用途)之详细攻略导读：2023年7月18日，Meta重磅发布Llama2！这是一组预训练和微调的大型语言模型（LLM），规模从70亿到700亿个参数不等。Meta微调的LLM称为Llama2-Chat，专为对话使用场景进行了优化。Llama2模型在我们测试的大多数基准测试中胜过开源聊天模型，并且根据Meta的人类评估，对于可靠性和安全性，可能是闭源模型的适当替代品。Meta提供了关于如何微调和提高Llama2-Chat安全性的详细说明，以便让社区在Meta的工作基础上建立并为LBM的负责任开发做出贡
文章目录一、pyecharts绘制时间线柱状图1、时间线Timeline简介2、时间线Timeline柱状图开发要点3、代码示例-时间线Timeline柱状图二、pyecharts绘制时间线柱状图其它设置1、时间线Timeline播放设置2、时间线Timeline主题设置3、代码示例-时间线特殊设置pyecharts画廊网站:https://gallery.pyecharts.org/#/在该网站可查看官方示例一、pyecharts绘制时间线柱状图1、时间线Timeline简介pyecharts时间线柱状图中的时间线,就是与x轴平行的一个时间轴;时间线的类是Timeline,定义在pyecha
一、ADB概述 ADB的全称是AndroidDebugBridge安卓调试桥。 用于通过电脑端来操作模拟器或真实设备的命令行工具。它存在于电脑端platform-tools目录下（adb.exe），adb是一种C/S架构的客户端-服务器程序。二、下载及安装1.下载adb工具Downloads-ADBShell下载解压只有有如下文件：2.双击adb.exe文件，并运行。3.配置环境变量变量名随便填—变量值（即：adb的路径安装路径）到此adb安装完成。现在进行测试：打开运行—输入cmd—输入adbversion，出现下图即安装成功三、adb命令：adb链接设备，设备要开启开发
文章目录1前言2ADC模块简介(TC3xx)1.1ADC模块特点1.2转换器内部结构1.3采集时间3EDSADC模块简单介绍>>返回总目录1前言英飞凌AurixTC3xx系列MCU中有两种ADC模块，一个是EVADC，另一个是EDSADC，两者在转换精度，转换方式等方面有所区别。EVADC的应用场景比较广泛，通常所说的ADC主要是指EVADC，这里以TC3xx系列MCU为例，主要介绍EVADC模块的一些参数和特点，并对EVADC和EDSADC的特点做一个简单比较。2ADC模块简介(TC3xx)1.1ADC模块特点转换器类型：逐次比较型转换精度/误差：12bit(0~4095)/TUE:±4LS
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2023年2月8日，在1999年的今天，中国少年科学院成立。24年前，来自北京、上海、江苏等地的13名少年科技爱好者从领导和专家的手中接过《中国少年科学院院士证书》，成为了中国少年科学院的首批小院士。中国少年科学院是以校外教育阵地为依托，整合社会资源，开发和活跃校外科技教育活动为主要内容，引导和教育全国少年儿童爱科学、学科学、崇尚科学、献身科学，勇于创新为主要目标的功能性社团。回顾计算机历史上的2月8日，这一天还发生过哪些改变了我们如今生活的关键事件呢？1920年2月8日：ASCII之父BobBemer出生图源：维基百
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2023年2月8日，在1999年的今天，中国少年科学院成立。24年前，来自北京、上海、江苏等地的13名少年科技爱好者从领导和专家的手中接过《中国少年科学院院士证书》，成为了中国少年科学院的首批小院士。中国少年科学院是以校外教育阵地为依托，整合社会资源，开发和活跃校外科技教育活动为主要内容，引导和教育全国少年儿童爱科学、学科学、崇尚科学、献身科学，勇于创新为主要目标的功能性社团。回顾计算机历史上的2月8日，这一天还发生过哪些改变了我们如今生活的关键事件呢？1920年2月8日：ASCII之父BobBemer出生图源：维基百
1，课程回顾2，本章重点3，具体内容3.1kibana的简介和使用简介：Kibana是通向Elastic产品集的窗口。它可以在Elasticsearch中对数据进行视觉探索和实时分析。 Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索，查看，用来交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。解压配置：下载上传文件到虚拟机解压：tar-xzvfkibana-6.4.0-linux-x86_64.tar.gz-C/usr/改名：mv/usr/kibana-6.4.0-linux-x86_64//usr/k
AGI：人工智能大模型领域实战篇—设计一个类似GPT-3.5/GPT-4的大模型从开发→部署→应用需要经过的八大步骤、为什么只有少数公司和机构能够承担这样的训练成本之详细介绍解读：近期，博主通过与国内外人工智能领域一线大佬们的探讨、聊天、思想碰撞，以及国内外的各种资料查阅与分析，整理了一下有关于设计一个类似GPT-3.5/GPT-4这样的大模型从开发→部署→应用需要经过的八大步骤，后期会持续更新，如有补充，尽可留言。目录深思：为什么只有少数公司和机构能够承担这样的训练成本AIGC：训练GPT(预训练阶段【数据收集→token化→超参数→批组化→评估模型→微调下游任务/少样本prompt】+SF
目录LLaMA Overview 概述LlamaConfigclass transformers.LlamaConfigLlamaTokenizerclass transformers.LlamaTokenizerLlamaTokenizerFast
