大约在十几年前，我也自己搭建过一个博客，在Godaddy买了虚拟主机和一个域名，搭建好LAMP环境，再装上Wordpress就开始折腾了。什么百度统计、Google广告、Jiathis等等全都安排上。那个时候在网上结识了一帮志同道合的网友，一起聊建站心得，甚至网站的PR值升到2时还兴奋的奔走相告。后来由于种种原因博客就荒废了，再后来就没有了……起因直到今年国庆前后，我写了一个PS2相关的开源项目，想把整理的一些文档分享到网上，所以开始物色一个平台。我的要求很简单，只要能完美支持markdown就可以了。因为我写的文章都是md格式保存的。一开始知乎是我的首选，还在上面创建了专栏。我被知乎文本编辑
合成数据已经成为了大语言模型进化之路上最重要的一块基石了。在去年底，有网友扒出前OpenAI首席科学家Ilya曾经在很多场合表示过，LLM的发展不存在数据瓶颈，合成数据可以解决大部分的问题。图片英伟达高级科学家JimFan在看了最近的一批论文后也认为，使用合成数据，再加上传统用于游戏和图像生成的技术思路，可以让LLM完成大幅度的自我进化。图片而正式提出这个方法的论文，是由来自UCLA的华人团队。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01335v1他们通过自我对弈机制（SPIN）生成合成数据，再通过自我微调的方法，不使用新的数据集，让性能较弱的LLM在OpenLLM
这是一个让我难过的问题(明智的解决方案):给定一个strS，应用字符映射Cm={a=(m,o,p),d=(q,u),...}并使用C或C++打印出所有可能的组合。字符串可以是任意长度，字符映射的个数是变化的，不会有任何映射到另一个映射(从而避免循环依赖)。例如:字符串abba与映射a=(e,o),d=(g,h),b=(i)将打印:abba,ebba,obba,abbe,abbo,ebbe,ebbo,obbe,obbo,aiba,aiia,abia,eiba,eiia,...... 最佳答案 绝对有可能，并不难...但这肯定会生成很多
[博客链接][1]在上面的博客页面中，如何增加每个帖子标题的字体？看答案添加以下style.css。外观-＆gt;editor-style.css.entry-title{font-size:30px;}
前言做为一个开发者，怎么能没有一个自己的博客呢？都说现在是小程序，APP时代了，显然只有网页端已经跟不上时代了，于是乎就想找一个免费的能同时支持网页端，小程序，APP的博客系统...于是花了一点点时间，没找到合适的...好吧，那既然自己是开发者，那为什么不能自己写一个博客呢？于是又花亿点点时间...介绍既然要跨端，找了一圈，想要很好的支持小程序，和APP，基本上选定了uniapp，发现官方已经写好了后端和前端的模版，直接拿来用，基本解决了项目搭建问题，于是乎，又过了亿点点时间，完成了这套基于uniapp+unicloud开发，一套代码多端部署的博客CMS系统。由于是基于uniapp开发的博客，
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式方滨兴.SpringBoot实战［M］.北京：机械工业出版社，2017.许晓斌,谢广超.基于SpringBoot的个人博客系统设计与实现[J].电子设计工程,2018(02
目录暴力做法代码如下 KMP算法不同的next求法-----视频讲解/博客推荐视频推荐博客推荐课本上的方法-prefix的方法-求next数组思路---next数组存放前缀表的方式s和p匹配思路代码如下暴力做法遍历s主串中每一个元素，如果该元素等于模板串p中的第一个元素，就进入内层遍历模板串p中的每一个字符，看该元素及其后面几个元素是否都与模式串p完全一致。避免起初i下标丢失，需要定义几个变量，代替i作为下标索引。如果发现有不同的，说明这个起始元素并不是我们想要的答案，执行内层循环的if语句，start是我们判断的标记，如果执行了if语句start赋值为-1，说明不必将原本的start放进答案
在本篇博客中，我们将探索如何使用Gradio、Python和GPT-3.5构建一个聊天AI博客。GPT-3.5是OpenAI最新的语言模型，结合了强大的自然语言理解和生成能力。结合Gradio和Python，我们可以轻松地将GPT-3.5部署为一个交互式的聊天界面，让用户可以与AI进行实时对话。资料:1.openai文档地址:https://platform.openai.com/docs/introduction 2.openai-KEY生成地址:https://platform.openai.com/api-keys 3.gradio文档地址:https://www.gradio.app/
给定FooClass*类型的变量foo和该类中名为bar的成员变量，是foo之间的距离和&(foo->bar)在有一些约束的任何情况下都是一样的:FooClass是非POD类型。我们知道foo将始终指向FooClass的实例，而不是它的某个子类型。我们只关心单一编译器和单一编译下的行为；也就是说，在gcc下这可能导致的值永远不会在用MSVC编译的代码中使用，并且永远不会保存以在编译之间重新使用。它在二进制中计算并在二进制中使用，仅此而已。我们不使用自定义new，尽管该类的一些实例可能是堆栈分配的，一些是堆分配的。FooClass没有明确的ctor；它依赖于编译器生成的(FooClass
混合专家模型（MoE）是一种深度学习技术，它通过将多个模型（这些模型被称为"专家"）直接结合在一起，以加快模型训练的速度，获得更好的预测性能。这种模型设计策略在大模型中尤为重要，它可以解决大模型在训练时面临的一些问题。比如通过层之间的参数共享，MoE能够压缩模型大小；利用MoE的设计，可以扩大模型容量。目前，基于Transformer扩展的大模型是当前各种大模型的主干，MoE则是扩展Transformer的一种关键技术。在大模型已至瓶颈的现在，MoE技术的发展为如何降低大模型训练难度和推理成本等难题提供了新的解题思路。这次我整理了2022-2023近两年混合专家模型相关的顶会顶刊论文54篇，分
