大型语言模型（LLM）已经得到了学术界和产业界的广泛关注，而为了开发出好用的LLM，适当的评估方法必不可少。现在，一篇有关LLM评估的综述论文终于来了！其中分三方面对LLM评估的相关研究工作进行了全面的总结，可帮助相关研究者索引和参考。不仅如此，该论文作者还创建了一个开源资料库，让用户可以方便地添加和共享相关的新研究：https://github.com/MLGroupJLU/LLM-eval-survey对科学家来说，理解智能的本质以及确定机器是否能具有智能是极具吸引力的课题。人们普遍认为，人类之所以有能力执行推理、检验假设以及为未来做准备，就是因为我们具有真正的智能。人工智能研究者关注的是
杂鱼之前纯粹用python没细致理解过的术语整理一下，常看常新（定义(Definition)：定义是指给一个实体分配内存空间，以便在程序中使用。在C++和Python中，这个实体可以是变量、函数或类。在C++中，定义通常是在声明之后实现实体的内容。例如f(inta,intb)//定义整数变量xintx;//定义函数add，计算两个整数的和intadd(inta,intb){returna+b;}#定义整数变量xx=10#定义函数add，计算两个整数的和defadd(a,b):returna+b声明(Declaration)：声明是指在程序中声明实体的存在，但不为其分配内存空间。在C++和Pyt
近日，NFT数据基础设施NFTScan与Decert达成合作伙伴关系，双方在多链NFT数据层面展开合作。在Decert 产品中，由NFTScan为其提供专业的多链NFT数据支持，为用户带来优质的NFT搜索查询等相关交互功能，提升用户产品体验。Decert是登链社区旗下孵化的产品之一，致力于使区块链学习更轻松易懂的教程网站，它的目标是帮助用户更好地理解和学习区块链技术。Decert 旨在让每个Builder在Web3.0时代都拥有可信的履历数据，形成一个更自由、更可信、更高效的Builder世界。Decert提供搜索钱包地址或ENS域名来查找个人Web3履历和信誉记录及POAP，NFTScan将
文章目录前言一.什么是缓存击穿二.基于互斥锁解决缓存击穿三.基于逻辑过期解决缓存击穿四.接口测试五.两者对比前言身逢乱世，未雨绸缪一.什么是缓存击穿说直白点，就是一个被非常频繁使用的key突然失效了请求没命中缓存，而因此造成了无数的请求落到数据库上，瞬间将数据库拖垮。而这样的key也被叫做热key!可以直观地看到，要想解决缓存击穿绝对不能让这么多线程的请求在某一时段大量去访问到数据库。以此为基础，针对访问数据库的限制有两种解决方案：二.基于互斥锁解决缓存击穿对于一个访问频繁的id查询接口，可能会发生缓存击穿问题，下面通过互斥锁的方式来解决在以前，id查询信息的接口里一般将查询的信息写到缓存里，
文章目录前言一.什么是缓存击穿二.基于互斥锁解决缓存击穿三.基于逻辑过期解决缓存击穿四.接口测试五.两者对比前言身逢乱世，未雨绸缪一.什么是缓存击穿说直白点，就是一个被非常频繁使用的key突然失效了请求没命中缓存，而因此造成了无数的请求落到数据库上，瞬间将数据库拖垮。而这样的key也被叫做热key!可以直观地看到，要想解决缓存击穿绝对不能让这么多线程的请求在某一时段大量去访问到数据库。以此为基础，针对访问数据库的限制有两种解决方案：二.基于互斥锁解决缓存击穿对于一个访问频繁的id查询接口，可能会发生缓存击穿问题，下面通过互斥锁的方式来解决在以前，id查询信息的接口里一般将查询的信息写到缓存里，
作者简介：辭七七，目前大一，正在学习C/C++，Java，Python等作者主页：七七的个人主页文章收录专栏：七七的闲谈欢迎大家点赞👍收藏⭐加关注哦！💖💖技术研究研究方法智能模拟学科范畴涉及学科研究范畴安全问题实现方法人工智能与人类差距用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解
联邦学习与安全多方计算1.联邦学习2.安全多方计算3.联系与区别1.联邦学习联邦学习（FL，FederatedLearning）是谷歌于2016年提出的一种分布式机器学习框架，可以在保护个人数据隐私的前提下，联合多方用户的数据实现模型训练。联邦学习用于解决“数据孤岛”问题，核心思想是“数据不动模型动，数据可用不可见”。传统机器学习中，数据需集中在一起进行模型训练，这样会暴露个人隐私，且数据共享也面临信任问题。联邦学习中，数据被分散在多个地方，每个地方的数据在本地进行处理形成本地模型，本地模型通过联邦学习算法进行汇聚和更新，最终得到一个全局模型。这样既保护了隐私，同时也避免了数据共享的信任问题。
联邦学习与安全多方计算1.联邦学习2.安全多方计算3.联系与区别1.联邦学习联邦学习（FL，FederatedLearning）是谷歌于2016年提出的一种分布式机器学习框架，可以在保护个人数据隐私的前提下，联合多方用户的数据实现模型训练。联邦学习用于解决“数据孤岛”问题，核心思想是“数据不动模型动，数据可用不可见”。传统机器学习中，数据需集中在一起进行模型训练，这样会暴露个人隐私，且数据共享也面临信任问题。联邦学习中，数据被分散在多个地方，每个地方的数据在本地进行处理形成本地模型，本地模型通过联邦学习算法进行汇聚和更新，最终得到一个全局模型。这样既保护了隐私，同时也避免了数据共享的信任问题。
1、在线绘制逻辑门电路图的网址VisualParadigm：逻辑图软件(visual-paradigm.com)2、在线绘制时序图的网址WaveDrom：WaveDrom-Digitaltimingdiagrameverywhere3、在线电路仿真网站（电路模拟器）Circuitjs：Circuitjsweb在线电路模拟器(xiaogd.net) 持续更新中~
近年来，随着科学技术的发展，越来越多的高新技术开始走入人们的视野，而作为目前最前沿技术之一的区块链技术，正以其蓬勃的趋势布局到人们的日常生活起居中。目前来说，区块链技术早已从纯粹的技术性探究迈向了应用落地的阶段。世界各国早已出現许多与之有关的公司和技术团队。有一些公司早已通过本身的业务探索出了独具特色的应用场景，越来越多的公司仍处于勇于探索和验证的阶段。事实上，要寻找适宜的应用场景，还得从区块链技术本身的特点来考虑。经世链财经（shilian.com）了解，区块链在没有引进第三方代理机构的条件下，可以给予去中心化、不可篡改、安全可靠等特点确保。故此，任何直接或间接借助于第三方担保公司的活动，均
