一、什么是进程，什么是线程进程是cpu资源分配最小单位，线程是进程最小调度单位。在我们的操作系统中，有许多许多的进程，操作系统每干一件事儿就会交给一个进程去做，比如打开音乐就是一个进程。而每个进程里又包含了许多的线程，例如打开了音乐播放器，放一首歌，就是一个新的线程，切换下一首，可能又是另外一个线程。总之他俩之间的关系就是一个进程包含多个线程。二、浏览器是多进程还是单进程浏览器一般都是多进程，每开一个tab页，就是一个新的进程。这也就是为什么一个tab页崩溃了不会影响到整个浏览器崩溃。他主要分为以下几个进程：1、主进程：只有一个，负责调度主控整个浏览器2、插件进程：每个插件都有一个进程，只在插
深度学习自然语言处理分享知乎：何枝在这篇文章中，我们将尽可能详细地梳理一个完整的LLM训练流程。包括模型预训练（Pretrain）、Tokenizer训练、指令微调（InstructionTuning）等环节。文末进群，作者答疑、不错过直播1.预训练阶段（PretrainingStage）工欲善其事，必先利其器。当前，不少工作选择在一个较强的基座模型上进行微调，且通常效果不错（如：[alpaca]、[vicuna]等）。这种成功的前提在于：预训练模型和下游任务的差距不大，预训练模型中通常已经包含微调任务中所需要的知识。但在实际情况中，我们通常会遇到一些问题，使得我们无法直接使用一些开源back
一、国外医疗大模型1、谷歌医疗大模型（Med-PaLM）谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究，根据其研究结果，一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%，与现实中人类临床医生的水平（92.9%）相当。2、BioMedLM（PubMedGPT）斯坦福基础模型研究中心（CRFM）和MosaicML联合开发了BioMedLM（PubMedGPT）模型，一种经训练可以解释生物医学语言的大型语言模型。CRFM使用MosaicML平台，根据PubMed的生物医学数据训练了2.7B参数GPT，在美国医疗执照考试(USMLE)的医疗问
前言很多师傅在搞渗透测试时，离不开burpsuite，有一些好的插件如虎添翼，我把常用的burp插件整理分享出来，若各位师傅有好用的插件欢迎留言交流！插件Log4j2Scan该工具为被动扫描Log4j2漏洞CVE-2021-44228的BurpSuite插件，具有多DNSLog（后端）平台支持，支持异步并发检测、内网检测、延迟检测等功能。下载地址：https://github.com/whwlsfb/Log4j2ScanBurpFastJsonScan一款基于BurpSuite的被动式FastJson检测插件下载地址：https://github.com/pmiaowu/BurpFastJs
基础知识机器语言机器语言是机器指令的集合机器指令是一台机器可以正确执行的命令机器指令由一串二进制数表示汇编语言汇编语言的主体是汇编指令汇编指令是机器指令便于记忆的书写格式汇编指令是机器指令的助记符汇编语言的组成汇编指令：机器码的助记符，有对应的机器码伪指令：：没有对应的机器码，由编译器执行，计算器并不执行其他符号：如+、-、*、/等，由编译器识别，没有对应的机器码汇编语言的种类8086汇编(8086处理器是16bit的CPU)Win32汇编Win64汇编AT&T汇编(Mac、iOS模拟器)ARM汇编(嵌入式、iOS真机)汇编无法得到高级语言，因为不同高级语言在汇编上是相同的总线总线是一根根导线
初等变换核心是研究同解问题在理解同解时—时刻要将上图复刻在脑海里下面来讨论同解情况1、A->B做的是可逆行变换时（多次初等行变换）先从方程组观察–无论是将方程交换、线性相加、或是自增（一切可逆变换都由该三种变换组成），直观上容易看出满足A方程和B方程是同解的从矩阵观察–初等变换–(行)秩不改变—意味着约束条件（方程）没有少（约束条件少了直观上解就更自由了-故解有可能增加–一个约束条件能解放一维的解空间~不太严谨）----故A和B是同解的2、A->B做的是不可逆行变换时直接结合方程及解空间理解：不可逆的行变换就意味者从A->B的过程中，会失去一些约束条件可能导致解增多（解空间升维）–为什么是可能
参考链接https://github.com/cfug/dio/blob/main/dio/README-ZH.md添加依赖 手动添加到pubspec.yaml:dependencies:dio:^替换为最新版本在终端使用以下命令：$dartpubadddioDiodio是一个强大的HTTP网络请求库，支持全局配置、RestfulAPI、FormData、拦截器、请求取消、Cookie管理、文件上传/下载、超时、自定义适配器、转换器等。 使用单例模式封装网络工具类单例模式详见：Flutter之单例模式的四种方法_YUFENGSHI.LJ的博客-CSDN博客classHttpManager{//
我的数据库中有3个表PROJECTS-id-name-date_created-user_created-status(orfordisabled,1forenabled)PROJECTS_MANAGERS(aprojectmayhave0ormoremanagers)-id-project_id-manager_usernamePROJECTS_MEMBERS(aprojectmayhave0ormoremembers)-id-project_id-member_username我正在尝试创建一个mysql连接查询来列出特定用户参与其中状态等于1的所有项目。具体来说，一个查询将列出用
灾害风险的核心和难点在于洞察二字。这意味着我们的工作不能仅仅停留在传统意义上对于过去的简单归纳演绎，也不能止步于对危险要素地单存地监测和预测，而是以更加科学严谨的态度对待每个环节，并围绕业务需求，提出更加综合更具实效的解决方案。灾害风险洞察是以灾害发生发展消亡过程机理为主线，以灾害风险管理理论体系为框架构建的。灾害过程是动态的，灾灾前、灾时、灾中、灾后的不同阶段，各种致灾要素、承灾对象的时空变换，相互影响，形成了一个个相互独立又紧密关联的场景。而这些场景里丰富的数据就像系统里流淌的血液，是系统能够运行的前提。我们可以将一些灾害风险管理体系中重要的数据对象加以提炼，于是就得到诸如风险、预警、响应
文章目录引言一、定义二、判别法写在最后引言昨天学了矩阵的合同关系，老汤讲义里也列举了三大关系的定义和判别法，方便我们进行区分。但是光看还是难以入脑，为此，我想自己梳理一遍，顺带也复习一下线代之前的所学。一、定义矩阵等价——设A,B\pmb{A,B}A,B为同型矩阵，若存在可逆矩阵P,Q\pmb{P,Q}P,Q，使得PAQ=B\pmb{PAQ=B}PAQ=B，称矩阵A,B\pmb{A,B}A,B等价，记为A≅B\pmb{A\congB}A≅B。矩阵相似——设A,B\pmb{A,B}A,B为nnn阶矩阵，若存在可逆矩阵P\pmb{P}P，使得P−1AP=B\pmb{P^{-1}AP=B}P−1AP
