基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B概述ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。transformer结构：转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/位置编码ChatGLM-6B的位置编码采用的旋转位置编码(RoPB)实现。其源码：classRotaryEmbedding(torch.nn.Module):def__init__(self,dim,base=10000,precision=torch.half,lear

不知道你有没有注意到，Vue在每次新版本发布时，版本号后面都会跟一个英文的版本名称，这些名称都是什么意思呢？本文就来揭秘Vue.js那些有趣的版本名称！图片可以看到，Vue.js版本名称多数来自漫画和动漫，其中大部分属于科幻类。Vue.js0.6：VueJS2013年12月8日，Vue发布了第一个正式版本0.6，版本名称为VueJS。图片Vue.js0.9：Animatrix2014年2月25日，Vue发布0.9版本，版本名称为Animatrix。图片TheAnimatrix中文名为黑客帝国动画版，它是由美国华纳兄弟出品的一部动画科幻电影。该片共分为九部分，在电影版《黑客帝国》所描绘的虚拟世界

目录本文较长，给大家提供了目录，可以直接看自己感兴趣的部分。前言有关事件的概念示例​简单示例​标准.NET事件模式​使用泛型版本的标准.NET事件模式​补充总结参考前言前面介绍了C#中的委托，事件的很多部分都与委托类似。实际上，事件就像是专门用于某种特殊用途的简单委托，事件包含了一个私有的委托，如下图所示：有关事件的私有委托需要了解的重要事项如下：1、事件提供了对它的私有控制委托的结构化访问。我们无法直接访问该委托。2、事件中可用的操作比委托要少，对于事件我们只可以添加、删除或调用事件处理程序。3、事件被触发时，它调用委托来依次调用调用列表中的方法。有关事件的概念发布者（Publisher）：

本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu

本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu

数据结构以及算法索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些

  先贴上效果图:本文将从客户端说起，从客户端到服务端(如何搭建云电脑连接外网)开始一步步实现聊天室。全程采用c/c++语言，教程会用到MFC，不熟悉的朋友可以先去了解一些基础知识，有用到的知识点会在文章中进行详细的介绍以及解释。 先从客户端开始做起，我们先根据效果图对客户端功能进行分析:  这是一个基于对话框的窗口。我们要实现等待功能如下:1.建立一个文本框，并且将聊天内容展示到文本框内。2.建立两个编辑框，一个发送按钮和一个自动回复的可选择按钮，用于实现发送和自动发送功能。3.建立编辑框保存昵称，保存成功后在当前目录下生成配置文件，方便下次读取。4.设立两个编辑框分别写入端口号和IP地址，

马云说过，员工离职只有两个原因：①薪资不到位；②心里受委屈了。其他都是扯淡。所以离职哪有什么重大原因，都是大家心知杜明的事情，但是看破不说破，我们去面试就是为了去拿offer的，所以说千万别想着去吐槽。前言这个问题，其实就是面试官想要你主动离职还是被动离职。一来：不要表现出很多埋怨的情绪，这样的话会让面试官觉得你是一个负能量很重，喜欢埋怨的同事。原因客观原因比如：不交五险一金、克扣工资啥的可以直接说。薪水（和事情挂钩）比如：就是活是做的不错的，但是，然后也负责了很多离职同事现有的工作，工作超负荷，然后薪资上并没有比较大的调整。对标了一些同行朋友的情况，我目前工资算是偏低的。所以想在外面看看机会

ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod

ChatGLM的部署，主要是两个步骤：在Github上下载chatglm的库文件在HuggingFace上下载模型参数与配置文件ChatGLM包从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损失函数等具体的实现，并不在该项目源码中。不管以哪种方式部署，最核心就是三句代码，其作用是引入模型参数，初始化transformers配置；以web部署的方式为例：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_cod