From：https://www.big-yellow-j.top/posts/2025/10/11/Quantized.html 模型量化技术 简单了解几个概念： 量化：是一种模型压缩的常见方法，将模型权重从高精度（如FP16或FP32）量化为低比特位（如INT8、INT4）。常见的量化策略可以分 ...
“多对多”关系不像“一对多”那么“单纯”，它内部涉及到“连接实体”（Join Entity）的概念。咱们先放下这个概念不表，来了解一下多对多数据表为什么需要一个“辅助表”来建立关系。假设有两张表：一张表示学生，一张表示选修课。那么，这里头的关系是你可以选多门课，而一门课可以被多人选。这是多对多关系，没问题吧。按照数据库存储的原则，学生表中每位学生的信息都不应重复，而课程表也是如此。这么一看，多对多
没看懂官方题解，手搓了一个笛卡尔树做法，参考了 nullptr_qwq 的题解和陈昕阳的代码。 题意：有两种操作： 给出一个区间 \([l,r]\)。 给出一个 \(x\)，对于所有满足 \(l<x<r\) 的区间 \([l,r]\)，各有 \(\frac{1}{2}\) 的概率变成 \([l,x] ...
摘要：微软亚洲研究院、同济大学和清华大学的研究者提出AttentiveMaskCLIP（A-CLIP），通过注意力引导的智能掩码策略提升CLIP训练效率。该方法利用EMA网络计算图像标记与文本的语义相关性，保留关键标记并移除冗余部分，有效解决随机掩码导致的语义破坏问题。实验表明，A-CLIP在ImageNet-1K零样本分类达到43.9%准确率，比SLIP提升1.1%，同时训练速度提高2.3倍。该工作显著降低了多模态模型训练成本，为大规模视觉语言预训练提供了高效解决方案。
在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为许多先进模型的核心组件，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中表现卓越。然而，传统注意力机制的计算复杂度和内存消耗限制了模型的规模和训练效率。flash-attention作为一种高效的注意力实现方式，通过优化内存访问模式和计算流程，显著降低了计算复杂度和内存占用，使得训练和部署大型模型成为可能。本文将详细...
在 Linux 系统中，进程信号是实现进程间异步通信、事件通知和异常处理的核心机制。无论是用户按下Ctrl+C终止进程，还是程序出现段错误崩溃，背后都离不开信号的身影。本文将以 “信号的产生 - 保存 - 处理” 为主线，结合代码实例和内核原理，带你全面掌握 Linux 进程信号的技术细节与实战技巧。一
实模式是指CPU的寻址方式，寄存器大小，指令用法等，是用来反应CPU在该环境下如何工作的概念。CPU的工作原理：CPU大体分为三个部分，控制、运算、存储单元。控制单元是CPU的控制中心，大致由指令寄存器IR、指令译码器ID、操作控制器OC组成。程序被加载到内存后，指令指针寄存器IP指向内存中下一条待执行指令的地址，控制单元根据IP寄存器的指向，将位于内存中的指令逐个装载到指令寄存器中，指令译码器将
好的，今天公司分配了个解决ie中的bug的任务，其中，有一个就是iframe 的高度 100% 没有生效的问题；一开始，由于我真的没有怎么去了解过iframe这个货，所以，网上各种搜索一大堆关于这货的资料，到最后，发现并没有卵用，没有找到问题的重点；甚至搜索到请求头要设置X-Frame-Options这个参数的点上去了，顺带说说，X-Frame-Options这个参数：有时候为了防止网页被别人的网
以LLaMA 为代表的模型是大模型主流架构Decoder-only的典型代表，相对于基础Transformer中的decoder模块，本文主要围绕LLaMA 结构的核心组成和主要变化点，介绍以下内容：1）LLaMA架构的核心组成部分模块MHA和FFN的结构拆解。
2）每个模块的归一化和激活函数，相对于基础transformer变化原因。
3）LLaMA系列模型发展及衍生模型介绍1，LLaMA 架构
使用表来统一表示Lua中的一切数据，是Lua区分其他语言的一个特色。 Lua表分为数组（索引从1开始）和散列表两个部分，可以模拟其他各种数据--数组、链表、树等。4.1 表的数据结构//llimits.h:27
typedef unsigned char lu_byte;
//ltm.h:18
typedef enum {
TM_INDE
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句 ...
题目链接 Codeforces 2062F Traveling Salescat 题目大意 给定一张图含 \(N\) 个点，第 \(i\) 点有属性 \(a_i\) 和 \(b_i\)，任意两点间都有无向边，边权为 \(max(a_i + b_j, a_j + b_i)\) ，对于特定整数 \(k\ ...
java.util 接口 Map<K,V>类型参数：K - 此映射所维护的键的类型V - 映射值的类型Map是以键值对的形式存储数据的。Map集合与Collection集合一样，处于集合框架的顶层： 常用方法：1.增加 Vput(K key, V
JS今日任务使用JS完成页面定时弹出广告使用JS完成表单的校验使用JS完成表格的隔行换色使用JS完成复选框的全选效果使用JS完成省市联动效果教学导航教学目标掌握JS中的BOM对象掌握JS中的常用的事件掌握JS中的常用DOM操作了解JS中的内置对象教学方法案例驱动法 1.1 使用JS定时弹出广告1.1.1 需求分析：在浏览网站的时候，通常会5秒左右在顶部显示一个广告。过
构想梳理：“价值导图”——一种实现AI价值对齐的结构化范式 一、 核心洞察：从“价值盲盒”到“价值蓝图” · 问题根源：当前主流AI（如大语言模型）的价值对齐方法（RLHF、提示词工程、事后过滤）存在根本缺陷。它们像是在与一个“黑箱”协作，我们无法预知或审视AI内部的决策过程，只能被动接受其输出结果 ...
在高端电信应用中，我们经常面临跨大型印刷电路板 (PCB) 供电的挑战。为了给关键的 ASIC 和处理器提供宝贵的空间，电源通常被分配到电路板的角落或边缘。为了补偿电源路径的电阻下降，通常使用远程感应——特别是对于低压、大电流应用。负载的动态特性，加上电源路径的寄生电阻，可能会影响电源的运行，如果不注意的话。以下是使用远程电源时避免陷阱的 3 种方法： 降低电源路径阻抗：通过利用可用的电源层，可以
类和对象 继承 基本语法project8 filename01继承是面向对象三大特性之一
有些类与类之间存在特殊关系
我们发现定义这些类时，下级别的成员除了拥有上一级的共性，还有自己的特性 这个时候就可以利用继承的技术 减少重复的代码
语法：class 子类: 继承方式 父类
子类 也称为 派生类
父类 也成为 基类include
using namespace std;
class BaseP
Fabric 2.x 外部链码部署（External Chaincode Service）实战攻略在 Fabric 传统链码部署模式中，链码需要经过打包、编译、下载、批准和提交这几个步骤。如果要更新链码，还需要再走一遍整个流程。对于链码测试阶段的开发者来说非常繁琐，尤其在组织和节点较多的网络中更是如此。好消息是：Fabric 2.0+ 支持 External Chaincode Service（外
Apache Weex (Incubating)作为跨平台移动UI框架，支持Android 4.1+、iOS 9.0+和WebKit 534.30+环境，通过单一代码库实现多端一致体验。本文将详细介绍如何将Weex前端与Serverless架构结合，消除传统后端开发复杂性，特别适合快速迭代的移动应用场景。## 架构设计：前后端分离新范式Weex与Serverless的集成架构基于"前端驱动...
在工业控制系统领域，罗克韦尔自动化的 “集成架构” 理念颇具代表性 —— 它不是单一设备，而是一套 “软硬件协同、数据无缝流动” 的解决方案，核心是打破不同设备（PLC、HMI、变频器）之间的通信壁垒，实现 “一站式管理”。集成架构的最终目标，是实现 “从设备层到信息层的数据透明传输”—— 传感器采集的原始数据（如 “零件尺寸误差 0.1mm”），可以直接传递到 MES 系统进行质量分析，再传递到 ERP 系统用于成本核算，无需人工干预。位于中间层，相当于公司的 “部门经理”，是控制逻辑的核心执行者。
vite-plugin-purge-iconsvite-plugin-purge-icons 是一个 Vite 插件，用于按需加载 SVG 图标。类似于 TailwindCSS + PurgeCSS，但作用于图标。它会分析你的源代码或打包后的文件，提取出你使用的图标名称，然后将这些需要的图标数据（SVG）打包到你的代码中，减少了不必要的带宽和额外的未使用的图标，从而优化了加载性能。该插件通过加入
作为高频使用Windows系统的你们，是否常被「后台服务占用资源过多」「系统响应变慢影响编码效率」「游戏/编译性能受限」等问题影响效率？今天分享的这款技术工具，能针对性解决这些实操难题。
作为后端开发工程师或学生党，你是否常被报名照片格式不合规、照相馆收费高、在线工具泄露隐私等问题影响效率？今天分享的这款技术工具，能针对性解决这些实操难题。HivisionIDPhotos 是一款专注于AI人像分割与标准证件照生成的轻量级工具，核心优势在于高精度抠图模型和多尺寸模板自动适配，能有效解决传统修图耗时长、第三方平台收费/限免的问题，适配公务员考试报名、高校研究生复试材料准备、日常证件照快速出片等高频场景。推荐使用 Python 虚拟环境（如 或 ）避免依赖冲突。确保系统已安装 OpenCV、Py
在分布式系统监控领域，Pinpoint作为全链路追踪工具被广泛应用，但其数据存储成本常成为企业运维的隐形负担。本文将从HBase表结构设计、TTL（Time-To-Live）配置和存储优化三个维度，手把手教你计算Pinpoint数据生命周期管理的总拥有成本（TCO），让每GB存储都产生业务价值。## 数据存储架构与成本基线Pinpoint采用HBase作为底层存储引擎，其表结构设计直接影响...
在消息队列系统中，消息处理失败是常见问题。RabbitMQ（消息队列，Message Queue）提供了死信交换器（Dead Letter Exchange，DLX）和灵活的重试机制，帮助开发者优雅处理异常消息。本文将从实际场景出发，详细介绍如何配置死信处理流程、设计重试策略，并结合项目源码展示实现原理。死信处理基础什么是死信消息当消息满足以下条件之一时，会被标记为死信（Dead Letter）
移动前端开发中，iOS设备的Web检查一直存在协议不兼容问题。Apple的WebInspector协议与Chrome DevTools协议（CDP）存在显著差异，导致开发人员无法直接使用Chrome DevTools调试iOS Safari。ios-webkit-debug-proxy作为关键桥梁，通过核心的WebInspector模块实现两种协议的无缝转换。本文将深入解析这一转换机制的实现细节，...
Hive 作为 Hadoop 生态系统中重要的数据仓库工具，在大数据平台中扮演着关键角色。数据导入是构建 Hive 数据仓库的首要环节，直接影响后续数据分析和处理的效率与准确性。
掌握高效异步通信方案，本文详解Java消息队列集成RocketMQ的8个关键步骤。涵盖生产者消费者模型、消息可靠性保障、集群部署等核心场景，助力构建高并发分布式系统。方法实用，步骤清晰，值得收藏。