1.光盘的数据容量 光盘在内外圈之间的环形区域，经过编码的数字信息，以一定的深度和宽度，不同长度的凹坑的形式，用烧灼技术存储在呈螺旋线形状的信道上，相邻两条螺旋线之间的距离称为信道间距。 精确计算螺旋线长度需要用到曲线（螺旋线）积分，由于信道间距很小，所以螺旋线可以用一系列同心圆周长之和来近似。2.双层玻璃的功效 问题：双层玻璃窗与同样多材料的单层玻璃窗相比，减少多少热
UML 2.0规范 迅速成为建立软件系统可视化、规范、文档的标准。统一建模语言(UML) 也被用于非软件系统的建模，并在很多领域，诸如金融，军事，工程方面应用广泛。 UML 2 定义了13种基本的图，它们被分成两大类: 1. 结构建模图 结构图定义了一个模型的静态架构。它们通常被用来对那些构成模型的‘要素'建模，诸如：类，对象，接口和物理组件。另外，它们也被用来对元素间关联和依赖关系进行建模。包图
由于GPT大模型的复杂性和多样化的应用场景，其架构图在理解和实施其设计时至关重要。本文旨在对“GPT大模型架构图”进行深度解析，涵盖模型的背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析，以帮助读者全面理解这一技术。
在理解GPT大模型架构之前，我们需要明确其产生背景。近年来，随着深度学习特别是自然语言处理（NLP）的快速发展，GPT（生成式预训练变换器）在各类任务中表现出色。这一进
目录失血模型，贫血模型，充血模型和胀血模型定义及优点和缺点失血模型贫血模型充血模型胀血模型失血模型，贫血模型,充血和胀血代码样例失血模型代码样例贫血模型代码样例充血模型代码样例DDD分层架构模型及基于贫血模型的微服务代码模型DDD 分层架构模型基于贫血模型的微服务代码模型综合评价失血模型，贫血模型，充血模型和胀血模型定义及优点和缺点领域模型分为4大类：失血模型、贫血模型、充血模型、胀血模型。这类理
1.瀑布模型：之前必须先撰写出非常详细的需求说明书；2.快速原型模型:出软件产品的原型系统，这样可快速的和用户交互，用户通过该原型系统具体的了解该款软件，并通过原型发现用户需求的遗漏，同时用户参与度相较于瀑布模型加大了不少，这弥补了瀑布模型的不足；3.增量模型： 增量模型是将软件产品作为一系列的增量构件来设计、编码的。这样既可以快速的向用户提交可完成部分功能的产品，又能让用户有较充裕的时间适应新
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2024-09-29 17:53:01
79阅读
# 实现“大模型服务架构图”教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“大模型服务架构图”。下面是整个流程以及每一步需要做的事情。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 制定架构设计 --> 编写代码 --> 测试 --> 部署上线
```
## 步骤
1. **确定需求**
- 确定服务的功能和需求
原创
2024-03-03 05:35:47
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AIGC大模型架构图是近年来技术发展的热点话题，随着人工智能生成内容（AIGC）的兴起，很多企业开始探索如何构建高效的模型架构以提升内容生成质量。本文将围绕AIGC大模型架构展开，深入分析其背景、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论等方面，帮助读者全面理解AIGC大模型的设计与实现过程。
## 背景描述
在探讨AIGC大模型架构之前，我们首先要理解其在当前技术浪潮中的重要性。AIGC技术为内
关于模型的100个问答-part2一距离过年还有8天，没错的，我跟你一样还没有休假。深圳这段时间是冷到刺骨了，就是冷到我今天才来更新，不要烦我每次都要说这段话，毕竟是生活中无处表达，只能在这抒发了。上周的part1,感谢留言区的大神的回答，也补充了我知识的缺陷，谢谢！今天能写多少的问题就写多少个问题哈，有些我是想到就写上去了，也希望在这篇文章也能有大神出没，这个系列就是把一些零碎的知识汇总一下。1
核心观点
1.赛道重要性：去中心化身份（DID）是Web3的枢纽，是应用层发展的瓶颈
2.项目分类：DID项目形态繁多，可大致划分为链下身份认证类、链上身份聚合类、链上信用评分类、链上行为认证类
3.未来发展：DID处于早期探索阶段，需要解决三大问题 —— 产品形态问题、数字人与真人之争、隐私保护问题
一、DID是当前Web3应用层发展的瓶颈
文章目录模型加载注意事项模型加载代码博文配套视频课程：24小时实现从零到AI人工智能模型加载注意事项模型加载前提是之前模型已经有保存加载之后的模型应该是训练好的模型，在进行测试时是不需要在进行梯度下降降低误差的训练的数据集必须要与测试的数据集特征值相同 测试集设置的name参数必须与模型保存时的name数量和通途上匹配模型加载代码# 完成图形图像的加载 (分辨率和尺寸相同)
from tensor
实验-存储器实验目的：实验内容：实验设计原理：实验设计单端口设计：同步读写:仿真：异步读同步写：仿真：双端口设计：仿真：FIFO设计顶层模块fifo模块仿真注意事项：实验目的：1.掌握随机存储器原理，学会 FPGA 内部存储器控制器的设计方法。 2.掌握单端口与双端口 RAM（随机存储器）设计与实现。 3.掌握 FIFO（先入先出存储队列）设计与实现。实验内容：1.利用 BASYS3 片内存储器单
看了很多大模型平台，基本上这些平台都开源了模型建立过程，训练和微调数据等整个过程和脚本在github上描述的也比较详细，很多AI人员也分享了很多模型训练过程。经过多次比较选择，感觉还是LLaMA还是比较好，称为羊驼，国内在这个模型基础上，增强了中文能力，考虑到租用GPU成本问题，采用7B模型。在租用资源之前，首先在笔记本电脑上部署LLaMA.CPP，使用大模型部署成功，因为资源不足，又没有GPU，
参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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11月3日，2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔搭社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过1/3为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。“近十年来，AI的研究发展迅猛，但AI的应用始终是一大难题，使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周
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2024-04-29 15:35:24
222阅读
CUDA编程模型概述:以程序员的角度可以从以下几个不同的层面来看待并行计算。领域层逻辑层硬件层在编程与算法设计的过程中，你最关心的应是在领域层如何解析数据和函数，以便在并行运行环境中能正确、高效地解决问题。 当进入编程阶段，你的关注点应转向如何组织并发线程。在这个阶段，你需要从逻辑层面来思考，以确保你的线程和计算能正确地解决问题。在C语言并行编程中，需要使用pthreads或OpenMP技术来显式
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2023-12-20 09:56:31
197阅读
一、Storm计算模型简介 DAG计算模型，一个阶段接另一个阶段再接另一个阶段，在这个有向无环图里面可以灵活的组合，DAG是由Spout和bolt组合起来的，它们都是节点，边就是stream数据流，数据流里面的数据单元就是Tuple，而grouping呢就是数据流里面的数据如何做分发。二、DAG模型介绍
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2024-01-04 12:13:37
676阅读
曾经有同学问我，从初级产品经理晋升到中级产品经理的人，在思维模式上有什么变化吗？我是这样回答的：他们有一套相互关联、环环相扣的关键问题的意识；恰如其分的提出和回答关键问题的能力；积极主动地利用关键问题的强烈愿望。而这种思维的关键，就是批判性思维。就像“海绵式”与“淘金式”思维的区别，海绵，吸收，知识储备，相对被动；淘金，筛选，知识互动，提问的态度；两种思维在应用上要对立统一，我们似乎只被教了前一种
1. 什么是DAG宽依赖是划分Stage的依据。DAG的边界
开始:通过SparkContext创建的RDD结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG一个job和一个DAG有什么样的关系？
触发一个job形成一个DAG注意:一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖一
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2023-12-18 18:10:33
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DAE（Digital Asset Exchange）文件格式是3D交互文件格式，一般用于多个图形程序之间交换数字数据，DAE是一种3D模型，可被flash 导入。3Dmax与maya需要安装dae输出插件才可以打开，输出成后缀为dae的文件。谷歌地球的模型就是DAE。DAE文件是COLLADA的模型文件COLLADA定义了XML命名空间和数据库模式，以便在不丢失信息的情况下轻松地在应用程序之间传
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2024-05-08 10:57:13
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文章目录一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一 模型训练1.基于高层API训练模型通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括
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2024-07-05 14:41:41
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