DNN日志初探
DNN中，处理Log的类有很多。一般，捕捉到一个Exception Log的时候，就会调用ExceptionLogController类，来把该信息封装成一个LogInfo对象，然后，把这个LogInfo对象存放到全局唯一的对象LoggingProvider中，具体存放到LoggingProvider对象的什么成员中呢，是存放到Logging
# 如何实现 ChatGLM 架构
ChatGLM 是一种新兴的对话生成模型架构，适合用于各种自然语言处理任务。对于刚入行的开发者来说，实现这一架构可能会感觉复杂，但只要按照明确的步骤进行，就能顺利完成。本文将为你提供一份详细的实现流程及相关代码示例，帮助你快速上手。
## 实现流程
以下是实现 ChatGLM 架构的基本流程：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
大纲一、环境准备二、拓扑准备三、前提条件四、安装相关软件五、配置 heartbeat（crm 资源管理器）六、crm资源管理器七、crm图形界面配置详解 八、高可用集群架构回顾九、crm配置资源十、crm资源约束十一、crm资源配置总结一、环境准备1.操作系统CentOS 5.5 X86_64 最小化安装说明：一般Heartbeat v2.x 都安装在CentOS 5.x系列中，而CentOS 6
（1）C4.5算法的特点为：输入变量（自变量）：为分类型变量或连续型变量。输出变量（目标变量）：为分类型变量。连续变量处理：N等分离散化。树分枝类型：多分枝。分裂指标：信息增益比率gain ratio（分裂后的目标变量取值变异较小，纯度高）前剪枝：叶节点数是否小于某一阈值。后剪枝：使用置信度法和减少-误差法。（2）CART算法的特点为：输入变量（自变量）：为分类型变量或连续型变量。输出变量（目标变
转载
2024-02-14 13:17:42
68阅读
可伸缩的IO完成端口服务器模型备注：此文是本人首次翻译，如果不精确或者难以理解的地方，请查阅原文章。1、简介：该文主要介绍三个主题：线程管理，内存管理，和客户端套接字处理结构。这里使用TCP套接字。2、线程通常，当开发服务器程序时，线程模型的使用可以被分为以下两种：l 容易实现的，一个（服务）线程对应一个客户端连接/套接字l 复杂一点的，使用线程池（如：固定大小线程池，基于超时
Cortex-M3 的存储系统架构与传统的 ARM 处理器有很大的区别。 Cortex-M3 处理器采用哈佛（ Harvard）结构，拥有独立的指令总线（ I-Code）与数据总线（ D-Code）。具有以下新特性：1. 存储器映射是预定义的，它规定了存储器访问所使用的总线。访问不同的存储设备时，处理器可对访问速度进行优化。2. Cortex-M3 的存储系统支持位带操作，可对存储器和外设的位数据
转载
2024-09-05 17:36:11
51阅读
本文详细解读了OpenAI公司在2018年6月发布的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，它其中介绍的算法也就是后来人们说的GPT。 目录引言GPT方法无监督预训练有监督微调子任务的描述实验参考文献 引言在Transformer方法推出的1年后，OpenAI公司发布了GPT系列的第一篇论文，采用生成-判别模型
转载
2024-08-28 17:06:09
144阅读
在本篇博文中，我将带您一同探讨“ChatGLM与LLaMA之间的差别”。这两款强大的语言模型在结构、设计和应用场景上都有各自的特色和差异。接下来，我将遵循以下逻辑结构详细阐述这两者的对比，从协议背景到性能优化，带您深入理解。
## 协议背景
在了解ChatGLM与LLaMA的具体差异之前，我们需要从基础的协议背景入手。
```mermaid
erDiagram
Model {
ChatGLM和Llama是当今人工智能领域颇受关注的模型，它们在自然语言处理、对话系统以及其他多种场景中展现了巨大的潜力。然而，对于这些技术的实施与管理，尤其是在数据保护和灾难恢复方面，我们需要有详细的策略。接下来，我将为你提供一个全面的指南，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读。
## 备份策略
构建高效的备份策略是确保数据安全的基础。首先，我们需要一个清晰的思
# 如何实现“python chatglm模块”
## 一、整体流程
首先，让我们看一下实现“python chatglm模块”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
技术背景 --> 开发环境: 确定开发环境
开发环境 --> 安装chatglm模块: 安装chatglm模块
安装chatglm模块 --> 导入chatglm模块: 导入chatgl
原创
2024-05-04 05:54:46
93阅读
当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用，各种参数配置，各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。CPU能跑，但是慢到怀疑人生，低配模型都得跑一周低配显卡，显存不够，H128 根本就跑不起来，BS稍微大点就蹦了本地不行，其实可以用GPU服务器，但是价格不比买个高配显卡便宜。深度学习玩的就是配置，配置太差怎么办？ 花钱升级咯。没钱怎么办？ 本来想说“凉拌”，但是经过多日研究，还是找出了一条
## Docker部署chatGLM
作为一位经验丰富的开发者，我会向你解释如何使用Docker来部署chatGLM。这个过程可以分为以下几个步骤：
1. 安装Docker：首先，你需要在你的机器上安装Docker。你可以访问[Docker官方网站]( version`命令来验证Docker是否成功安装。
2. 获取chatGLM代码：你需要从源代码库中获取chatGLM的代码。你可以使用G
原创
2024-01-09 08:15:58
428阅读
ChatGLM最大的优点是开源，并针对中文进行了优化，尤其是可以在自己的机
原创
精选
2023-04-01 21:16:26
1596阅读
正文： 科大讯飞是中国领先的人工智能公众公司，其讯飞星火API为开发者提供了丰富的接口和服务，以支持各种语音和语言技术的应用。步骤一：注册账号并创建应用首先，您需要访问科大讯飞开放平台官网，注册一个账号。注册完成后，登录账号，在控制台中创建一个新应用。创建应用时，请记下应用ID（即AppID）和API密钥
NIO：同步非阻塞式IO，服务器实现模式为一个请求一个线程，即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮询到连接有I/O请求时才启动一个线程进行处理。 NIO通信模型： 每个客户端请求都会注册到Selector(多路复用器) 优点： 非阻塞式IO模型、弹性伸缩能力强、单线陈节省资源。 缺点： 可能会造成Selector空轮询，导致cpu资源飙升。代码部分： 服务端代码import j
chatglm deepseekv2是一个基于自然语言处理的深度学习模型，旨在提高对话生成和理解的质量。本篇文章将详细记录解决chatglm deepseekv2相关问题的过程，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等重要部分。
### 版本对比
在深入分析chatglm deepseekv2之前，我们需要先对其不同版本进行对比。这包括新旧版本之间的特性差异。
`
ChatGLM4 langchain是一款用于加强自然语言处理的工具，它利用大语言模型和链式思维来优化多种应用场景。本文将全面探索在使用ChatGLM4 langchain时所面临的一系列问题，并总结解决方案与实战经验。
## 版本对比
### 时间轴（版本演进史）
```
timeline
title ChatGLM4 langchain 版本演进时间轴
2022-06-01 :
在最近的项目中，我遇到了“chatGlm3 ollama”这一技术难题。经过一系列的调研和实践，我决定将解决这一问题的过程记录下来，以下是我的整理。
## 版本对比
在评估“chatGlm3”与“ollama”版本的兼容性时，我首先对这两个版本的特性进行了详细比较。
| 功能 | chatGlm3 | olla
大模型摘要微调
原创
2023-12-14 10:11:17
1271阅读
点赞
2评论
