大家好，我是对白。大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程，所以我列一下跟这些相关的文章。一. 大规模模型并行策略先来介绍一下几种经典的并行范式，以及他们对应的经典文章1.1 数据并行(Data parallelism)不同设备执行相同模型，不同数据。▲数据并行这个比较简单，贴一篇PyTorch DDP：PyTorch Distributed: Experiences on Accele
这项研究表明，最好还是让传统的时间序列预测方法继续使用它们习惯的方式，而不是尝试使用大型语言模型来处理时间序列任务
原创
2024-07-30 12:04:58
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文章目录前言图中的最短路径三种算法的适用条件求解最短路径问题的关键--松弛Dijstra算法算法求解步骤举例为什么有负边不能使用dijstra算法自我检测判断一下会没会算法的实现Bellman-Ford算法求解步骤来看一个具体的例子就明白了算法的实现Floyd算法算法步骤举一个栗子再来一道练练手Floyd算法的实现网络流问题Ford-Fulkerson算法什么是网络流问题算法步骤具体过程演示代码
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2024-09-22 16:32:49
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沙盘模型中的建筑模型比例缩放建筑模型一般都要经过不同程度的比例缩放，沙盘模型的比例缩放主要由表现规模、材料特性、细节程度三个方面来综合判定。1.表现规模表现规模是建筑模型的预期体量，规模大小受场地、资金、技术等多方面限制。以住宅小区沙盘模型为例，实测规划面积为50000㎡，长100m，宽500m要在200㎡的展厅中做营销展示，模型展台面积不应超过8㎡，那么沙盘模型的比例就应该为1：250。同等条件
在 ICPC（国际大学生程序设计竞赛）的程序设计中，使用 Java 编程语言是一个备受争议的话题。许多参赛者会问：“icpc有用java的吗？”这是因为 C++ 通常被认为是比赛中的主流语言。然而，Java 在许多情况下也提供了相应的优势。本篇博文将通过复盘的方式，探讨如何在 ICPC 中有效使用 Java，并总结我的经验教训。
### 初始技术痛点
在我参加 ICPC 的初期，我发现 Jav
在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
原创
2024-10-29 16:01:54
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针对作者的讲解，进行浓缩精华，并做相关的笔记。01前言初学者往往不理解模型“大”、“小”的真正含义，就简单的选取计算量作为评价指标，疯狂砍计算量（backbone 换 MobileNet/ShuffleNet、Conv 换成 DepthWise Conv、以及一些奇奇怪怪的融合结构等等），把模型计算量砍了将近 10 倍，结果一部署发现速度并没有快多少，反而是把最初的 ResNet 简单砍掉几个
Java 在 2021 年仍然重要吗？Java 以不同的方式被广泛使用，尤其是在您可能经常使用的流行平台上，例如 Twitter、Google、Amazon、Spotify 和 YouTube。 当技术存在多年后，它可能会显得无关紧要、缺乏竞争力，甚至对某些人来说已经过时。Java 的情况并非如此，它今年已经 26 岁了。Java 不再是过去式——它仍然非常流行，这让那些继续坚持 Java 是老式
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2023-08-14 20:33:45
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一个配置成功的openCv环境应该是这样的 然后先介绍下这个属性页的配置。 1.可执行文件目录，他的说明是，生成vc++项目期间，搜索可执行文件时使用的路径，与环境变量path相对应，大概在path文件夹下搜索可执行文件吧，这个没验证2.包含目录，他的说明是，生成vc++项目期间，搜索包含文件时使用的路径，与环境变量INCLUDE相对应，对应一个Include文件夹
简述大模型相关内容
原创
2024-08-14 11:21:45
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显存大对深度学习有用吗？这是一个颇具争议但又非常关键的话题，尤其在深度学习这个迅猛发展的领域。《显存大对深度学习有用吗》的探讨可以从多个层面进行分析，下面我将详细分享如何处理这一问题。
## 环境准备
要开始我们的讨论，首先需要一些软硬件准备。显存（GPU内存）大小的确会直接影响深度学习模型的训练与推理能力，因此选择合适的硬件是至关重要的。
### 软硬件要求
- **硬件**：
- N
# 使用 Java 与 libcurl 的整合指南
## 引言
在软件开发中，HTTP 请求的处理是常见的需求。Java 本身提供了多种方式来执行 HTTP 请求，但一些开发者可能也希望利用 C 语言库 libcurl 来完成这项任务。本文将指导你如何在 Java 中使用 libcurl，帮助你理解整个流程，并通过示例代码进行说明。
## 整个流程概述
我们可以将实现这一功能的流程分为以下
web前端和web后端的区别是什么呢？让我们来探究！一、定义不同Web前端:前端泛指Web前端，也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。Web后端：后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。二、需要掌握的技术不同Web前端：精通JS，能熟练应用JQuery
java 类加载时使用双亲委派模型进行类加载类的声明周期: 加载:”加载”是”类加载”过程的一个阶段,此阶段完成的功能是: 通过类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流 将此二进制字节流所代表的静态存储结构转化成方法区的运行时数据结构 在内存中生成代表此类的java.lang.Class对象,作为该类访问入口.验证:连接阶段第一步.验证的目的是确保Class文件的字节流中信息符合
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2024-07-24 22:13:55
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文章目录场景场景设计消息流转模型以及设计消息流转模型java代码实现实体类三个辅助类生产者两个消费者（一摸一样，只是进入的队列不一样）测试类最终结果的验证：消息从work队列第一次来到wait队列，此时传递的Message是以下格式的数据：消息经过第一次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第二次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第三次循环后，重新来到work队列的样子：最终 场
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2024-10-10 13:26:58
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本篇博文主要是探讨类加载器，同时在本篇中列举的源码都基于Java8版本，不同的版本可能有些许差异。主要内容如下: 目录一、类加载机制的层次结构1. 启动（Bootstrap）类加载器2. 扩展（Extension）类加载器3. 系统（System）类加载器二、理解双亲委派模式1. 双亲委派模式工作原理2. 双亲委派模式优势3. 类加载器间的关系三、类与类加载器1. 类与类加载器2. 了解class
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2024-09-11 15:19:50
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近日，百度智能云发布云原生AI 2.0方案，方案将百度自身超大模型训练（文心等）经验，资源管理和资源利用率优化经验，多场景工程实践经验充分吸收融合，用标准化的能力帮助企业应对缺乏大模型训练经验而导致的资源利用率低等问题，加速AI应用落地。该方案在资源弹性、跨节点架构感知、训练推理效率等方面做了重点升级。 助力超大模型预训练落地 针对大模型复杂网络、稠密参数的特点，云原生2.0方
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2024-06-24 00:24:10
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前阵子微软开源了DeepSpeed训练框架，从测试效果来看有10倍的速度提升，而且对内存进行了各种优化，最大可以训练100B(illion)参数的模型。同时发布了这个框架训练出的17B模型 Turing-NLG，处于目前壕赛事的顶端。 训100B的模型就先别想了（狗头），先把110M的BERT-base训好上线吧。本文主要介绍模型训练中速度和内存的优化策略，针对以下几种情况：我明天就要答辩了，今
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2024-05-13 15:57:45
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# 大模型与Java编程的结合
在当今人工智能的浪潮下，大模型（例如GPT-3和GPT-4等）正逐渐改变我们与计算机交互的方式。大模型不仅能够理解和生成自然语言，还能够辅助我们编写代码、分析数据。本文将探讨如何使用Java语言与大模型进行交互，并提供一些代码示例，帮助大家更好地理解这个领域。
## 什么是大模型？
大模型是指那些通过庞大的数据集进行训练，能够执行多种任务的机器学习模型。它们通
文章目录单例模式工厂设计模式工厂方法模式：抽象工厂模式建造者模式（Builder）适配器模式观察者模式（Observer） Java中一般认为有23种设计模式。总体来说可以分为三大类： 1.创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。2.结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。3.行为型模式，共十一种：策略
