The Swift Programming Language 欢迎来到swift 关于swift swift 是为了开发ios 和 os X 应用而生的一种新语言,它基于c语言和Objective-c开发,并且没有与C语言兼容的约束.Swift采用了安全编程模式,增加了更现代化的特色来使得编程更加简单,灵活和有趣. Swift是全新的,(空白的历史) 基于成熟的与有爱的cocoa和coc
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2024-10-17 07:54:51
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在这篇博文中，我将介绍如何解决“swift API 接口解析”问题的具体步骤，从环境准备到性能优化，涵盖每一个环节的细节。这些步骤旨在帮助读者更有效地理解并实现 Swift API 接口解析。
### 环境准备
在开始之前，我们需要做好环境准备。确保你已安装最新版本的 Xcode 和 CocoaPods。同时，确认你的 Swift 版本和 iOS 开发环境的兼容性。
#### 依赖安装指南
JAVA电商秒杀实战第四节——API设计API接口什么是API接口主要作用1. 登录（1）登录的首页 (/login/to_login)（2）登录 (/login/do_login)（3）手机验证码登录 (/login/code)2. 商品（1）商品列表(/goods/to_list)（2）商品列表(goods/to_detail/{goodsId})3. 秒杀秒杀页面（miaosha/{path
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2024-04-14 06:33:34
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## Swift 接口调试 API 指南
在现代应用开发中，能够调试 API 接口是非常重要的一项技能。在本篇文章中，我们将详细讲解如何在 Swift 中实现接口调试 API。我们将按照以下步骤进行，确保你能够更好地理解整个过程。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-07-31 07:52:48
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ChatGPT带领着大模型像雨后春笋一般层出不穷，大家都对大模型微调跃跃欲试，现在咱们聊聊其中的常见的算法1 LORA 低秩适应理论Lora( Low-Rank Adaotation)，低秩自适应模型微调的方法，它冻结预训练模型的权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到transformer架构的每一层，从而大大减少下游任务的可训练参数的数量，怎么微调下游任务:利用LoRA对下游任务数据训练时,只通过训
此前，我们已经在《视频千倍压缩背后的技术原理之预测技术》深入分析了该框架中的预测技术，今天我们将继续深入剖析其中的环路滤波模块。PART 01 什么是环路滤波？基于块的混合编码框架一直是多种视频编解码标准的核心。在编码视频的时候，人为地将视频分割成不同大小的块，再进行预测和补偿，然后再对预测残差进行变换和量化，这一过程都是基于块进行的，在重建视频的时候，在不同的块的边界上就会出现不连续性
# Swift API 静态大对象的实现
在现代的应用开发中，API的使用已经成为了一项重要的技能。特别是当我们需要管理大量静态数据时，理解如何在Swift中实现静态大对象是非常重要的。本文将带你一步步实现这一目标，并在过程中介绍每一个步骤所需的代码和功能。
## 任务流程
以下是实现“Swift API静态大对象”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
©作者 | 北京大学河图团队北大河图团队提出了一套面向大模型的自动并行分布式训练系统 Galvatron，相比于现有工作在多样性、复杂性、实用性方面均具有显著优势，论文成果已经被 VLDB 2023 接收。最近一段时间，「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一，已经成为了当前基础模型（Foundation
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”？如何理解“好”？有万能的模型么？01如何理解“模型”？“模型”的英文model，究其拉丁词源，是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型（LLM）应用强化学习（RL）进行与人类行为的对齐，进而可以充分理解和回答人的指令，这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径，希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型（LM）是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
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2024-03-24 12:04:46
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一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
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2024-06-29 12:57:00
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文章目录@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
最近，人工智能领域现象级产品ChatGPT在海内外引发热议，掀起一阵全球科技竞速赛。百度将在3月16日围绕其生成式AI产品、大语言模型“文心一言”召开新闻发布会，消息一出就引起了业界人士的广泛关注。这意味着百度有机会成为全球第一个做出类ChatGPT的大语言模型的科技大厂。有外媒评价称，中国的百度已将自己投入到全球商业化竞赛中，这场关于生成式AI这样的下一代人工智能技术将会给互联网带
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2024-01-01 21:14:28
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前言 大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者，其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
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2024-02-19 18:32:15
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2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
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2024-08-04 11:47:34
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文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例：Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
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2024-03-25 08:13:27
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文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
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2024-07-29 16:04:08
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