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使用PyTorch开发AI大模型
1.背景介绍在过去的几年里，人工智能(AI)技术的发展迅速，尤其是深度学习(Deep Learning)技术，它已经成为解决许多复杂问题的关键技术之一。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API，使得开发人员可以快速地构建和训练AI大模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTor
【计网·湖科大·思科】实验五 IPV4地址-分类地址和构建超网
一、实验目的1. 加深对网络体系结构的理解。2. 验证分类地址IP的作用3. 对路由器的功能进行初步理解4. 验证子码掩码的作用5. 构建超网6. 了解默认网关的作用7. 手动配置静态路由
CentOS上安装Mellanox OFED
Tgz解压缩执行 ./mlnxofedinstall发现缺少模块。先安装 kernel modules。打开Mellanox官网下载驱动。
用「Github」和「Cloudflare」自建博客
到此为止，基本能满足我的需求了。最后放一张平时写文章时的图：我通常使用VSCode编写文章，实时预览Markdown格式非常方便。为了让图片在VSCode和网页上都能正常显示，我在项目的根目录下创建了一个名为imgs的软链接，指向。这是因为Hugo在编译时会自动将static目录下的文件复制到网站的
RabbitMQ----生产者可靠性
对于如何确保生产者的可靠，这里通过分析能让你对如何使用不同的方式对生产者可靠性的保障有一定的了解，也权衡利弊
kafka乱序消费可能的原因和解决方案
分区顺序：Kafka中的消息按照分区进行存储和分发，每个分区内的消息是有序的，但不同分区之间的消息顺序是无法保证的。如果消费者在多个分区上进行并行消费，并且不处理消息的顺序，那么消费顺序可能会混乱。单分区消费：将消费者限制为只消费单个分区，这样可以保证每个分区的消息都是按照顺序来的。消费者并发度：当
【大数据】kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
基于Java+SpringBoot+Vue.js前后端分离珠宝购物商城系统设计和实现 可行性分析
基于Java+SpringBoot+Vue.js前后端分离珠宝购物商城系统设计和实现 可行性分析毕设毕业设计成品，在设计和实现基于Java+SpringBoot+Vue.js的前后端分离珠宝购物商城系统之前，我们需要进行可行性分析，以确定该系统是否具备可行性，并评估其实施的风险和挑战。：黄菊华老师《
网站地址栏提示“不安全”该如何解决
申请免费证书消除不安全提示。
安全防御 --- IPSec理论（03）
当隧道出现异常，检测出异常重新发起协商，维持隧道。：AH协议会校验外层IP地址，无论是传输还是隧道NAT都回转换外层IP地址，完整性都会被破坏，AH协议无法与NAT兼容。（标准的IKE SA的主模式使用IP地址作为身份ID，nat会破坏IP地址故而不支持主模式，仅支持野蛮模式）：ESP不会对外层IP
Python连接打印机：实现自动化打印的利器
监控和管理打印任务：为了及时发现并解决问题，可以使用Python的相关库（如psutil）来获取系统的资源使用情况，包括CPU、内存和磁盘空间等。此外，还可以使用打印机提供的API或命令行工具来获取打印任务的状态信息，以便及时了解打印进度和可能出现的问题。例如，可以选择更高速度的打印机、更大的内存容
Sentry 是一个开源的错误监控和日志聚合平台-- 通过docker-compose 安装Sentry
Sentry 是一个开源的错误监控和日志聚合平台，用于帮助开发团队实时监控和调试应用程序中的错误和异常。它可以捕获应用程序中的错误和异常，并提供详细的错误报告，包括错误堆栈跟踪、环境信息、用户信息等。这些报告可以帮助开发团队快速定位和解决问题，提高应用程序的稳定性和可靠性。Sentry 提供了广泛的
Stable Diffusion WebUI 安装与运行
大家好，我是水滴~~本文主要介绍在各种显卡环境中，如何安装和运行 stable-diffusion-webui，包括：在 NVIDIA 显卡环境上安装、在 AMD 显卡环境上安装、在集显或小于 4G 显卡环境上安装。
Kafka-多线程消费及分区设置
设置kafka消费实例数量，实现多线程消费
前端使用pdf.js进行pdf文件预览的第二种方式：Viewer.html
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springboot前后端分离项目配置https接口（ssl证书）
在Spring Boot中，可以使用Java KeyStore（JKS）或PKCS#12文件（PFX）来配置应用程序的HTTPS。这两者都是用于存储加密密钥和证书的流行格式。springboot配置https接口使用的ssl整数是使用jks的还是pfx的？
英飞凌TC3xx之一起认识DSADC系列（一）架构介绍
一文清晰了解英飞凌TC3xx系列的架构和组成部分，适用于正在使用EDSADC功能的人们。
传统软件集成AI大模型——Function Calling
这就涉及到两个问题。大模型可计算得到使用者的prompt对应输出，但是大模型的数据都是基于以往的数据训练出来的。诸如“今天是什么日子”，“明天的气温是多少度”等超过统计数据范围的简单问题，纵使是目前世界上最强大的大模型-ChatGPT4.0 也无法回答，并且也永远回答不了。最近稍微看了些大模型相关的
【AI Agent系列】【MetaGPT】8. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体
用户只需一句话，自然语言，就可以订阅专属于自己的信息。本文将实现订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体。让大模型自己编程，自己实现用户需求。
安全基础~通用漏洞3
小迪安全，文件上传漏洞利用