**Raki的读paper小记:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS**最近,我有幸阅读了一篇非常有趣且具有实用价值的论文——《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》。这篇论文提出了一个名为LORA(Low-rank Adaptation of Large Language Models)的方法,旨在提高大型语言模型的适应性和效率。**背景**随着自然语言处理(NLP)领域的快速发展,大型语言模型如BERT、RoBERTa等已经取得了巨大的成功。但是,这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间来训练和部署。同时,现实世界中的任务往往具有特定的语境和需求,而大型语言模型可能难以适应这些变化。<br
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**奇思妙想**在这个充满了技术和创新的大时代里,我们总是渴望着一些新的、令人惊叹的东西。奇思妙想就是这样一种东西,它们能够让我们感受到新鲜的感觉,激发我们的创造力,并带给我们无限的可能。**1. 虚拟现实**虚拟现实(VR)是一种全面的沉浸式体验,它可以将我们带入一个完全不同的世界。通过使用 VR 头盔和手柄,我们可以在一个完全虚构的环境中感受到真实的感觉,例如走在一座山顶上、游泳在海洋里等。# 虚拟现实示例代码import pygame# 初始化 Pygamepygame.init() # 设置窗口大小window_size = (800,600) # 创建窗口screen = pygame.display.set_mode(
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**深度强化学习论文《Deep Reinforcement Learning that Matters》笔记****引言**强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个分支,研究如何让智能体通过试错和反馈来学习最佳行为。近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)在多个领域取得了突破性的进展,如游戏、控制等。然而,许多DRL方法的设计和实现往往缺乏系统性和统一性,这导致了很多重复工作和低效率。**论文概述**《Deep Reinforcement Learning that Matters》是一篇由Guo et al.撰写的论文,旨在系统地总结和分析DRL方法的设计原则、关键技术和实践经验。该论文提供了一份详细的参考
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**AcWing算法提高课笔记**### 一、前言本课程旨在帮助学生掌握算法设计和实现的基本技能,涵盖了常见的算法思想和数据结构。通过学习本课程,学生将能够解决各种类型的问题,并且能够编写高效的代码。### 二、数组和链表####2.1 数组数组是最基本的线性数据结构,它由一系列相同类型的元素组成。每个元素都有一个唯一的索引或下标。**例题:*** **查找最大值**: 给定一个整数数组,找到其中最大值。 cpp#include iostream using namespace std; int findMax(int arr[], int n) { int max = arr[0]; for (int
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**Rust GTK 桌面应用 Demo**在本文中,我们将展示如何使用 Rust 和 GTK 库创建一个简单的桌面应用。我们将一步步地讲解如何设置环境、编写代码以及运行我们的应用。### 环境设置首先,我们需要安装必要的依赖包:bashcargo add gtk4然后,确保你的系统中有 GTK 库的安装包(通常是通过系统包管理器进行安装)。###项目结构我们将创建一个名为 `gtk_demo` 的新 Rust项目:bashcargo new gtk_demo --bin接下来,我们需要在 `C
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**Day60 |84. 柱状图中最大的矩形**在本文中,我们将讨论一个经典的问题:给定一个柱状图,如何找到其中最大的矩形。这个问题看似简单,但实际上需要一些技巧和算法来解决。**问题描述**假设我们有一个柱状图,每个柱子代表某一天的销售额或其他指标。我们想找出柱状图中最大的矩形,哪怕它不是完全覆盖整个图表。**示例**例如,我们有如下柱状图:| 天数 | 销售额 || --- | --- ||1 |10 ||2 |20 ||3 |15 ||4 |25 ||5 |30 |在这个例子中,最大的矩形是从天数2 到天数4 的矩形,它的面积为75。<
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**FPGA+EMMC8通道存储小板设计****概述**本文介绍了一种基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)和EMMC(eMMC,embedded MultiMediaCard)技术的8通道存储小板设计。该设计旨在实现高性能、低功耗和可扩展性。**硬件设计**硬件设计主要包括以下组成部分:1. **FPGA核心**:使用Xilinx Spartan-6 FPGA作为核心处理器,负责管理数据传输和存储。2. **EMMC接口**:使用eMMC v4.5接口,支持8通道存储。3. **DDR3内存**:用于缓存数据,提高读写性能。4. **GPIO接口**:提供外部控制和监控功能。
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**RPC相关知识****1. RPC概述**RPC(Remote Procedure Call)是指在分布式系统中,一个进程可以调用另一个进程的函数或方法,而不需要了解底层通信细节。RPC是一种异步的、基于请求-响应模型的通信机制。**2. RPC的优点*** **解耦**:RPC允许客户端和服务器之间的解耦,客户端不需要知道服务器内部的实现细节。* **高性能**:RPC可以通过缓存、负载均衡等技术来提高系统的吞吐量和响应速度。* **易扩展**:RPC可以方便地添加新的服务或功能。**3. RPC的缺点*** **复杂度**:RPC引入了额外的通信开销和复杂性,需要考虑网络延迟、数据序列化等因素。* **安
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**Transformer 论文精读****引言**Transformer 是一种自注意力机制(Self-Attention Mechanism)模型,首次在2017 年的 Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding 中提出。该论文由 Vaswani 等人共同完成,是 NLP 领域的一个里程碑式的工作。Transformer 的出现标志着自注意力机制的崛起,并迅速成为 NLP 模型的新标准。**背景**传统的序列模型(如 RNN 和 CNN)主要依赖于递归或卷积操作来处理输入序列。但是,这些方法存在一些局限性,如难以并行化、计算成本高等。自注意力机制则提供了一种新的方式,通过直接关注所有序
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |
**SR501 人体红外模块**SR501 是一种常见的人体红外模块,用于检测是否有人在其范围内。它使用红外线传感器来实现这一功能。下面是 SR501 模块的基本介绍和使用示例。### **一、SR501 模块概述**SR501 模块是一种简单的人体红外模块,用于检测是否有人在其范围内。它使用红外线传感器来实现这一功能。该模块通常用于家电产品、智能门锁等场景中。### **二、SR501 模块特性*** 支持人体红外检测* 可以设置灵敏度和阈值* 支持多种接口(例如:GPIO、I2C等)### **三、SR501 模块使用示例**#### **3.1、Arduino代码示例**<pre class="
shili8 | 开发语言:其他 | 发布时间:2025-02-17 |