稀疏数组：优化存储空间的巧妙利器 稀疏数组是一种用于高效存储大规模数据集的数据结构。通过巧妙地处理大部分元素为默认值的情况，稀疏数组在优化存储空间方面发挥了重要作用。 1. 稀疏数组的原理 稀疏数组通过巧妙地记录非默认值的元素及其位置，以达到降低存储开销的目的。其基本原理可以概括为以下几个步骤： 1.1 初始化 开始时，稀疏数组需要知道数据的大小和默认值。通常，这可以通过记录数组的行数、列数以及默认值来实现。 原始数组 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 0 | 5 | 0 | 0 | | 0 | 0 | 8 | 0 | | 0 | ...

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部署项目--nginx--403 要在CentOS上部署Vue项目，假设已经打包好了 dist 文件夹： 1. 准备工作 确保你已经安装了以下软件： Node.js 和 npm 一个 Web 服务器，例如 Nginx 或 Apache 2. 上传打包文件 将 dist 文件夹上传到你的 CentOS 服务器上。使用 scp 命令或通过 FTP 工具上传文件。 例如使用 scp 命令： scp -r ./dist username@your_server_ip:/path/to/your/project 3. 安装 Ng...

项目部署--nginx--端口转发 内网与阿里云服务器的通信 docker run --rm --device /dev/net/tun --cap-add NET_ADMIN -ti --net=host -p 127.0.0.1:1080:1080 -p 127.0.0.1:8888:8888 -e EC_VER=7.6.7 -e CLI_OPTS="-d your_vpn_addr -u your_username -p your_pwd" hagb/docker-easyconnect:cli  your_vpn_addr your_username y...

Llama 2可接受使用政策 Meta致力于促进其工具和功能的安全和公平使用，包括Llama 2。如果您访问或使用Llama 2，您同意遵守此可接受使用政策（“政策”）。最新的此政策副本可在ai.meta.com/llama/use-policy找到。 禁止使用 我们希望每个人都安全和负责任地使用Llama 2。您同意您不会使用Llama 2，也不会允许他人使用Llama 2进行以下行为： 违反法律或他人权利，包括： 参与、促进、生成、贡献、鼓励、策划、煽动或推进非法活动或内容，例...

模型细节 Meta开发并发布了Llama 2系列的大型语言模型（LLMs），这是一系列预训练和微调的生成文本模型，参数规模从70亿到700亿不等。我们经过微调的LLMs称为Llama-2-Chat，专为对话场景进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中，Llama-2-Chat模型表现优于开源的聊天模型，并且在我们的人类评估中在帮助性和安全性方面与一些流行的闭源模型（如ChatGPT和PaLM）相当。 模型开发者 Meta 变体 Llama 2有多种参数大小，包括7B、13B和70B，以及预训练和微调的变体。 输入 模型只接受文本输入。 输出...

HW10 Attact 任务描述 ● Those are methodologies which you should be familiar with first 这些是您应该首先熟悉的方法 ○ Attack objective: Non-targeted attack 攻击目标：非目标攻击 ○ Attack constraint: L-infinity norm and Parameter ε 攻击约束 ○ Attack algorithm: FGSM attack ○ Attack schema: Black box attack (perform att...

jieba、hanlp词性对照表 jieba a 形容词 ad 副形词 ag 形容词性语素 an 名形词 b 区别词 c 连词 d 副词 df dg 副语素 e 叹词 f 方位词 g 语素 h 前接成分 i 成语 j 简称略称 k 后接成分 l 习用语 m 数词 mg mq 数量词 n 名词 ng 名词性语素 nr 人名 nrfg nrt ...

HW14 什么是Life long learning Life long learning意思是终身学习，是指一直使用同一个神经网络去学习不同的任务。 实现life long learning大致分为三方面：knowledge retention，knowledge transfer，model expansion。 为什么不让一个模型就学习一个任务，而是要让一个模型学习多个任务？ 如果是让一个模型学习一个任务，那实现一个功能多样的机器人就会面临下面这两个问题： 最终没有足够的空间存储所有模型 不同的任务之间不能够互通有无，没法从别的任务里面学到在单一任...

HW12 作业描述 Policy Gradient agent.network.train()...