张士玉小黑屋

前脚刚研究了一轮GPT3.5，OpenAI很快就升级了GPT-4，整体表现有进一步提升。追赶一下潮流，研究研究GPT-4干了啥。本文内容全部源于对OpenAI公开的技术报告的解读，通篇以PR效果为主，实际内容不多。主要强调的工作，是“PredictableScaling”这个概念。上一版ChatGPT的主要挑战是，因为模型的训练量极大，很难去进行优化（ChatGPT是fine-tuning的模式）。因此，OpenAI希望能够在模型训练初期，就进行优化，从而大幅提升人工调优迭代的效率。而想要进行调优，就得知道当前模型的效果如何。因此，这个问题就被转化为了：如何在模型训练初期，就能够预测最终训练完成后的实际效果。从结果来看，ChatGPT实现了，仅仅执行千分之一到万分之一的训练量，就可以

本篇博客旨在整理记录自己刷的一些基础题的思路、代码以及注解，同时希望可给小伙伴一些帮助。本人也是算法小白，水平有限，如果文章中有什么错误之处，希望小伙伴们可以在评论区指出来，共勉?。文章目录贪心算法1005.K次取反后最大化的数组和1323.6和9组成的最大数字1217.玩筹码942.增减字符串匹配605.种花问题860.柠檬水找零最后贪心算法1005.K次取反后最大化的数组和难度：简单题目：给你一个整数数组nums和一个整数k，按以下方法修改该数组：选择某个下标i并将nums[i]替换为-nums[i]。重复这个过程恰好k次。可以多次选择同一个下标i。以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。提示：

文章目录智能合约1.是什么？2.使用场景用Python如何实现1.设计智能合约2.编写智能合约源代码3.编译智能合约4.部署智能合约5.调用智能合约方法6.监控智能合约事件7.升级智能合约智能合约1.是什么？智能合约是一种由计算机程序编写的自动化合约，它可以在没有第三方干预的情况下执行交易和契约条款。智能合约使用区块链技术实现，可以实现不同的功能，例如交易、投票、代币发放和数据存储等。智能合约的执行是基于其代码的逻辑，并且在既定条件满足时自动执行。智能合约的具体实现可以使用多种不同的编程语言和平台。智能合约的最大优势在于其去中心化的特性，它可以在没有任何中介机构的情况下，自动执行合同条款、完成资产交易、支付代币和实现数据储存等操作。这使得智能合约可以用于各

欢迎回到：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！目录【补充】：常用头文件及库函数1.#includesscanf()和sprintf()2.#include3.#include4.#include(1).fabs(doublex)(2).pow(doubler,doublep)(3).sqrt(doublex)5.#include(1).strlen()(2).strcmp()(3).strcpy()(4).strcat()6.#include 7.#include8.#include9.#include一、string的常见用法详解1.string的定义2.string中内容的访问(1).通过下标访问(3).通过迭代器访问3.st

一、 Linux安装CUDA步骤1.去官网找到你想安装的CUDA版本：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper步骤2.根据你的系统选择合适的系统版本 其中注意上图标红框的Distribution和Version可用指令 cat/proc/version查看，如下：选择完相应的版本之后就可以选择runfile然后在终端依次输入下面的两行指令进行安装，我的运行过程如下图输入sudo安装指令之后会有如下安装界面：手动输入accept之后会弹出另一个安装界面，在这里选择需要安装的安装项。在这里由于本机已安装Driver（显卡驱动），所以本次安装取消Driver（取消方法通过上下按键选中Driver，然后按回车取消），然后In

欢迎交流学习~~专栏：Python学习笔记Python学习系列：Python|基础入门篇Part01——注释、数据类型、运算符、字符串Python|基础入门篇Part02——判断语句、循环语句、函数初步Python|基础入门篇Part03——数据容器八、数据容器8.1列表8.2元组8.3字符串8.4序列的切片8.5集合8.6字典八、数据容器前面我们已经提到过数据元素的两种类型：数字和字符串，接下来我们将引入剩下的：列表、元组、集合和字典。数据容器：数据容器是一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为一个元素，每一个元素可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。数据容器的划分：数据容器根据特点的不同，如：是否支持重复

前言:大家好,我是良辰丫,今天我将与大家一起学习文件操作的相关操作,跟随我的步伐,一起往下看!????个人主页：良辰针不戳?所属专栏：javaEE初阶?励志语句：生活也许会让我们遍体鳞伤，但最终这些伤口会成为我们一辈子的财富。?期待大家三连，关注，点赞，收藏。?作者能力有限，可能也会出错，欢迎大家指正。?愿与君为伴，共探Java汪洋大海。目录1.初识文件与IO1.1文件1.2IO1.3文件结构组织与目录1.4路径1.4.1绝对路径1.4.2相对路径2.文件类型2.1文本文件2.2二进制文件3.IO代码操作3.1File3.2File的一些方法3.3文件内容操作3.4InputStream等字节流3.5字符流4.文

题记动态规划是蓝桥杯常考的题型，同时也是建模常考的规划。但是我翻了一些博客，我发现很少有用Python实现。所以，参照几篇博客进行总结和归纳后，我整理出来了全面的动态规划使用场景+代码。动态规划是什么？看一遍就理解：动态规划详解-云+社区-腾讯云(tencent.com)这位大佬写的真的通俗易懂，方便大家理解。文中涉及的代码转换成Python代码如下： 线性规划的分类及代表问题线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等；区域动规：石子合并，加分二叉树，统计单词个数，炮兵布阵等；树形动规：贪吃的九头龙，二分查找书，聚会的欢乐，数字三角形等；背包问题：01背包问题，完全背包问题，分组背包问题，二维背包，装箱问题，挤牛奶等；应用实例：

原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入strict=False，预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不

项目介绍：后端采用Jsp+Servlet。前端使用的是Layui的一个网站模板。开发一个在线的医院预约挂号系统。从角色的划分，包括用户、医生、管理员。功能模块上包括了公告发布、医院信息查看、医院医生信息查看、预约医生、病例记录、挂号审核、图表统计等模块。项目类型：JavaWeb源码 用户类型：3个角色（管理员+用户+医生）主要技术：Jsp+Servlet+MySQL+Layui开发工具：Eclipse/Idea均可使用，有两个不同的版本数据库：MySQL数据库表：8张?演示视频在底部??文末获取联系?摘要随着医疗水平的提高，以及人们对于健康的观念越来越重视，出入医院成了一种常见的现象。而随着看病人数增多，经常出现挂号难的现象。一部分原因时号源