2024.7.24，帝都今晚大雨，在雨声磅礴的夜晚适合干什么，没错适合敲代码，写博客，今晚来聊下入职一个新公司，第一天都干什么。 无论是刚毕业的新手小白，还是工作十余年的职场老人，入职一家新公司，只要还是做研发，那么毫无疑问，在领到电脑后，第一件事就是要装环境，装环境估计要花小半天或半天的时间，接下

Llama 3.1 发布了！今天我们迎来了 Llama 家族的新成员 Llama 3.1 进入 Hugging Face 平台。我们很高兴与 Meta 合作，确保在 Hugging Face 生态系统中实现最佳集成。Hub 上现有八个开源权重模型 (3 个基础模型和 5 个微调模型)。 Llama

我们在对 QGraphicsItem 进行变换时，QT 提供了很多便捷的方法。但当我们想获取当前变换的角度时却有些困难，因为 QTransform 没有提供获取角度的方法。在文章Qt 从 QTransform 逆向解出 Translate/Scale/Rotate（平移/缩放/旋转）分析 分析过，使

从DDPM到DDIM(三) DDPM的训练与推理 前情回顾 首先还是回顾一下之前讨论的成果。 扩散模型的结构和各个概率模型的意义。下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。 其中\(\mathbf{x}_T\)代表纯高斯噪声，\(\mathbf{x}_t, 0 < t < T\) 代表中间的

IDFA IDFA是苹果为iOS设备提供的一个唯一标识符，专门用于广告跟踪和相关的营销用途。与之对应的，在Android平台的是谷歌广告ID（Google Advertising ID）。 IDFA的工作原理： IDFA是分配给每个设备的唯一标识符，广告商和开发者可以利用IDFA跟踪用户对广告的点击

成品效果： 用到的技术：vue2、three.js、gsap.js template <template> <div id="box" class="container"></div> </template> s

在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。 分库分表技术不但是日常工作中用于解决数据库中的数据量会急剧增长，解决单库单表性能瓶颈的一种方案，更是面试中的高频知识点。 在阿里巴巴的《Java 开发手册》中规定：

近来，大模型技术日新月异，使得与其相关的研发项目也层出不穷。其中一个备受关注的技术便是RAG（Retrieval Augmented Generation）。今天，我要跟大家分享一个出色的项目：GraphRag。出于对该技术的浓厚兴趣，我决定利用.Net框架自己实现一个GraphRag.Net，并将

一、序言 最近在写ThinkPHP关联模型的时候一些用法总忘，我就想通过写博客的方式复习和整理下一些用法。 具体版本： topthink/framework：6.1.4 topthink/think-orm：2.0.61 二、实例应用 1、一对一关联 1.1、我先设计了两张表，分别为用户表（user

① 假设正确样本的 CELoss 上限是 ρ，可推出错误样本相对 P_ψ(x) 分布的 KL 散度上限，从而筛出可信样本、翻转不可信样本；② 用归一化到 (-1,1) 的 intrinsic reward 预训练 reward model。