Kursus Pertengahan  11271

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17597

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11307

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：现在在国内的很多城市都有地铁，BAT或者有轨电车，甚至是公交车。当我们需要查询出行的线路公交，地铁时我们就需要有一款工具帮助大家。为了查地铁就下载一个app也挺费内存和容量的，尤其对于一个iphone只有16G的用户来说。所以今天我们就给大家介绍一款新的地铁出行指南小程序，「查地铁」小程序免流量查询各大城市地铁线路、出入口、运营时间及周边吃喝玩乐信息。小程序最大亮点是消耗极少流量为你查询周边地铁站、制定路线规划，非常方便出行。 本文重点分析这款微信小程序的主要功能，以及对应的数据接口和采用的小程

2017-03-02 komen 0  3697

Pengenalan Kursus：1. Bagaimana untuk memilih bekalan kuasa komputer yang sesuai? Kalkulator bekalan kuasa membantu anda melakukannya dengan satu klik Apabila memasang komputer, memilih bekalan kuasa yang sesuai adalah langkah yang sangat penting. Bekalan kuasa yang terlalu rendah akan menyebabkan sistem gagal dimulakan seperti biasa, manakala bekalan kuasa yang terlalu tinggi akan menyebabkan pembaziran sumber. Jadi, bagaimana kita boleh mengira dengan tepat kuasa bekalan kuasa yang diperlukan oleh komputer Mari kita perkenalkan secara terperinci kaedah pengiraan kuasa bekalan kuasa, serta kalkulator kuasa bekalan kuasa komputer yang praktikal. Kepentingan Bekalan Kuasa Komputer Bekalan kuasa adalah nadi sistem komputer, menyediakan kuasa yang diperlukan untuk keseluruhan sistem. Bekalan kuasa yang terlalu rendah boleh menyebabkan sistem gagal dimulakan seperti biasa, atau malah menyebabkan masalah seperti penutupan yang tidak dijangka semasa digunakan. Sekiranya kuasa bekalan kuasa terlalu tinggi, ia akan menyebabkan pembaziran sumber, yang bukan sahaja akan meningkatkan bil elektrik, tetapi juga mengurangkan penggunaan tenaga.

2024-08-25 komen 0  477

Pengenalan Kursus：Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi seperti Internet Perkara dan kecerdasan buatan, kenderaan autonomi secara beransur-ansur memasuki bidang penglihatan orang ramai. Kereta tanpa pemandu bukan sahaja membawa kemudahan dan keselesaan, tetapi juga boleh mengurangkan kemalangan jalan raya, meningkatkan kualiti udara, dan mengurangkan penggunaan bahan api. Namun, masih banyak masalah teknikal yang perlu diselesaikan dalam bidang pemanduan autonomi sebelum pengkomersilan penuh dapat dicapai. Antaranya, teknologi pengkomputeran yang dipercayai adalah bahagian penting dalam bidang pemanduan autonomi. Teknologi pengkomputeran yang dipercayai merujuk kepada teknologi pengkomputeran yang boleh memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan proses pengkomputeran dan hasil pengkomputeran. Dalam bidang pemanduan autonomi

2023-06-11 komen 0  1304

Pengenalan Kursus：1. Penjana 1. Penjana ditakrifkan dalam Python Mekanisme pengiraan semasa gelung dipanggil penjana: penjana 2. Senarai maksud kewujudan penjana Semua data dalam ingatan, ia akan menggunakan a banyak ingatan. Sebagai contoh: hanya beberapa elemen pertama yang perlu diakses, maka semua ruang berikutnya akan terbuang Jika elemen senarai dikira mengikut algoritma tertentu, elemen seterusnya boleh dikira secara berterusan semasa gelung, supaya tidak ada keperluan. untuk mencipta senarai lengkap, dengan itu Menjimatkan banyak ruang. 3. Kaedah 1 mencipta penjana (ungkapan penjana) Ungkapan penjana adalah sangat mudah. ​​Cuma tukar [] dalam pemahaman senarai kepada () untuk mencipta penjana (generator): L=[x*x

2023-04-21 komen 0  1379

Pengenalan Kursus：Melatih model bahasa besar (LLM) adalah tugas yang intensif dari segi pengiraan, walaupun yang mempunyai "hanya" 7 bilion parameter. Tahap latihan ini memerlukan sumber di luar kemampuan kebanyakan peminat individu. Untuk merapatkan jurang ini, kaedah cekap parameter seperti penyesuaian peringkat rendah (LoRA) telah muncul, membolehkan penalaan halus sejumlah besar model pada GPU gred pengguna. GaLore ialah pendekatan inovatif yang menggunakan latihan parameter yang dioptimumkan untuk mengurangkan keperluan VRAM dan bukannya hanya mengurangkan bilangan parameter. Ini bermakna GaLore ialah strategi latihan model baharu yang membolehkan model menggunakan sepenuhnya semua parameter untuk pembelajaran dan menjimatkan memori dengan lebih cekap daripada LoRA. GaLore memetakan kecerunan ini ke dalam ruang berdimensi rendah,

2024-03-26 komen 0  914