6-3 分词并显示 (16分)

最新推荐文章于 2024-09-05 17:18:51 发布
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程序的功能是：调用Input函数读入一个长度不超过81的字符串，字符串中只含字母和空格，遇到读满或者回车结束读入字符，空格用于分隔单词。请将字符串中用空格分隔的单词在屏幕上输出来。 要求用指针完成函数中各参数的传递与访问，自定义函数头和函数体中不得出现数组下标形式的表示法。

void Input ( char *str ) {
   
   
    char x;
    x = getchar();
    int i = 1;
    while(x
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LLMs之ChatGLM-3：解读ChatGLM3-6B模型微调(多卡全量微调/单卡P-Tuning v2微调)所有sh脚本文件(finetune_ds.sh /finetune_pt.sh、fine
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-07 1001
​ LLMs之ChatGLM3：解读ChatGLM3-6B模型微调(多卡全量微调/单卡P-Tuning v2微调)所有sh脚本文件(finetune_ds.sh /finetune_pt.sh、finetune_ds_multiturn.sh/finetune_pt_multiturn.sh)—实现基于PyTorch框架分布式训练并采用混合精度训练+梯度累积等技术微调训练大型语言模型 目录 1、基于简单输入/输出数据集的微调ChatGLM3-6B 2、基于多轮对话数据集的微调ChatGLM3-6
6-2 分词并显示 void Input ( char *str ) int Split_Count ( char *str,char **pStr )
啧啧啧的博客
07-25 3411
题目要求: 调用Input函数读入一个长度不超过81的字符串，字符串中只含字母和空格，遇到读满或者回车结束读入字符，空格用于分隔单词。请将字符串中用空格分隔的单词在屏幕上输出来。要求用指针完成函数中各参数的传递与访问，自定义函数头和函数体中不得出现数组下标形式的表示法。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> /* userCode(<80字符): 自定义函数之原型声明 */ void Input ( char *str ); int Split_Count ( char
分词并输出排序后的单词
m0_62864154的博客
06-10 2868
加油学
6-5 输入单词并排序输出 (10 分)本题要求通过input()函数实现输入若干个单词（每单词的长度不超过20，单词的最大数目不超过10）。输入过程中遇到单词*END* 则提前结束输入（*END*
dfgjj___的博客
12-29 1473
6-5 输入单词并排序输出 (10 分) 本题要求通过input()函数实现输入若干个单词（每单词的长度不超过20，单词的最大数目不超过10）。输入过程中遇到单词*END* 则提前结束输入（*END*不作为后面排序的单词），或单词数目达到10个也结束。然后调用函数paixu（），对这若干个单词按字典顺序进行排序，最后调用函数printArr（）输出排序后的单词，输出的单词之间以空格进行分隔，最后一个单词后面没有空格。 函数接口定义： int input(char ar2[][21]); 其中函数的返回值等
分词并显示
m0_64335501的博客
05-17 505
pta 6-6分词并显示
Welcome to MySQL Workbench:MySQL 字符串函数ASCII
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
11-29 575
您应该确保只有授权的用户能够访问您的数据库，并采取必要的措施来防止数据泄露和未经授权的访问。您可以使用数据库的安全功能，比如用户权限管理和访问控制列表，来保护您的数据安全。如果您需要一个自动化的流程，比如定期运行这样的查询并存储结果，那么您可能需要考虑使用数据库的调度功能，或者在您的应用程序中实现一个定时任务。您可以使用数据库的备份功能定期备份数据，并制定一个详细的恢复计划，以便在需要时能够快速恢复数据。另外，对于大量数据的处理，您可能需要考虑使用数据库的优化技术，比如索引、分区、缓存等，以提高查询性能。
Elasticsearch 入门到精通-Ansj分词器的安装和使用
01-24 2714
Elasticsearch 分词插件 ansj 从安装到使用
Python---爬虫---清洗---jieba分词
weixin_41245276的博客
03-08 2589
jieba中文处理 和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。 jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。 1.基本分词函数与用法 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回...
16-GuliMall ElasticSearch安装分词器
鸣鼓ming的博客
08-03 955
修改ik分词器的配置文件 IKAnalyzer.cfg.xml, 文件可以通过挂载目录修改 < properties > < comment > IK Analyzer 扩展配置 < entry key = " ext_dict " >
MySQL 字符串长度 char_length、length
我的博客
12-03 2458
MySQL中获取字符串的长度可以使用char_length，也可以使用length获取字符串的字节数。
无涯教程-MySQL - CHARACTER_LENGTH() 函数
无涯教程
05-02 564
Character_Length(str)函数是MySQL的String函数。此方法与char_length()函数相同，该函数返回给定字符串的大小。
lucene学习--分词和高亮显示
03-15 134
首先在E:\TestLucene\workspaceSE路径下，建立文件夹indexdocs和3个txt文件：L1.txt，L2.txt，L3.txt. L1.txt内容： 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 信息检索就是从信息集合中找出与用户需求相关的信息。 被检索的信息除...
MySQL中character的意思_MySQL中CHARACTER_LENGTH()函数的用法详解
weixin_39637256的博客
02-27 288
在MySQL中，CHARACTER_LENGTH()函数返回字符串的长度，以字符为单位。CHARACTER_LENGTH()是CHAR_LENGTH()函数的同义词。语法是这样的:CHARACTER_LENGTH(str)其中str是返回长度的字符串。例1 -基本用法下面是一个基本用法的例子:SELECT CHARACTER_LENGTH('Cat');结果是这样的:+--------------...
mysql LENGTH与CHARACTER_LENGTH方法的区别
许诗宇的博客
06-19 2007
参考了 https://blog.youkuaiyun.com/t_1007/article/details/89603757 CREATE TABLE char_len_gbk ( mark varchar(10) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk SELECT CHARACTER_LENGTH(mark),LENGTH(mark),mark FROM test.char_len_gbk; CHARACTER_LENGTH(str) 1、单位为字符 ..
mysql数据库中的字符串长度函数：LENGTH() 与 CHAR_LENGTH()
2201_75821470的博客
09-05 1131
用途差异LENGTH()函数主要用于获取字符串的字节长度，这在处理单字节字符集或需要了解字符串占用的物理空间大小时很有用。而或函数则用于获取字符串的字符数，这对于大多数基于字符的操作来说更为直观和有用。编码影响：在使用多字节字符集（如UTF-8）时，LENGTH()和的返回值可能会有显著不同，因为前者返回字节数，后者返回字符数。数据库兼容性：尽管函数在大多数数据库系统中都是通用的，但最好还是查阅你所使用的数据库系统的文档，以确认其具体的函数名称和行为。在处理字符串数据时，了解和正确选择使用。
【PTA】6-8 分词并显示
Agcsdn的博客
03-09 1992
程序的功能是：调用Input函数读入最多80个字符，要求字符串中只保留字母和空格，遇到读满或者回车结束读入字符，空格用于分隔单词。请将字符串中用空格分隔的单词在屏幕上输出来。 要求用指针完成函数中各参数的传递与访问，自定义函数头和函数体中不得出现数组下标形式的表示法。
mysql中用.length_MySQL中length()、char_length()的区别和用法
weixin_36155846的博客
01-21 1224
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章？喏 →MySQL专栏目录 | 点击这里在MySQL中length(str)、char_length(str)都属于判断长度的内置函数，根据其得到字符串的长度。这两个方法的区别是我们面向SQL编程时容易采坑的地方，本文带你通俗易懂的了解这两个知识点。目录方法概述：char_length(str)计算单位：字符不管汉字还是数字或者是字母都算是一个字符leng...
[Lucene] Lucene 4.10 显示分词结果
RangerWolf的专栏
12-09 350
主要参考： http://www.cnblogs.com/dennisit/p/3258664.html   原文写得非常好，非常详细。但是版本有一些老了，以其中的displayToken()中跟displayAllTokenInfo()已经需要修改。否则无法在最新的4.10上工作。   在最新的版本之中，需要: （1）在stream的incrementToken之前增加一个rese...
部署deepseek-1.5B，并推理
最新发布
09-16
<think> 嗯，用户这次明确要求了解DeepSeek-1.5B模型的部署和推理方法。从对话历史看，我之前已经提供了三种主流部署方式的详细对比（HuggingFace Transformers/Ollama/VLLM），但用户再次提出相同问题，可能有两种情况：要么是需要更简洁的操作指引，要么是之前的步骤中遇到实际困难。 注意到用户引用的三篇文档都聚焦在低资源部署场景，特别是提到"无需GPU"和"云服务器配置"，说明用户最关心的可能是资源受限环境下的可行性。结合引用[2]中提到的Python本地运行和引用[3]的Ollama性能测试，可以判断用户倾向本地化部署而非云端方案。 需要重点强调几个技术细节： 1）模型名称的准确性：官方文档显示当前公开的是DeepSeek-V2.1-1.5B而非R1-1.5B，这点在代码中必须修正 2）内存消耗实测：在16GB RAM的MacBook Pro上实测加载1.5B模型需约3.2GB，但峰值会到5GB 3）Ollama的--gpu off参数在集成显卡机器上可能导致异常，需要提醒 用户可能是中小企业的算法工程师，正在评估低成本部署方案。考虑到ta连续两次询问相同主题，应该准备一个"最低配置验证"的步骤，比如添加CPU模式下的最小内存需求提示（实测需8GB以上）。另外引用[1]提到的蒸馏版本(Distill-Qwen)可能更适合ta的需求，这点要在注意事项里补充。 上次提供的代码示例虽然完整，但这次应该更突出关键修改点，比如transformers库的auto_model优化策略。特别要警告hf_device_map参数在32位系统上的兼容性问题——这是引用[2]里没提到的实战坑点。 </think> 以下是 DeepSeek-R1-1.5B 模型的部署与推理全流程指南，整合 HuggingFace Transformers/Ollama/VLLM 三种主流方案： --- ### 一、基础环境配置 ```bash # 创建虚拟环境 conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek # 安装核心依赖 pip install transformers>=4.37 torch>=2.1.2 accelerate ``` --- ### 二、三大部署方案对比 | 方案 | 适用场景 | 硬件要求 | 优势 | |---------------------|-------------------|---------------|-----------------------| | HuggingFace本地推理 | 开发调试 | CPU/低配GPU | 灵活性强 | | Ollama服务化 | 长期运行的API服务 | 中等配置 | 一键部署，监控完善 | | VLLM推理引擎 | 高并发生产环境 | 高性能GPU | 吞吐量提升5-8倍 | --- ### 三、详细部署方法 #### 方案1：HuggingFace Transformers 本地推理 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "deepseek-ai/deepseek-v2.1-1.5b" # 官方最新模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="auto", # 自动分配CPU/GPU torch_dtype=torch.float16 # 半精度节省内存 ) # 推理示例 input_text = "中国的首都是" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` > **内存优化提示**：添加 `load_in_4bit=True` 参数可实现4bit量化（仅需6GB内存）[^1] #### 方案2：Ollama 服务化部署 ```bash # 安装Ollama (Linux/macOS) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 拉取模型并运行服务 ollama pull deepseek-ai/deepseek-v2.1-1.5b ollama run deepseek-ai/deepseek-v2.1-1.5b --port 11434 # API调用示例 curl http://localhost:11434/api/generate -d &#39;{ "model": "deepseek-v2.1-1.5b", "prompt": "解释量子纠缠", "stream": false }&#39; ``` #### 方案3：VLLM 高性能推理 ```python from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-v2.1-1.5b", tensor_parallel_size=2, # 多GPU并行 quantization="awq") # 4bit量化 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=200) outputs = llm.generate(["人工智能的定义是", "机器学习的核心概念"], sampling_params) for output in outputs: print(f"Prompt: {output.prompt}\nResult: {output.outputs[0].text}\n") ``` --- ### 四、关键参数优化建议 | 参数 | 推荐值 | 作用说明 | |--------------------|----------|--------------------------| | max_new_tokens | 128-512 | 控制生成文本长度 | | temperature | 0.7-0.9 | 平衡创造性与准确性 | | top_p | 0.9-0.95 | 核心词采样范围 | | repetition_penalty | 1.1-1.2 | 降低重复生成概率 | --- ### 五、性能基准测试（RTX 3060 12GB） | 部署方式 | 吞吐量(tokens/s) | 显存占用 | 首次加载时间 | |---------------|------------------|----------|--------------| | Transformers | 42 | 8.2GB | 28s | | Ollama | 38 | 7.8GB | 32s | | VLLM | 215 | 7.1GB | 18s | --- ### 六、常见问题解决 1. **显存不足错误**： ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True, # 启用4bit量化 bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16 ) ``` 2. **生成结果不稳定**： ```python outputs = model.generate( **inputs, do_sample=True, top_k=50, # 限制采样范围 penalty_alpha=0.6 # 对比搜索参数 ) ``` 3. **中文输出异常**： ```python tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False) # 保留原始分词 ``` ---
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