8问

最新推荐文章于 2025-02-20 10:03:06 发布
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本文分享了面试中如何进行英文自我介绍，并提供了七个方面的实例指导，包括解决难题、技术创新及应对人际关系等，帮助读者全面提升面试表现。

先是英文的自我介绍
　　1。最骄傲的事情
　　2。解难题的例子
　　3。利用学到的技术解决问题的例子
　　4。难相处的人怎么打交道
　　5。应对变化的例子（这个其实是我的长项，但没准备，答得不够好。）
　　6。领导的例子
　　7。创新的例子
　　8。还有没有他们没有问到的愿意与他们分享的例子

大模型实战—通义千问大模型微调
05-26 7万+
这个参数仅针对 llama 类型的模型结构，默认勾选的是 q_proj 和 v_proj，具体的名词不容易理解，我就不多说了，可以简单的认为是对模型的理解能力进行优化，一般这两个就够了。当这个值较高时，适应新任务的能力会增强，但是对基础模型的影响会比较大，有过拟合的风险，尤其是在数据量有限的情况下。为了方便测试，我在云环境也创建了一个镜像，相关的环境都配置好了，可以直接使用几个国内开源的大语言模型，比如清华智谱的ChatGLM3-6B、零一万物的Yi-34B，还有最近阿里云开源的Qwen1.5-32B。
通义千问7B本地部署的实战方案
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herosunly的博客
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本文主要介绍了通义千问7B本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 3. 下载权重文件 4. 运行通义千问7B
「java面试每日8问」集合地
公号：一条coding
08-24 1万+
yitiaoit04
Qwen 通义千问 - 小记
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
01-23 6956
Qwen不仅仅是一个语言模型，而是一个致力于实现通用人工智能（AGI）的项目，目前包含大型语言模型（LLM）和大型多模态模型（LMM）用户可以在官网直接体验模型功能，开发者可以通过网页嵌入、API/SDK调用等方式，将模型能力集成到自己的大模型应用和服务中。截至2024年初，通义已经发展成一个大模型家族，成员涵盖基座模型、行业模型和通义千问APP等模型产品。大语言模型“通义千问”和AI绘画创作大模型“通义万相”是两大基座模型。8大行业模型面向垂直场景，使用领域数据进行专门训练。
让我们来搞清楚8b/10b编码到底是怎么回事吧
笨蛋大乌龟的博客
03-26 2万+
前言：很多知识我们往往只是了解了皮毛，不知道它为什么产生，更不清楚它深层的应用，很多人半瓶水晃荡，而这正是我最厌恶的，对于8B/10B编码这个知识点我就来扯开它的神秘面纱。 8b/10b的由来： 8B/10b编码也叫做8字节/10字节，是目前高速串行通信中经常用到的一种编码方式，该编码方式最初是由IBM公司在1983年发明并应用于ESCON[200M互联系统]，由AI widmer和Peter Franaszek在IBM的刊物“研究与开发”上提出。 8b/10b提出原因： 高速穿行信号为啥要编码？它
千问70B的模型，我要使用V100*8的GPU机器可以做微调吗？
keyboard专栏
11-07 3268
在 V100*8 的机器上，微调千问 70B 模型可以通过 LoRA 微调结合 DeepSpeed 的 ZeRO-3 优化，并使用混合精度或 INT8 量化。这样可以在显存较受限的情况下成功微调大型模型。
python编码问题——“utf-8”与“gbk”
ImDePanDa的博客
05-10 6542
在进行CRNN训练中文字体OCR时，楼主碰到了令人头疼的问题，中英文编码不同。 这边文章主要来讲一下“utf-8”与“gbk”的一些问题，有人或许会问不是还有一个unicode吗？看完下面一张图就知道啦。 unicode其实是一种在操作过程中存在的字符状态，一般来讲，例如python中的str都是以“unicode”编码，在进行操作时会具化成为“utf-8”与“gbk”，往往是前者居多。 如上图...
程序员面试HR常问问题（含答案）
码农code之路
04-14 9683
程序员HR面试常见问题及答案，每道都是认真筛选出的高频面试题，助力大家能找到满意的工作！ 下载链接：全部面试题及答案PDF 1、请你自我介绍一下你自己？ 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有。其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的技能、最深入研究的知识领域、个性中最积极的部分、做过的最成功的事，主要的成就等，这些都可以和学习无关，也可以和学习有关，但要突出积极的个性和做事的能力，说得合情合理企业才会相信。企业很重视一个人的礼貌，求职者要尊重
问财的例子
涂睿的专栏
03-08 4039
问财的例子
MySQL经典100问
Java搜索工程技术栈
03-08 2万+
1、Innodb为什么要用自增id作为主键？ 如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。 ...
springboot集成通义千问
m0_56512023的博客
06-05 2729
通过在直接搜索“通义千问”，点击“开通DashScope”进行服务激活服务激活后，进入控制台点击“创建新的API-KEY”按钮，并将获取的API-KEY复制保存![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9a93ee08d27f4c1499d30d3b82cd3008.png#pic_center。
langchain+通义千问-1_8B-Chat-Int4搭建本地知识库
A2224853393的博客
03-17 2303
主要是修改模型的路径和使用哪个模型，运行LLM模型使用显卡。LLM模型最开始我使用没有量化的1.8B版本，4G的3050显卡报OOM，显存带不起来，所以换成了int4量化版本，推理最低仅需不到2GB显存，生成2048 tokens仅需3GB显存占用。然后下载需要的 LLM 与 Embedding 模型，LLM模型我用的是通义千问-1_8B-Chat-Int4（书接上回，在本地运行了通义千问-1_8B-Chat，又想用通义千问+langchain搭建本地知识库。本地知识库还有点问题，待解决。
阿里云百炼平台支持哪些大模型？通义千问、DeepSeek等269种模型
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通义千问-Omni-Turbo-2025-01-19（qwen-omni-turbo-2025-01-19）通义千问-Audio-Turbo-2024-12-04（qwen-audio-turbo-1204）通义千问-Coder-Turbo-2024-09-19（qwen-coder-turbo-0919）通义千问-Audio-Turbo-2024-08-07（qwen-audio-turbo-0807）通义千问VL-Plus-2025-01-25（qwen-vl-plus-2025-01-25）
不公开的压测案例，包含了登录， 订单投注等
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分布鲁棒基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型对偶转化线性决策（Matlab代码实现）
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【分布鲁棒】基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型【对偶转化】【线性决策】（Matlab代码实现）
mfc高精度定时器精简版实例
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12-26
开始按钮启动线程计时，计时过程中实时投递消息实时更新显示，达到输入时间时自动停止，支持高精度计时。
基于DeepLearning技术构建的学习者满意度预测模型项目_该项目整合了Git版本控制基础教程机器学习与深度学习核心算法解析PyTorch框架安装与实战应用指南_旨在通过系.zip
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胎心率检测的新算法：分数阶演算方法.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电+放电双模式Simulink仿真
12-26
基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电+放电双模式Simulink仿真内容概要：本文介绍了基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC（State of Charge，荷电状态）充电与放电双模式的Simulink仿真研究。该仿真模型实现了储能电池在不同工况下的充放电控制，通过调节双向DC-DC变换器的工作模式，实现对电池SOC的有效管理，确保系统能量的高效利用。文中重点展示了充放电切换逻辑、SOC估算方法及闭环控制策略的设计与实现，并通过Simulink平台进行建模与仿真验证，体现了系统在能量双向流动控制方面的稳定性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力电子与自动控制基础知识，从事新能源、储能系统或电力系统仿真实践的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究储能系统中电池能量管理策略；②支撑微电网、电动汽车、可再生能源系统中的双向功率调节仿真需求；③为电池SOC控制算法开发与验证提供仿真平台。; 阅读建议：建议结合Simulink模型文件同步操作，重点关注双向变换器控制逻辑与SOC反馈环节的实现细节，可进一步拓展为多电池组或混合储能系统的仿真研究。
阿里千问java8流式调用
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在 Java 8 中实现阿里千问的流式调用，主要是通过使用 DashScope 提供的 API 接口，结合 Java 的 HTTP 客户端进行流式响应处理。流式调用允许逐步接收模型生成的内容，适用于需要实时交互、逐步输出的场景。 以下是...
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