Android.mk LOCAL_SRC_FILES添加多个文件

最新推荐文章于 2025-05-20 17:19:00 发布
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#移动开发

本文详细解析了C++源文件管理与构建流程，包括如何使用wildcard匹配文件，以及如何将匹配到的文件加入到构建过程中。通过实践示例，深入理解C++项目的组织与编译原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MYSRC_ROOT := $(LOCAL_PATH)/../../Classes

FILE_LIST := $(wildcard $(MYSRC_ROOT)/Actions/*.cpp)
FILE_LIST += $(wildcard $(MYSRC_ROOT)/Constants/*.cpp)
FILE_LIST += $(wildcard $(MYSRC_ROOT)/Helpers/*.cpp)
FILE_LIST += $(wildcard $(MYSRC_ROOT)/*.cpp)

LOCAL_SRC_FILES := helloworld/main.cpp

LOCAL_SRC_FILES += $(FILE_LIST:$(LOCAL_PATH)/%=%)

转载于:https://www.cnblogs.com/coolbear/archive/2013/05/30/3108672.html

【LLM】(KV cache优化)MHA、MQA、GQA、MLA、YOCO机制的区别
发现问题，并解决问题，批判性思维
02-16 3929
MHA机制（Multi-head Attention） MHA（Multi-head Attention）是标准的多头注意力机制，包含h个Query、Key 和 Value 矩阵。所有注意力头的 Key 和 Value 矩阵权重不共享 MQA机制（Multi-Query Attention） MQA（Multi-Query Attention，Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need）是多查询注意力的一种变体，也是用于自回归解码的一
大模型面经—GQA（Grouped Query Attention）和MHA、MQA的区别及代码
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07-08 2381
此外，GQA的实现并不复杂，可以通过对现有MHA模型进行少量的训练调整来实现，这使得从MHA到GQA的过渡相对容易。在大模型技术中，GQA（Grouped Query Attention）是一种注意力机制，它介于。之间进行插值，旨在实现更快的推理速度和接近MHA的模型质量，是高负载系统优化的有力工具。，最终将结果合并，以捕获序列的不同方面信息。具体来说，GQA通过分组的方式，减少了需要。的数量，从而减少了内存的使用，同时由于。2024年07月07日 10:43。）之间，旨在结合两者的优点，
大模型面试准备（五）：图解 Transformer 最关键模块 MHA
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03-26 1524
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集在这里：《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！Transformer 原始论文中的模型结构如下图所示： 上一篇文章讲解了 Transformer 的关键模块 Positional Encoding（大家可以自行翻阅），本篇文章讲解一下 Transformer 的最重要模块 Multi-H
MHA(Multi-Head Attention) 与GQA(Grouped Query Attention)的区别
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10-31 1101
特点：每个头都有独立的查询、键和值投影矩阵，最大化模型的表达能力。优点：能够捕获输入序列中丰富的特征，适用于对性能要求高的场景。缺点：参数量大，计算复杂度高，对资源要求较高。
2025大模型经典面试题，大模型面试题+答案！手撕面试官，八股文你不背不行！
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LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
MHA、MQA、GQA、MLA
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03-11 2447
方法QK/V计算效率模型容量MHA每个头独立每个头独立低高MQA每个头独立全局共享高低GQA每个头独立组内共享中中MQA适合推理加速（如 LLama-2 70B 使用 MQA）。GQA在保持较高性能的同时减少计算（如 LLama-3 使用 GQA）。MHA适用于对性能要求极高的场景。
理解 MHA、GQA、MQA 和 MLA：多头注意力的变种及其应用
lqq
02-25 2760
在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中，多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 结构的核心。近年来，MHA 产生了多个变体，如和，这些改进主要用于提高计算效率和减少计算开销。本文将深入探讨这些注意力机制的工作原理、数学公式、优缺点及应用场景，帮助理解Transformer 及其改进版本。
从MHA、MQA、GQA到MLA
步子哥的博客
08-18 1196
尤其是在长上下文的情况下，KV Cache的大小会随着输入长度的增加而增长，从而影响了模型的推理速度和资源消耗。通过对MHA、MQA、GQA和MLA的分析，我们可以看到，随着技术的发展，模型设计不断优化，以应对现实应用中的各种挑战。这篇文章详细介绍了从MHA到MLA的演变过程，强调了在推理过程中缓存的重要性，以及如何通过不同的模型设计来减少缓存的需求。，显著降低了显存的占用。在推理阶段，MLA通过共享K和V的方式，将KV Cache的大小保持在合理范围内，从而避免了MHA带来的显存瓶颈。
缓存与效果的极限拉扯：从MHA、MQA、GQA到MLA
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©PaperWeekly 原创 ·作者 | 苏剑林单位 | 科学空间研究方向 | NLP、神经网络前几天，幻方发布的 DeepSeek-V2[1] 引起了大家的热烈讨论。首先，最让人哗然的是 1 块钱 100 万 token 的价格，普遍比现有的各种竞品 API 便宜了两个数量级，以至于有人调侃“这个价格哪怕它输出乱码，我也会认为这个乱码是一种艺术”；其次，从模型的技术报告看，如此便宜的价格背...
理解Attention，MHA、MQA、GQA理论知识和代码实现
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07-03 1031
【代码】理解Attention，MHA、MQA、GQA理论知识和代码实现。
MLA, MQA 和 GQA 区别和联系
强化学习曾小健
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GQA 是对Multi-Head Attention (MHA) 和 MQA的扩展，通过将查询头分为多个组来共享键（K）和值（V）投影，从而提高计算效率并降低内存开销。每个组中的查询共享同一组 K 和 V，这样可以减少模型的参数数量和内存需求。
大模型学习-GQA、MQA、MHA
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07-16 801
而每个注意力头都有自己的感知域，可以独立学习输入中的不同特性。事实上，不同的”头“可以分别专注于词序列的不同方面，语义、语法。从 MHA 到 MQA 将 H 键和值头减少到单个键和值头，减少了键值缓存的大小，因此需要加载的数据量 H 倍。MQA是MHA的变体，不同的是MQA让所有的头之间共享同一份Key和Value矩阵，每个头只单独保留一份query参数，从而大大减少了Key和Value矩阵的参数量，以此达到提升推理速度，但是会带来精度的损失。注意力机制的核心概念在于把不同的重要性赋予输入的不同部分。
手撕大模型Attention：MLA、MHA、MQA与GQA（含实现代码）
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05-20 577
是对多头注意力（MHA）和多查询注意力（MQA）的折中优化方案。其核心思想是将查询头（Query Heads）划分为多个组（Group），每组内的查询头共享一组键（Key）和值（Value），从而在保留多头并行性的同时减少参数量和计算复杂度。多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是Transformer模型的核心机制，通过并行计算多个注意力头，使模型能够同时关注输入序列中不同位置的特征。这种设计在保持多头多样性的前提下，减少了显存占用和计算延迟，适合长序列建模和大规模模型部署。
TensorFlow相关组件的安装
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