摘要：
【华为云 ToB 大模型团队】 我们致力于构建ToB大模型竞争力及大模型应用生态，在这里你将接触到最核心的大模型底层技术，真正成为业界顶尖的大模型专家。 核心训练技术：通用预训练、行业增量预训练、通用SFT、行业二次SFT、RLHF、超级对齐、Reasoner Model 等。25年我们有多个不同规 阅读全文
posted @ 2025-10-25 14:19
Gelthin
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
参考： Markdown 教程|菜鸟教程 提到了一些基本的操作，可作为入门教程 1.在 markdown 中使用颜色 参考：https://blog.csdn.net/sunshine_lyn/article/details/86476712 <font color=red> 你的字体</font> 阅读全文
posted @ 2020-10-22 11:33
Gelthin
阅读(133)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1. 大幅度提升 Pytorch 的训练速度 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True 但加了这一行，似乎运行结果可能会存在细 阅读全文
posted @ 2020-01-04 09:35
Gelthin
阅读(1898)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TeXworks 是一款小巧好用的LaTeX编辑器。虽然不像其他LaTeX编辑器 (如 TeXStudio, TeXMaker, WinEdt) 有着各种高级的功能，但其自带的功能特性若能全部用上，对于编写大部分LaTeX文件已游刃有余。特别地，这一款编辑器非常符合简洁至上的准则和设计美学。Texw 阅读全文
posted @ 2018-03-19 22:24
Gelthin
阅读(21859)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
Charles M, Ochieng S B. Strategic outsourcing and firm performance: a review of literature[J]. International Journal of Social Science and Humanities 阅读全文
posted @ 2025-11-02 23:25
Gelthin
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Chang Y B, Gurbaxani V, Ravindran K. Information technology outsourcing[J]. MIS Quarterly, 2017, 41(3): 959-A3. Abstract Information technology outsou 阅读全文
posted @ 2025-10-26 16:14
Gelthin
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
UltraOS： https://blog.51cto.com/u_13416/10352942 https://www.jb51.net/os/651033.html https://blog.csdn.net/zhangweixbl4/article/details/140905324 老毛桃装 阅读全文
posted @ 2024-10-01 21:28
Gelthin
阅读(31)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1、deepctr, deepmatch, graph_embedding https://github.com/shenweichen 2、腾讯信息流代码库 https://www.showmeai.tech/article-detail/64 3、https://github.com/wziji 阅读全文
posted @ 2023-10-05 18:51
Gelthin
阅读(32)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
### 方案二更新： 3、客户端侧需要增加流式打印的逻辑。 2、试一下这个命令： curl --location 'http://124.70.15.141:9090/v1/chat/completions' \ --header 'Content-Type: application/json' \ 阅读全文
posted @ 2023-06-15 11:35
Gelthin
阅读(41)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1、特殊符号 \n 的转换逻辑 ```python import json x = {'test': "测试\n"} # python 中的字典结构 x_json = json.dumps(x, ensure_ascii=False) x_json # '{"test": "测试\\n"}' 这里看 阅读全文
posted @ 2023-06-03 11:33
Gelthin
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TODO 阅读全文
posted @ 2023-03-21 17:10
Gelthin
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Input() 和 InputLayer() 都可用: tf.keras.layers.InputLayer函数和tf.keras.Input函数区别： tf.keras.Input函数返回的是一个张量Tensor，tf.keras.layers.InputLayer函数是一个layer对象。官网的 阅读全文
posted @ 2023-03-18 20:38
Gelthin
阅读(214)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号