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社区干货
开源Java诊断工具Arthas:开篇之watch实战
## 一、前言 - 还在为排查Java程序线上问题头痛吗,看我们用阿里开源的诊断神器 Arthas 来帮您- 本文开篇主要介绍 阿里开源的诊断神器Arthas 3.7.0版本,watch、jad、classloader 命令,以 Debian 11、openjdk 11 ... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/452cd59725ff4808a433bc112b6cd0cf~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062064&x-signature=nBlnTsTr6iOHjPoMYt24DM5a...
Maven依赖冲突避坑指北
(ClassLoader.java:521) ...25 common frames omitted("hello world!"); ```这是典型的依赖冲突问题,什么?你说编译没问题?照着文档写的?还能打包?TOO NAIVE...你以为你引了这个版本的依赖,工程里跑的就是... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c9d149e554b843e094535f2489290aa9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975615&x-signature=yjK0sdex0m4LW45keOwlXkX6...
Elasticsearch进阶篇@记kibana执行dsl脚本实战过程 | 社区征文
biz=Mzg3MTIyNDA3Mg==&mid=2247492314&idx=1&sn=3af2800d711a15e4afe83a64ad56d7db&chksm=ce8364bdf9f4edab2a8b50fa038b09af6f73910ff3a8670caca33729f69f1d214e09ecdce977&token=293101306&lang=zh_CN#rd)## D... "tokenizer": "char_tokenizer", "filter": "lowercase" } }, "tokenizer": { "char_tokenizer": { "type": "pattern", "pattern": "|" } } }}...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。
特惠活动
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Token 鉴权
Token本质是使用 AppKey 对 AppID,UserID,Token 的过期时间三个字段进行对称性加密。客户端所有跟 IM 服务端交互的请求,都需要携带Token,IM 服务端会解密 Token 从而获取请求方的身份信息,一旦解密失败或者 Token ... Token,可满足大部分场景,接入简单且与语言无关。 方式 2: 业务服务端本地生成 Token。你可以指定 AppId,UserId,Token过期时间和 AppKey 参考以下示例代码在服务端本地生成 Token(当前只提供 Go 和 Java 版本的示例...
Elasticsearch进阶篇@记kibana执行dsl脚本实战过程 | 社区征文
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探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')input_text = "Once upon a time"in...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062047&x-signature=Rp0chIkMbO8JtuIouPWwBY1HFQg%3D)# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88f3a783ab484316b91a6b047b9a4d7e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062047&x-signature=Ttw4bym3LDtBNvARdb%2BMEz... from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.ke...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fcc5570f5df04166a3a12c9e5e08665a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062036&x-signature=MG4AtyB6jC00%2F0n%2BGKN24dZTyHY%3D)OpenAI 的GPT-4样例中展现出令人印象深刻的多模态理解能力,但是能理解图像的中文开源对话模型仍是空白。 近期,智谱AI 和清华大学 KEG 实验室开源了基于 ChatGLM-6B 的多模态...
embedding_v2
当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1...
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当前支持的模型有: bge-large-zh:最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1...
