python语言基础-5 进阶语法-5.2 装饰器-5.2.5 装饰器使用案例（自定义装饰器实现方法重载）
声明：本内容非盈利性质，也不支持任何组织或个人将其用作盈利用途。本内容来源于参考书或网站，会尽量附上原文链接，并鼓励大家看原文。侵删。 5.2.5 装饰器使用案例-自定义装饰器实现方法重载 python中提供了@singledispatchmethod装饰器实现了单分派的泛型函数（函数重载）。如下： class Negator:@singledispatchmethoddef neg(self,...
增强多模态大语言模型推理能力：混合偏好优化的魔力
摘要 在当今的科技领域，开放源码的多模态大语言模型（MLLMs）正如雨后春笋般涌现。它们的训练一般分为预训练和监督微调两步。然而，这些模型在多模态推理，尤其是链式思维（CoT）表现上常常因分布偏移而受限。为了解决这一问题，我们引入了一种偏好优化（PO）过程来提升MLLMs的多模态推理能力。具体来说，我们从数据和模型两方面着手：（1）在数据方面，我们设计了一个自动化偏好数据构建流程，从而创建了一个高质...
【汇编语言】转移指令的原理（三） —— 汇编跳转指南：jcxz、loop与位移的深度解读
文章目录 前言1. jcxz 指令1.1 什么是jcxz指令1.2 如何操作 2. loop 指令2.1 什么是loop指令2.2 如何操作 3. 根据位移进行转移的意义3.1 为什么？3.2 举例说明 4. 编译器对转移位移超界的检测结语 前言 1. jcxz 指令 1.1 什么是jcxz指令 对IP的修改范围都为-128~127。 指令格式：jcxz 标号（如果(cx)=0，则转移到标号处执行。...
Go语言24小时极速学习教程（五）Go语言中的SpringMVC框架——Gin
作为一个真正能用的企业级应用，怎么能缺少RESTful接口呢？所以我们需要尝试在Go语言环境中写出我们的对外接口，这样前端就可以借由Gin框架访问我们数据库中的数据了。 一、Gin框架的使用 1. 安装 Gin 首先，你需要在你的 Go 项目中安装 Gin 框架。可以使用 go get 命令来安装，如果你使用了GoLand作为IDE，直接照着提示引入即可： go get -u github.com/...
【汇编语言】更灵活的定位内存地址的方法（一）—— 字符操作：and与or指令、ASCII码及大小写转换
有的信息都是二进制，而人能理解的信息是已经具有约定意义的字符。比如说，人在有一定上下文的情况下看到“123”，就可知道这是一个数值，它的大小为123；看到“BASIC”就知道这是在说BASIC这种编程语言；看到“desk”，就知道说的是桌子。 而我们要把这些信息存储在计算机中，就要对其进行，将其转化为二进制信息进行存储。而计算机要将这些存储的信息再显示给我们看，就要再对其进行。只要编码和解码采用同样的...
大语言模型：谁来评判搜索结果的相关性？
关重要的任务。简单来说，它决定了在你搜索某个问题时，回传的文档是否真正解答了你的问题。而过去，这项任务主要依赖于人类专家的判断，譬如美国国家标准与技术研究所（NIST）几十年来的评估流程。然而，随着大语言模型（LLMs，Large Language Models）的崛起，自动化相关性评估似乎不再是科幻小说中的情节，而是一个切实可行的研究方向。 在《A Large-Scale Study of Rele...
【汇编语言】包含多个段的程序（一）—— 在代码段中使用数据和栈
文章目录 前言1. 引言2. 在代码段中使用数据2.1 问题引入2.2 代码实现2.3 代码分析2.3.1 提出问题2.3.2 编译、链接、加载、查看程序2.3.3 查看内存内容2.3.4 正确的执行程序 2.4 面临的问题2.5 改进代码2.5.1 程序的执行过程2.5.2 CPU如何知道第一条执行什么指令？ 2.6 程序的框架 3. 在代码段中使用栈3.1 问题引入3.2 代码实现3.3 重要说...
MatSci-LLM ——潜力和挑战以及大规模语言模型在材料科学中的应用
概述 大规模语言模型的出现正在从根本上改变技术开发和研究的方式。大规模语言模型不仅对自然语言处理领域产生了重大影响，而且对许多相关领域也产生了重大影响，例如从文本生成图像的计算机视觉（Zhang 等人，2023 年）。因此，将大规模语言模型的能力融入各行各业的工作正在加速进行。 例如，医疗保健（He 等人，2023 年）、法律（Dahl 等人，2024 年）、金融（Wu 等人，2023 年a）和软件...
C语言不创建中间变量交换2个数
使用异或实现； C语言中的异或运算符合以下规律， 交换律：即a ^ b = b ^ a。 结合律：(a ^ b) ^ c = a ^ (b ^ c)。 自反性：对于任意操作数a，有a ^ a = 0。 零元素：对于任意操作数a，有a ^ 0 = a。 唯一性：对于任意操作数a，有a ^ a = 0和a ^ 0 = a。 可利用实现不创建中...
探索大型语言模型（LLMs）能否在不泄露私人信息的情况下联合其他大型语言模型共同解决问题
概述 谷歌的 Gemini Ultra（2023 年）和 OpenAI 的 GPT-4 （2023 年）等大规模语言模型在许多任务中都表现出了令人印象深刻的性能。然而，这些模型不仅推理成本高昂，而且运行于数据中心，而数据中心并非本地环境，无法获得私人数据。另一方面，可以在私人环境中运行的模型，如 Gemini Nano，可以在用户的设备上运行，但其性能有限。 为了在私密环境中实现最先进的性能，需要本...