1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>using namespace std;//比较函数bool cmp(vec

通过abd输入两条命令： 1adb shell "settings put global captive_portal_http_url http://connect.rom.miui.com/generate_204" 作者：乱杠青年 https://www.bilibili.com/read/cv16146843/ 出处：bilibili 1adb shell "

本教程使用设备：极路由3 （hc5861). 打开端口，装breed，刷openwrt打开极路由端口，装好breed的教程可以参考如下图片： 需要使用的工具：WinSCP、putty。以及对应的breed和openwrt固件。openwtr官方还在维护（2024年）可以从openwrt官方网站下载，下载地址。breed请自行寻找。 breed装好后，进入方法如下： 拔掉电源，使路由器完全断电 按

下载a1111原版web ui通过git将github库克隆到本地： 1git clone [email protected]:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 注意：连接上github可能需要魔法。 这里是作者的github库，喜欢的朋友可以去点一个star。网页链接 完成这一步，我们就已经将web ui装在了我们的电脑上，但是想要正常运行它，我们可能

Lora 微调在人工智能生成内容（AIGC）领域，LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于高效微调大型语言模型的方法。LoRA 的主要目标是通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量，从而降低计算和存储成本。 一言以概之，lora是一种针对种概念，任务，场景，单独微调的模型，它可以准确的让大模型针对某一概念拥有充分的理解，从而快速准确的画出我们想要的内容。 接下来我们将

数据增强调用大模型在本次任务中，我们通过星火Max模型对于训练材料进行增强，主要是对于每道阅读题补足4道单选题并给出答案，扩充训练数据。在注册好星火大模型后我们先安装调用大模型的sdk。 12# 环境安装pip install --upgrade spark_ai_python 安装完成后，这里给出调用星火大模型的代码，实际使用时只需填入自己的参数调用函数即可。 1234567891011121

baseline 分析首先总体分析baseline代码，这段代码可以分为以下几个部分： 1. 安装依赖：使用pip命令安装所需的Python库，如simple-aesthetics-predictor、data-juicer、pandas等，并卸载旧版本的pytorch-lightning。 2. 数据加载与预处理：从MsDataset加载数据集，保存图像并创建带有元数据的JSONL文

原文链接 数据提取部分input数据提取input部分由阅读材料以及相关要求 组成，我们拟通过正则表达式来匹配文字，通过pandas来处理xlsx文件 我们将，提取的数据存取为json格式，其中每条数据拥有两个字段input与output。input由 prompt + 阅读文本 组成output由 选项+ 答案 组成 语文题目 抽取数据，加载excel中的数据 12345678import p

函数模板1234template <typename type> ret-type func-name(parameter list){ // 函数的主体} 以数组求和的函数为例，一般我们在对整型数组求和时，以下为一个常见的求和函数： 123456789int sum (int *begin, int*end){ int ans = 0;

C++ 中的struct不在需要使用typedef，使用时可以直接使用结构体名字而无需在前面加struct,并且c++中的结构体除了可以拥有变量（成员变量）之外还可以拥有函数（成员函数） 123456789101112131415161718192021struct Point { int x,y; Point(int x = 1,int y = 0):x(x),y(y)&#