Go语言fmt包深度探索：格式化输入输出的利器
自定义格式化器 `fmt.Formatter`八、总结 🎭 引言 一、基础输出函数fmt.Print与fmt.Println 📌 fmt.Print：纯粹输出，不带换行 fmt.Print是一个在Go语言中广泛使用的函数，用于将一个或多个值格式化输出到标准输出（通常是终端），并且重要的一点是它不会自动在输出结束后添加换行符。这使得fmt.Print非常适合于连续输出多条信息而不需要每次输出后都换行的场...
AI大模型探索之路-训练篇17：大语言模型预训练-微调技术之QLoRA
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
C语言中的结构体和指针
8. 指针和动态内存分配 1. malloc() 函数 2. free() 函数 2.结构体 1.定义 2.结构体成员访问 3.给结构体起别名 前言 这篇博客主要介绍C语言中的结构体和指针的用法。 1.指针 指针是C语言中的一种重要概念，它存储了一个变量的内存地址。通过指针，可以直接访问内存中的数据，实现对数据的直接操作。 1.声明 指针...
R语言4版本安装mvstats（纯新手）
下载mvstats.R文件点此链接：https://download.csdn.net/download/m0_62110645/89251535 第一种方法 找到mvstats.R的文件安装位置（R语言的工作路径） getwd() 将mvstats.R保存到工作路径 在R中输入命令 source("mvstats.R") 第二种方法 找到mvstats.R的安装的文件位置 在R中输入命令 s...
C语言数据结构之队列
目录 1.队列的概念及结构2.队列的实现逻辑3.队列的代码实现4.相关例题选择题 •͈ᴗ•͈ 个人主页：御翮 •͈ᴗ•͈ 个人专栏：C语言数据结构 •͈ᴗ•͈ 欢迎大家关注和订阅!!! 1.队列的概念及结构 与栈不同的是，队列的出栈顺序是先入先出，就像我们出火车站，先排队的人排在前面，就先出站（插队不算奥，队列不可以插队，要做守规则的宝宝）。 2.队列的实现逻辑 和栈一样，队列也可以用顺序表和链表来...
C语言 举例说明循环嵌套
今天 我们来说循环的嵌套 如果一个循环体内 又包含了另一个循环结构 我们称之为循环的嵌套 我们之前学的 While do-while for 都可以进行相互的嵌套 如下图 在 While 循环语句中再嵌套一个 While 循环语句 do-while 中嵌套 do-while for中嵌套 for 例如 我们做一个九九乘法表 我们代码就可以这样写 #define _CRT_SECURE_NO_WARN...
主成分分析在R语言中的简单应用：使用mvstats包
在数据科学领域，主成分分析（PCA）是一种广泛使用的技术，主要用于数据降维和探索性数据分析。PCA可以帮助我们发现数据中的模式，减少数据集的复杂性，同时保持数据中最重要的特征。本文将介绍如何在R语言中使用`mvstats`包来执行PCA，并通过一个具体例子来展示其应用。 1. 安装和载入mvstats包 在开始之前，我们需要确保已经安装了`mvstats`包。如果你的R环境中还没有安装这个包，可以通过...
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先，需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响： 模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内...
NLP自然语言处理和应用场景介绍
【A】NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学与人工智能领域的一个分支，旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面： 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统：帮助用户快速准确地检索到所需信息，或通过自然语言进行问题提问并...
聚类分析：使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类
种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，每个样本代表一种...