概述 在前一篇文章中，我们介绍了signal函数、sigaction函数等基本的信号处理方法。在本篇中，我们将介绍信号处理的一些高级用法，包括：阻塞与解除阻塞、定时器等。 阻塞与解除阻塞 有时候，我们不希望某个信号立即被处理…

接前文，我们在本地Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练，那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢？今天我们就反其道而行之…

1.研究背景 主要应用场景还是卫星通信，本文主要设计一个可以覆盖多个频段的通信天线。 通信频段不断扩充什么意思： 新增频段，例如早期用C波段（4-8GHz），后来扩展到Ku波段（12-18GHz）甚…

评测语言模型的“全能性”：MMLU基准测试解析 加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学等机构的研究团队提出一项全新的评测基准——MMLU（Massive Multitask Language Understanding）。这项测试覆盖57个学科，从基础数学到专业法律&#…

文章目录 注入Servlet, Filter, Listener官方文档基本介绍使用注解方式注入使用RegistrationBean方法注入DispatcherServlet详解 内置Tomcat配置和切换基本介绍内置Tomcat配置通过application.yml完成配置通过类配置 切换Undertow 数据库操作 JdbcHikariDataSource需求分析应用…

0x02 知识点 安全的目标是提供 可用性 Avialability机密性 confidentiality完整性 Integrity真实性 Authenticity不可否认性 Nonrepudiation 安全治理是一个提供监督、问责和合规性的框架 信息安全系统 Information Security Management System ISMS 策略，工作程…

目录 一、tokenization 1.1 语言模型的输入处理 1.2 运行LLM的tokenizer 1.3 tokenizer如何处理输入 1.4 Tokenizer层级的选择 1.4.1 Word Tokens 1.4.2 Subword Tokens 1.4.3 Character Tokens 1.4.4 Byte Tokens 1.5 Tokenizer处理方式的比较 1.6 决定tokenizer要…

大型语言模型（LLM）的崛起深刻地改变了自然语言处理领域。为了让这些模型更好地服务于人类，两个关键的微调技术应运而生：监督微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 和 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)。 虽然两者都旨在提升L…