Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由谷歌团队在2017年提出，用于解决自然语言处理中的序列转导问题，尤其是机器翻译任务。该架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN&am…

题目 思路 对于这个我的第一想法就是转换为字符串然后判断字符串是否为回文，它会消耗额外的地址空间。 还有一种想法就是将数字反转并判断是否为回文，但可能需要处理数字溢出的问题。若要避免出现数字溢出的问题，我们可以只反转它的一半&am…

引言 在数据安全日益受到重视的今天，前端加密技术已成为保护用户敏感信息（如密码、身份证号）的"最后防线"。本文将系统解析如何在Vue3项目中通过扩展JSEncrypt库实现RSA长文本加密，并结合TypeScript构建类型安全的加密…

学习资料：代码随想录 121. 买卖股票的最佳时机 力扣题目链接 思路：注意题意只能买卖一次 定义：dp[i][0]表示不持有当前股票，dp[i][1]表示持有当前股票 递推公式：今天持有分之前就持有和今天才买，今天不…

跨平台快速运行应用快速构建应用快速分享应用 docker是用来加速,构建,分享,运行的容器 在 Docker 的架构中，Client、Docker Host 和 Registry 是三个核心组成部分，它们各自承担不同的功能和作用。以下是对这三部分的详细描述： Docker的基本…

Webservice创建 服务端创建 3层架构 service注解（commom模块） serviceimpl（server） 服务端拦截器的编写 客户端拦截器 客户端调用服务端（CXF代理） 客户端调用服务端（动态模式调用&a…

之前的文章分享过在 linux 服务器上安装，并使用Open-webui 来实现从页面上访问本地大模型的访问。也写了文章分享了我在家里 Windows Server 台式机上安装 Ollama 部署本地大模型，并分别使用 Chatbox 和 CherryStudio 来访问本地的大模型。今天我来分享一…

PyTorch 的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast 和 amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以 torch.float16 的混合精度训练。当然，这两个方法都是模块化并且通常都会一起调用，但并不一定总是需要一起使用。 参…