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value 0 请按任意键继续. . . 读者思考一下5*5矩阵怎么改代码？C语言 | 求一个3*3矩阵对角线元素之和mp.weixin.qq.com文章来源: zhuanlan.zhihu.com，作者：小林C语言，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。原文链接：zhuanlan.zhihu
（线程安全）饿汉模式的第三种写法 静态内部类 （线程安全）小结 枚举模式 推荐 （ 线程安全，防止反射构建）代码 脑图 概述 上篇文章并发编程-08安全发布对象之发布与逸出中简单的描述了下对象发布和逸出的概念，并通过demo演示了不安全发布对象对象逸出（this引用逸出）。 那该如何安全的发布对象呢？
过手、脚和眼睛共同配合来驾驶一辆车。 多任务编程就是这样一个鲜明的例子，计算机也可以实现多任务编程：比如一边听歌一边玩游戏、打开浏览器上网同时能登录微信、QQ等聊天工具。 那么Python的多任务有哪些方式呢？ Python多任务编程的三种方式 多线程 多进程 协程 今天我们先来聊一聊Python的多线程编程。
对软件开发人员来说，此规范可以保证软件产品的质量，可以作为和其他程序员沟通的标准，若编码规则是建立在广泛的共识之上，更有利于产品的发展。 一、"JAVA基础语句"编程规范 1. 建议: switch语句要有default分支，除非switch的条件变量是枚举类型 每个switch
使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够： ①
配置安全区域缺省模板（仅V600版本AR设备） 表1 ConfigSecurityZone模板参数解释 参数名称 类型 取值范围 参数解释 name String 1~32 安全区域名称。不建议使用空格或特殊字符，大小写敏感。 此字段创建后不可修改，修改此参数将导致配置下发失败。
配置接口下绑定VPN缺省模板（仅V300版本AR设备） 表1 ConfigPortBindVPN模板参数解释 参数名称 类型 取值范围 参数解释 portName String - 绑定VPN实例的接口，例如Tunnel0/0/1 vpnInstanceName String 1～31
机器人设计与制作系列精通ROS机器人编程（原书第2版）Mastering ROS for Robotics Programming, Second Edition [印度]郎坦·约瑟夫（Lentin Joseph）[意大利]乔纳森·卡卡切（Jonathan Cacace） 著张新宇 张志杰 等译
了很多并发编程的问题。本质上，并发编程的很多诡异的问题源头也在于此，这也是并发编程频繁出问题的“幕后黑手”。所以，我们可以将“幕后黑手”总结如下。 没错，这就是造成并发编程问题的“幕后黑手”！！后面我们将分别细化说明这些“幕后黑手”。 总结 了解并掌握并发编程问题的“幕
在线实验 自然语言处理API服务调用 指导用户熟悉华为云EI-自然语言处理服务API接口的调用方法。 链接
分析成为提升企业运营效率、保障信息安全的关键。R 语言，作为一款强大的统计分析工具，在公司网络监控软件的开发中展现出独特优势，能够深度挖掘网络数据的潜在价值。 R 语言拥有丰富的包和函数库，可用于处理各类数据。首先，利用 R 语言的网络数据抓取能力，我们可以从网络设备的日志文件或
ava虚拟机（JVM）上。JVM是跨平台的运行环境引擎，可以执行被编译为Java字节码的指令。Spark是用Scala实现的，而Scala语言会编译为字节码并运行在JVM上。Spark的运行时应用组件与这些组件所运行的位置和节点类型之间的区别是有必要特别注意的。当使用不同的部署模
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本文基于MDK 5.26软件，在stm32f103上进行汇编语言的实验测试； 文章目录 1 新建工程2 配置环境2.1 选择设备2.2 选择运行环境2.3 添加源文件 3 测试代码3
功能特性 支持多种编程语言，并能根据开发者键入的函数签名和注释自动生成函数体。 支持根据行级注释或代码上下文信息自动生成与描述场景匹配的代码。 可根据开发者当前光标位置的前后语句片段进行代码填空和补全。 支持跨文件生成与任务相关的代码。 支持从功能、目的和实现逻辑三个维度对代码进行解释说明。
摘要：Rust语言学习曲线过于陡峭？初学者看懂这张思维导图，快速入门。Rust语言这两年的热度大家有目共睹，作为一个有着突破性变革意义的语言，其光鲜背后也有诸多质疑，对于想要在系统编程语言上更上一层楼的开发者来说，学习Rust语言既是一次新的尝试，也是一次编程思维上的挑战。最近
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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