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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
网络编程的本质是进程间通信 2 通信的基础是IO模型 输入流 文件,Java对象,字符串都可以是数据源 输出流 3 java.io 家族 字符流 字节流 4 设计模式 - 装饰器模式 奶茶店里面的装饰器模式(珍珠只是装饰)
了解程序我就使用了这个工具进行教学，大家能在很短的时间内来完成一些小功能以及小游戏会很有成就感，在这个成就感下我回去讲解HTML超文本编辑语言以及CSS样式吸收的效果就会很好，时时刻刻都有效果的回馈，在这个基础上当年就用心的搞了一稿还留下了很多存稿，后面的会以每天5~10篇的进度
array[0:5] 返回 [1,2,3,4,5] 。 array[1:4] 得到 [2,3,4] . 为了方便，Go 语言允许省略 low , high ，甚至两个一起省略。 array[0:] 等同于 array[0:len(array)]
【数据结构】 C 语言实现顺序表万字详解 ( 附完整运行代码 ) 【数据结构】 C 语言实现单链表万字详解 ( 附完整运行代码 ) 【数据结构】 C 语言实现带头双向循环链表万字详解 ( 附完整运行代码 ) 【数据结构】什么是栈 ? 【数据结构】用 C 语言实现顺序栈 ( 附完整运行代码
1 创建zip1.4.2 读取zip文件 2. 包管理2.1 包路径2.2 包声明 最后 本章节主要介绍go语言的文件处理与包管理 1. 文件处理 1.1 JSON文件 什么是json? JSON(JavaScript Object Notation)
一、Go语言环境安装 Go语言是一门编译性的语言需要有SDK工具包对其进行编译才能运行，其次需要有一个编辑工具来写代码，最后为SDK中的工具配置环境变量，所以总结一下可以包含三个方面： SDK工具包安装 VSCode安装 环境变量配置 Go语言支持的系统有：Linux、FreeBSD、Mac
在 JavaScript 编程项目中，事件冒泡是常见的一种现象，需要注意处理以避免不必要的问题和错误。以下是一些处理事件冒泡的方法： 阻止事件冒泡：使用事件对象的 stopPropagation() 方法可以阻止事件冒泡。在事件处理函数中调用该方法，可以避免事件向父元素或其他祖先元素冒泡。
设计模式的C语言应用-责任链模式设计模式的C语言应用-责任链模式... 1模式介绍... 1责任链模式实现... 3责任链节点定义... 3责任链和处理函数... 4注册和反注册函数... 5调用流程... 5内核的责任链模式实例... 6handler的格式... 6handler的注册
在之前的文章中已经为大家介绍了java并发编程的工具：BlockingQueue接口、ArrayBlockingQueue、DelayQueue、LinkedBlockingQueue
号数。 有无符号的区别是只属于（中）高级语言的概念，反映到机器语言上，是跟运算及与其结果相关的指令上的区别，而不会反映到 CPU 所处理的数本身。 即CPU处理时，统一用加法处理，但是否要做求补等操作，取决于提供的运算指令。 Q: C语言的char是signed char还是unsigned
经常会有同学问我为什么选择Python。我很喜欢这门语言，因为它的简洁灵活，易学，易读，可移植并且功能强大。 高级 可以说，每一代编程语言的产生，我们都会达到一个新的高度。从汇编语言，到C Pascal等，伴随着C语言的诞生，产生了C++、Java这样的现代编译语言，之后有了强大的可以进行系统调用的解释性脚本语言Python、
们自身的属性，在计算机中也不例外。在C语言中数据类有基本数据类型和非基本数据类型，常见的数据类型包括整型、实型、字符型。 常量： 在高级语言程序中不可改变的量。举个例子：从你出生你的身份证号是不是不可改变的。所以就是常量。 变量： 在高级语言程序中，可以改变的量。例子：你现在要吃
【辰兮要努力】：hello你好我是辰兮，很高兴你能来阅读，昵称是希望自己能不断精进，向着优秀程序员前行！ 博客来源于项目以及编程中遇到的问题总结，偶尔会有读书分享，我会陆续更新Java前端、后台、数据库、项目案例等相关知识点总结，感谢你的阅读和关注，希望我的博客能帮
【辰兮要努力】：hello你好我是辰兮，很高兴你能来阅读，昵称是希望自己能不断精进，向着优秀程序员前行！ 博客来源于项目以及编程中遇到的问题总结，偶尔会有读书分享，我会陆续更新Java前端、后台、数据库、项目案例等相关知识点总结，感谢你的阅读和关注，希望我的博客能帮
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel,
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
执行预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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