小试专题
C++04:使用Boost－小试Regex库
一、编写代码 下面代码实现的功能：找出html文件中的所有链接 /** regex_test.cpp**/#include <iostream>#include <fstream>#include <string>#include <boost/regex.hpp>using namespace std;int main(int argc, char* argv[]) {if (arg
chatglm3-6b小试
原本想在VMware中装个unbutu，再搞chatglm，但经过调研发现业内都是采用双系统来搞chat的开发。于是只好用rufus制作了一个ubuntu22.04的系统盘，你需要准备8G，因为制作好镜像后是7个多G。安装这里就不说了。 1 ubuntu环境 安装好ubuntu后，先更新apt的源 # vim是vi的扩展版本sudo apt install vimcd /etc/aptsu
C语言小试身手：实现二分搜索算法
开篇 本篇文章的主题是使用C语言实现简单的二分搜索算法，题目来源于《编程珠玑》第4章。 问题概要 用C语言实现简单的二分搜索算法，确定排序后的数组x[0…n-1]中是否存在目标元素t。 思路分析 这个问题的思路比较简单，因为是排序后的数组，所以不断用中值去和目标元素t去比较，然后根据大小来调整。举个例子： 假如有数组x=[1, 3, 7, 9, 12],需要查找目标元素t=
在gitlab CICD中 小试 hooks:pre_get_sources_script 功能
参考链接： hooks:pre_get_sources_script 功能简介 hooks:pre_get_sources_script 是gitlab CICD中的一个功能，该功能可以指定在克隆 Git 仓库和任何子模块之前要在执行器上执行的某些命令。例如： 调整 Git 配置导出跟踪变量 下来简单给大家演示下，看下细节过程。 ci配置 job1:hooks:pre_get_sou
Android进程通信之Messenger小试
趁热再打一块儿铁--Messenger。 Messenger作为Android中的一种跨进程传递消息的机制存在。这里记录一下简单的使用。总体思想是拿到哪个进程的Messenger，就可以向那个进程传递消息。 第一步：如果我们要向服务端传递消息，那么就要在服务端创建Messenger，然后将其Binder在onBind方法中返回，以便Client部分可以通过这个binder创建一个服务端的Mes
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-集成langchain（四）
一、前言 通过学习代码专家模型，开发人员可以获得高效、准确和个性化的代码支持。这不仅可以提高工作效率，还可以在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。代码专家模型的引入将为开发人员带来更多的机会去关注创造性的编程任务，从而推动软件开发的创新和进步。 通过使用langchain，用户可以直接提出问题或发送指令，而无需担心具体的步骤或流程。langchain会自动将任务分解为多个子任
docker部署小试
一 1.1 需求：根据docker部署nginx并且实现https 1.2 前期准备 准备一台装备好的docker-ce虚拟机，容量至少满足4G/2C，同时做好关闭防火墙的操作 systemctl stop firewalld setenforce 0 1.3 实验部署 1.3.1 创建并进入文件夹 1.3.2 编辑run脚本
Unity中Skinned Mesh Renderer Blend Shapes小试
第一个应用：如何使用网格渲染器Blend Shapes Unity制作木棍剥皮 1、 Intro 2、Modeling (Blender) 打开Blender 软件 调整视角 然后快捷键： Shift+A 添加Mesh : Cylinder 顶点数改为： Rotate Around X Axis : 快捷键 R+X+90 Scale ：Y Axi
Android演进路线图--TWaver矢量小试
还有半个多月就到春节了，年底相信很多公司都会进行年度总结以及公司发展状况总结，在这过程中难免会用到RoadMap，在这我们也使用TWaver的矢量部分绘制一个Android系统的发展历程。先看效果： 什么，最里面Android 1.0的气泡看不清？没关系，放大下ok。 先来绘制一条road： twaver.Util.registerImage('road', {w: 880,h:
SQL Developer 工具小试
1 安装配置 一直都是用Toad 来管理数据库，今天小研究了一下SQL Developer工具，安装好oracle 之后，默认就安装了SQL Developer，安装目录是$ORACLE_HOME/sqldeveloper,第一次启动时会提示需要输入Java的目录，注意这里要求是JavaSE，JRE不行。 如果是JRE,就会报如下错误。 Java
开源模型应用落地-baichuan2模型小试-入门篇（三）
一、前言 相信您已经学会了如何在Windows环境下以最低成本、无需GPU的情况下运行baichuan2大模型。现在，让我们进一步探索如何在Linux环境下，并且拥有GPU的情况下运行baichuan2大模型，以提升性能和效率。 二、术语 2.1. CentOS CentOS是一种基于Linux的自由开源操作系统。它是从Red Hat Enterprise
开源模型应用落地-qwen模型小试-合并Lora模型-进阶篇（八）
一、前言 这篇文章是关于qwen模型进一步学习的内容，主要讲述了如何将微调后的权重模型与基座模型进行合并。 二、术语 2.1. Lora微调 是处理微调大型语言模型的问题而引入的一项新技术。其核心思想是利用低秩适配（low-rank adaptation）的方法，在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。 2.2. 基座模型 是
小试讯飞语音的听写功能
如何：调用讯飞语音 .听写，语法文件识别，语义 .合成 .唤醒，人脸识别，声纹识别 .数据统计 .可以离线使用的工能 IatDemo.java import com.iflytek.cloud.ErrorCode;import com.iflytek.cloud.InitListener;import com.iflytek.cloud.RecognizerListene
开源模型应用落地-qwen2模型小试-入门篇（六）
一、前言 经过前五篇“qwen模型小试”文章的学习，我们已经熟练掌握qwen大模型的使用。然而，就在前几天开源社区又发布了qwen1.5版本，它是qwen2模型的测试版本。在基于transformers的使用方式上有较大的调整，现在，我们赶紧跟上脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。 二、术语 2.1. Qwen1.5 Qwen1.5 is the beta versi
C#开发小试手----小功能：C#读取csv文件——针对两种不同需求的表头
在练习过程中先后遇到了以下两种需求： 完整读取CSV文件，包括CSV文件的表头只读取CSV文件内容，表头自定义添加 针对需求1，代码如下： //*********************************csv2dt----读取csv表头方案**********************************************************/// <summary>
Couchbase之环境搭建与Java小试
Couchbase Server 是一个集群化的、基于文档的数据库系统，网上有MongoDB与Couchbase的对比，请参考： http://www.javaworld.com/javaworld/jw-03-2013/130321-mongodb-vs-couchbase-nosql.html Couchbase主页：http://www.couchbase.com/ 本文的目标是搭建
openGauss 5.0.0全密态数据库应用小试
前言 openGauss HCIA教材中，安全是一个重要的章节，在实际项目中，随着网络安全和信息安全形势的变化，企业也越来越重视数据库安全。去年在HALP内部进行openGauss培训时，安全特性就被学员们提出来要重点讲解，而全密态等值查询则又是其中重要的一环。根据官网介绍，实际上openGauss在早期的1.0.0版本就引入了全密态等值查询特性，因此下面结合操作举例，尝试对openGauss
Excel VBA 小试
最近论文告一阶段，看到杨胖每天发日报需要用Excel做一些重复工作，无聊至极，就想用VBA给他减轻一些工作量。 VBA我第一次用，大概总用时不到一天，所以代码什么的可能不是很好，随便用用那种。 根据客户（杨胖）需求，共开发了两个模块，一个是格式调整，一个是数据分析和处理。 代码1： Sub Format()'' Format 宏'' 快捷键: Ctrl+Shift+F'Columns(
python 列表解析式_【Python小试】使用列表解析式简化代码
列表解析式的好处： 代码简洁 可读性强 运行快 示例 来自《Python编程》中的一个例子：同时投掷两颗面数不同的骰子(如一个6面的D6和一个10面的D10)n次，统计两个骰子点数之和，并用Pygal绘制bar图，进行交互可视化。 不用列表解析 from random import randint import pygal class Die(): '''表示一个骰子的类''' def __in
【机房收费系统】第一次机房收费系统之er图、实体联系图小试
作为第一次接触系统的技术小白，怀着忐忑的心情将自己在此次系统实践过程中的历程记录下来。记录自己的成长之路，也希望能给走在相同道路上的小伙伴一点点帮助。 第一次er图： 然后经过师傅验收，指出了问题。。各个实体集间的联系并不对，一般用户，操作员，管理员都不是学生。我最基本的关系搞错了。于是有了第二次的er图： 然后根据这张er图，我进一步做出了实体二维联系图如下：
机器学习自动调参小试
1. 安装环境 1.1 安装anconda 环境 Linux-Centos7下安装Anaconda（2019年新版） 1.2 安装xgboost conda install py-xgboost 1.3 安装ray pip install --upgrade pip pip install ray -i https://pypi.doubanio.com/simple