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技术博客分享

数字人本地部署之llama-本地推理模型

属于命令行选项,一般用来指定要加载的模型文件。是模型文件的路径。gguf格式的文件是一种用于存储语言模型权重的文件格式,服务器会加载这个文件里的模型权重,从而使用对应的语言模型开展任务。也是命令行选项,其作用是指定服务器要监听的端口号。

sklearn-01人工智能概述

人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果

常用信道编译码算法在图像传输通信链路的matlab性能对比仿真,包括RS,BCH,turbo,LDPC等

其编码过程是将输入信息序列u经过交织器得到u',然后分别输入到两个RSC编码器中,得到两个校验序列v1和 v2,加上原始信息序列u,构成Turbo码的码字。Turbo码的译码采用迭代译码算法,通常基于BCJR算法或软输出维特比算法(SOVA),通过在两个译码器之间传递软信息,逐步逼近正确的译码结果。LDPC 码的译码通常采用消息传递算法,如置信传播算法(BP 算法),通过在变量节点和校验节点之间传递消息,逐步更新每个比特的置信度,最终确定译码结果。对于给定的校验矩阵H,寻找满足Hc^T = 0的码字c。

优化-Java-数据结构选择与使用,提升程序性能与可维护性

Java 中的数据结构种类繁多,每种数据结构都有其独特的特点和适用场景。通过合理选择和优化数据结构,我们可以显著提升程序的性能、降低内存消耗,并增强代码的可读性和可维护性。希望本文能为你在 Java 编程中优化数据结构的选择与使用提供一些有益的参考。

RocketMQ分布式场景篇

通过本文的介绍,我们深入探讨了RocketMQ在分布式事务处理和大数据场景中的应用。在分布式事务处理中,我们详细介绍了事务消息的原理、实现和最佳实践案例;在大数据场景中,我们展示了如何使用RocketMQ结合流计算框架、构建数据管道以及实现分布式存储与检索。在实际的企业级应用中,RocketMQ凭借其高性能、高可靠性和高可扩展性,能够有效地应对各种复杂的业务挑战。结合实际的业务需求和系统架构,灵活运用RocketMQ的各项特性,可以构建出高效、稳定的企业级应用系统。

性能测试自动化JMeter脚本设计与分布式压测实战指南

无论是电商大促的“秒杀”场景,还是金融系统的高频交易,性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度,系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法,为企业提供可落地的解决方案。某电商平台通过5台Slave的分布式压测,成功模拟50,000用户并发,发现并修复了数据库索引缺失问题,大促期间系统可用性提升至99.99%。响应断言(Response Assertion):验证HTTP状态码(如200)、返回文本(如“success”)。