创建步骤及注意事项：步骤1：创建ui文件；方法1：通过vs中右击项目—添加—新建项，打开下图，创建所需窗体ui方法2：直接打开QtDesigner，创建我们所需的ui文件；创建完成后，保存到当前项目目录中，然后由vs导入ui文件到项目中；步骤2：创建ui文件的类首先：创建一个c++空类，类名（暂定）与ui文件对象名相同，并设置基类，如下图所示；创建类后，发现xxx.h文件，只是一个引入基类头文件的空类然后：按照VS_Qt自动生成的ui文件类，进行设置：.h文件设置：加入#include"./x64/Debug/uic/ui_Widget.h"加入Q_OBJECT宏 Widget(QWidget
2023年3月14日GPT4又发布了，在ChatGPT发展如火如荼的当下，我们更应该关注国内的进展，今天将分享一个清华大学基于GLM-130B模型开发的类似ChatGPT的ChatGLM-6B模型，ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 GeneralLanguageModel(GLM) 架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的
我想上传一个.c文件。我正在使用CodeIgniter。我使用的代码适用于.pdf，但每当我尝试上传.c文件时，它都会显示“不允许您尝试上传的文件类型。”。我的代码如下:$config=array('upload_path'=>'./solutions','allowed_types'=>'c','file_name'=>$file_name,'file_size'=>1000,'remove_spaces'=>'true');$this->upload->initialize($config);当我用允许的类型编写pdf时，它可以工作，但在C的情况下不行。
我遇到了一个Clibrary我想从中使用PHP中的函数。这question让我跟踪php-cpp。但是如果我可以在纯C中使用php-cpp，我在任何地方都不是很清楚。互联网上的大多数消息来源都说混合使用C和C++很简单，所以我想知道我是否值得花时间学习实现目标所需的知识。 最佳答案 ButitisnotverycleartomeanywhereifIcanusephp-cppforpureC.如果您尝试在C程序中包含实际上具有C不支持的C++功能的任何C++代码。它根本无法编译。Mostsourcesontheinternetsay
喜欢的请支持正版，此版本仅用于学习，不可用于商业目的，请在下载后于24小时内删除。喜欢的请支持正版，此版本仅用于学习，不可用于商业目的，请在下载后于24小时内删除。喜欢的请支持正版，此版本仅用于学习，不可用于商业目的，请在下载后于24小时内删除。重要的事情说三遍前言游戏是Unity游戏，但是用了il2cpp，非mono编译，只看GameAssembly.dll，dnspy可以pass掉了。为了更好的分析游戏的逻辑，用到以下工具：IDAProIl2CppDumperCheatEngine先用Il2CppDumper把游戏符号Dump出来，接着IDA配合CE调试分析。一、配置逆向环境1、IL2Cp
用GGUF和Llama.cpp量化Llama模型什么是GGML如何用GGML量化llm使用GGML进行量化NF4vs.GGMLvs.GPTQ结论由于大型语言模型（LLMS）的庞大规模，量化已成为有效运行它们的必要技术。通过降低其权重的精度，您可以节省内存并加快推理，同时保留大部分模型性能。最近，8-bit和4-bit量化解锁了在消费者硬件上运行LLM的可能性。加上Llama模型和参数有效技术以微调它们（Lora，Qlora）的释放，这创建了一个丰富的本地LLM生态系统，该生态系统现在正在与OpenAI的GPT-3.5和GPT-4竞争。目前，主要有三种量化技术：NF4、GPTQ和GGML。NF4
大模型学习笔记（一）：部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台（驱动云平台）1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.
转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。服务器环境阿里云PAI平台开源库下载在服务器上通过git一键下载即可：ChatGLM-6B下载直接在服务器上，通过魔塔社区的sdk下载代码一键下载即可：我加了一句代码打印出下载地址，然后通过mv命令拷贝到指定路径下。#模型
用免费GPU线上跑chatGLM项目实践DataWhale组织了一个线上白嫖GPU跑chatGLM与SD的项目活动，我很感兴趣就参加啦。之前就对chatGLM有所耳闻，是去年清华联合发布的开源大语言模型，可以用来打造个人知识库什么的，一直没有尝试。而SD我前两天刚跟着B站秋叶大佬和Nenly大佬的视频学习过，但是生成某些图片显存吃紧，想线上部署尝试一下。参考：DataWhale学习手册链接1学习简介本文以趋动云平台为例，详细介绍下如何通过平台提供的在线开发环境，直接在云端编写、运行代码，并使用GPU资源进行加速。本教程将学习云算力资源的使用方式，并给出了两个AI项目实践：用免费GPU创建属于
本文分享自华为云社区《【云驻共创】华为云之昇思MindSpore大模型专题（第二期）-第一课：ChatGLM》，作者：愚公搬代码。前言1.昇思MindSpore昇思MindSpore是华为公司推出的一款全场景AI计算框架。它提供了自动微分、分布式训练和推理、模型部署等功能，支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和AscendAI处理器。MindSpore采用图和算子相结合的编程模型，能够高效地处理复杂的深度学习任务。它具有灵活的设计、高效的性能和易于使用的接口，使开发者能够更快地开发和部署AI应用。MindSpore还支持自定义操作和算法，可以满足不同场景下的需求。2.大模型大模型是指具有数百万
