React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。...Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。...使用Cloud Firestore来存存储和同步聊天室消息，并使用react-firebase-hooks/firestore来获取消息数据。...使用WebSocket或Socket.io来实现客户端和服务器之间的双向通信，并使用react-firebase-hooks/websocket或socket.io-client来连接WebSocket.../firebase";const firestore = firestore();然后，在src文件夹下打开Chatbox.js文件，在其中导入firestore模块，并使用它来获取聊天室消息数据：import
在这种情况下，优化垃圾收集过程和尽量减少垃圾袋在这些地点的堆积时间是至关重要的。...垃圾的GPS坐标通过简单的gpsd接口从usb模块读取，将数据存储在Google Firestore实时数据库中，这样本地的Google firebase SDK就被用于客户端应用程序开发。...应用程序 现代数据分析应用程序必须支持从任何设备和平台访问，而实时数据访问则需要使用适当的后端技术和能够支持用户查询的数据模型。...Firebase客户端SDK包括一个通用的API，可用于订阅客户端应用程序，以添加/更新/删除 Firestore数据库上运行在VespAI上的应用程序产生的活动。...我们计划使用Firestore分布式计数器来添加更多的实时统计信息，例如基于区域的每个垃圾类型的每日和每周统计信息。 同样在后端。
将逻辑回归从二项式概率改为多项式概率，需要改变用于训练模型的损失函数（例如，将对数损失改为交叉熵损失），并将输出从单一概率值改为每个类标签的一个概率。...# 定义多项式逻辑回归模型 modl = LoRe(muss) 多项式逻辑回归模型将使用交叉熵损失进行拟合，并将预测每个整数编码的类标签的整数值。...分层确保了每个交叉验证折在每个类别中的例子的分布与整个训练数据集大致相同。 我们将使用10折交叉验证三次重复，这是很好的默认值，并且考虑到类的平衡，使用分类精度来评估模型性能。...在这个例子中，我们可以看到第1类（例如，数组索引被映射到类的整数值）的预测概率最大，约为0.50。 现在我们已经熟悉了评估和使用多项逻辑回归模型，让我们来探索如何调整模型的超参数。...可以使用系数的加权，将惩罚的强度从完全惩罚降低到非常轻微的惩罚。 默认情况下，LogisticRegression类使用L2惩罚，系数的权重设置为1.0。
本篇博客将深入探讨Go语言中的数据类型转换，从基本概念到类型转换的方法和最佳实践，帮助您理解如何在Go中进行安全、有效的数据类型转换。...隐式转换 在一些情况下，Go语言会自动执行隐式转换。例如，将整数值赋给浮点数变量时，会自动进行类型转换。...var a int = 42 var b float64 = float64(a) // int 转换为 float64 注意事项 在进行基本数据类型转换时，需要注意以下几点： 精度损失：从高精度类型向低精度类型转换可能会导致精度损失...无论是在进行基本数据类型转换还是在处理接口类型转换时，都需要谨慎处理，避免因为精度损失、值溢出或类型不匹配而引发错误。 同时，自定义类型别名和类型转换是提高代码可读性和可维护性的好方法。...在进行类型转换时，应遵循一些最佳实践，如显式转换、注意精度和溢出、检查接口类型等。这些实践有助于确保代码的稳定性和可维护性，以及避免潜在的错误和问题。
喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~ 不卖关子了，妹子开发的这款应用效果如下： ?...下面我会分享从收集“霉霉”照片到制作使用预训练模型识别照片的 iOS 应用的大体步骤： 预处理照片：重新调整照片大小并打上标签，然后切分成训练集和测试集，最后将照片转为 Pascal VOC 格式 将照片转为...为了让训练更省时一些，我写了个脚本重新调整了所有照片的大小，确保全部照片宽度不超过600px。...Object Detection API 也需要一个 pbtxt 文件，会将标签映射为一个整数 ID。因为我只有一个标签， 所以 ID 非常短。...客户端会将照片上传至 Cloud Storage，它会触发一个用 Node.js 提出预测请求的 Firebase 函数，并将结果预测照片和数据保存至 Cloud Storage 和 Firestore
事实上，Firebase 有许多方面是我们喜欢的： 使用 Firestore，许多客户端状态管理方面的挑战都不复存在，特别是与数据新鲜度有关的问题。 免费就可拥有的实时体验。...Firebase 套件可以帮助我们快速构建可扩展的原型，处理来自客户端的数据连接，在发布到生产环境之前强化安全规则，并对敏感逻辑使用 Firebase Functions。...云 Firestore 安全规则写起来很有趣，在考虑客户端 - 服务器安全方面，这是一个可靠的模型。 开箱即用的身份验证很不错。（不过，在我们看来，其内置的 Firebase 邮件验证体验很糟糕）。...我考虑了以下两种变通方法： 使用单个基于事件名称调用条件逻辑（如使用事件分派器）的 Cloud Function。...GCP 偏向之二 最后，Firebase 越来越多地引导用户使用 GCP 获取基本服务。在过去的几个月里，开发人员偶尔会反馈由于缺少权限而导致 Firebase Hosting 失败。
就训练来说，「精度感知」scaling law能够预测不同部分采用不同精度的模型的损失。在某些情况下，用低精度训练LLM可能更有效率。...然而，模型训练和推理时使用的精度，是影响成本和性能的重要「第三因素」。 深度学习正在向低精度发展：当前的前沿模型（如Llama-3）使用BF16训练，并且普遍努力将预训练范式转向FP8。...为了实现这一点，研究人员考虑了各种合理的函数形式，并选择了一个将量化实施细节与损失scaling「分离」的形式，由此能够在许多实际情况下预测损失scaling。...但论文表明，中等参数规模模型（如70B）也难以在低精度下高效训练。 从Dettmers的个人经验（很多失败的研究）来看，你无法欺骗效率。 如果量化失败，那么稀疏化也会失败，其他效率提升机制也是如此。...从直觉上来说，如果在更多数据上训练，模型会将更多信息压缩到权重中，即量化权重的扰动对损失的影响更大。
【强制】对于需要使用超大整数的场景，服务端一律使用 String 字符串类型返回，禁止使用 Long 类型。...说明：Java 服务端如果直接返回 Long 整型数据给前端，Javascript 会自动转换为 Number 类型（注：此类型为双精度浮点数，表示原理与取值范围等同于 Java 中的 Double）。...Long 类型能表示的最大值是 263-1，在取值范围之内，超过 253（9007199254740992）的数值转化为 Javascript 的 Number 时，有些数值会产生精度损失。...扩展说明，在 Long 取值范围内，任何 2 的指数次的整数都是绝对不会存在精度损失的，所以说精度损失是一个概率问题。...若浮点数尾数位与指数位空间不限，则可以精确表示任何整数，但很不幸，双精度浮点数的尾数位只有 52 位。 反例：通常在订单号或交易号大于等于 16 位，大概率会出现前后端订单数据不一致的情况。
在这个示例中，复数数组中的虚部被丢弃，只保留了实部。 类型转换的注意事项 在进行数据类型转换时，必须小心处理，以避免数据丢失或精度损失。...类型转换中的精度损失 # 创建一个浮点数数组 arr_float_precise = np.array([1.99, 2.99, 3.99]) # 将浮点数数组转换为整数数组 arr_int_loss...= arr_float_precise.astype(np.int32) print("转换后的整数数组（有精度损失）:", arr_int_loss) 输出结果： 转换后的整数数组（有精度损失）:...[1 2 3] 在这个示例中，看到浮点数转换为整数时，所有小数部分都被截断，导致了精度损失。...通过丰富的示例，演示了使用astype方法进行显式转换、Numpy自动类型提升的工作机制、以及处理特殊类型（如布尔值和复数）的转换技巧。
计算机里面数值有很多种表示方式，如浮点表示的 FP32、FP16，整数表示的 INT32、INT16、INT8，量化一般是将 FP32、FP16 降低为 INT8 甚至 INT4 等低比特表示。...落地挑战与思考在实际部署时，量化技术的落地也有一些挑战，需要综合衡量是否需要使用模型量化。精度挑战量化方法的精确性：常见的量化方法如线性量化，对于数据分布的描述并不精确。...线性量化将浮点数参数转换为固定位数的整数表示，这种精度的降低可能导致模型在量化后性能下降。对于特定任务和数据分布，需要设计更准确的量化方法以最小化精度损失。...低比特数的影响：将模型从高比特数（如 16 位）量化为低比特数（如 4 位）会导致更大的精度损失。随着比特数的减少，模型的表示能力下降，因此需要在精度和模型大小之间找到平衡点。...通常情况下，任务越复杂，模型对精度的要求也越高，因此在量化过程中，需要针对不同的任务类型和复杂程度进行定制化的量化策略，以最大程度地保持模型的精度。
有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...压缩大小，不减精度 双精度是64位，单精度是32位，所谓的半精度浮点数就是使用2个字节（16位）来存储。...比起8位或16位整数，半精度浮点数具有动态范围高的优点；而与单精度浮点数相比，它能节省一半的储存空间和带宽。 ? 比起双精度和单精度浮点数，半精度浮点显然没有那么适合计算。...体积压缩了，精确度难道不会损失吗？ 降低浮点数精度，当然会带来精确度的损失，但是不必担心，这样的损失小到可以忽略不计。...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。
在某些情况下，例如分类问题中的标签，可以使用整数数据类型来表示类别。 字节数：通常为 4 字节（32 位）或 8 字节（64 位） 注意： 模型参数精度的选择往往是一种权衡。...使用更高精度的数据类型可以提供更高的数值精度，但会占用更多的内存并可能导致计算速度变慢。相反，使用较低精度的数据类型可以节省内存并加速计算，但可能会导致数值精度损失。...字节数：1 字节（8 位） 注意： 在量化过程中，模型参数的值被量化为最接近的可表示整数，这可能会导致一些信息损失。...推理阶段通常比训练阶段要求更低的显存，因为不涉及梯度计算和参数更新等大量计算 2.1 推理阶段优化内存： 轻量化模型设计：在推理阶段，可以考虑使用轻量级模型结构，如移动设备上的 MobileNet、EfficientNet...较大的批处理大小可能会增加显存使用，因为需要同时存储多个样本的计算结果。 数据类型 DType： 使用的数据类型（如单精度浮点数、半精度浮点数）也会影响显存需求。
非均匀量化：非均匀量化是均匀量化的对立面，其中量化值不一定是均匀分布的，且量化间隔的长度不一定相同。非均匀量化可以更好地适应数据的分布，从而在保持相同精度的情况下，减少量化误差。...中等规模语言模型中的QAT。QAT是一种在训练过程中引入量化误差的方法，可以在不损失模型性能的情况下实现模型压缩。...这种方法的主要挑战是如何在不损害 LLM 的涌现能力的情况下，在较小的数据集上重新训练 LLM。当前的方法通常结合 QAT 和蒸馏来保留原始模型的这些能力。...其中一些方法可以动态地识别和指定剪枝单元，如LLM-Pruner和LoRAShear。此外，Ji等人提出了一种新颖的方法，使用非神经模型作为精度预测器来自动识别最佳修剪模型。...因此，选择预训练蒸馏和微调蒸馏之间的通用方法取决于如何在模型大小和性能之间进行权衡。 5.3 大语言模型的知识蒸馏方法 大型语言模型数量不断增加，但许多模型是闭源的，这限制了学生模型的知识获取。
一、类型萃取的基本概念 类型萃取从字面意思理解，就是帮助我们挑选某个对象的类型，筛选特定的对象来做特定的事。...它是 C++模板元编程的重要技术之一，通过使用模板的特化和偏特化等特性，能够在编译期获取类型的各种信息，并根据这些信息进行不同的操作。...内置类型可以使用高效的内存复制函数（如 memcpy ）进行拷贝，而自定义类型则需要逐个成员进行赋值，以避免浅拷贝问题。...例如，对于数值类型的计算，我们可以根据类型的大小和精度选择合适的算法。如果是 float 类型，可能需要考虑精度损失的问题；如果是 int 类型，则可以使用更简单的整数运算。...如果是浮点数，则进行特殊的处理以避免精度损失；如果是整数类型，则直接进行加法运算。 提供类型安全保障 C++ 是一种强类型语言，但在一些模板代码中，由于类型的不确定性，可能会出现类型不匹配的错误。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。...尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。...它支持使用电子邮件/密码的传统签名提供者。社会供应商，如谷歌、Facebook、苹果、Twitter等。 将Firebase与前端开发平台进行整合是有点见仁见智的。...它提供了对REST API的访问，可以与任何前端工具一起使用。除了支持REST API外，它还支持iOS、Android、JavaScript应用程序等的本地SDK。...虽然Fauna更像是一个完整的数据库解决方案，但通常要生成一个API，你将不得不使用一个工具，如 NoCodeApi.com.
这4个字节也隐含了文档创建的时间，绝大多数驱动都会公开一个方法从ObjectId获取这个信息。...64-bit integer（64位整数） shell中也不支持这个类型，shell中会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数。 Double（64位浮点数） JavaScript中只有一种数字类型。...MongoDB中有3种数字类型，shell必须绕过JavaScript的限制。默认情况下，shell中的数字都被MongoDB当作是双精度数。...数字只能表示为双精度数，有些64位的整数并不能精确地表示为64位浮点数。所以要是存入一个64位整数，然后在shell中查看，它会显示一个内嵌文档，表示可能不准确。...二、类型之间的比较和排序 比较不同BSON类型的值时，MongoDB使用以下比较顺序，从最低到最高： MinKey（内部类型）、Null、数字（整数，整数，双精度数，小数）、符号，字符串、Object、
整型默认类型 我们的整数默认类型是int类型，在我们进行计算的时候，会默认按照int类型进行计算。...: 从int转换到byte可能会有损失 byte c = a + b; // wrong ^ HelloWorld.java:9: 错误: 不兼容的类型: 从int转换到byte可能会有损失...编译器在编译期将该值作为int类型进行预编译计算后发现超出byte的取值范围，但是又是通过一个byte类型的变量去接收，所以就会出现可能会损失精度的异常。...这里很好的体现了整数类型的默认计算类型就是int类型~ 浮点类型 浮点型有两种，一种是32位的float类型（单精度），一种是64位的double类型（双精度）。 ?...因为 double 的取值范围更广，精度更高，所以我们日常都是使用 double ，默认的浮点类型也是 double。
64-bit integer（64位整数） shell中也不支持这个类型，shell中会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数。 Double（64位浮点数） JavaScript中只有一种数字类型。...MongoDB中有3种数字类型，shell必须绕过JavaScript的限制。默认情况下，shell中的数字都被MongoDB当作是双精度数。...数字只能表示为双精度数，有些64位的整数并不能精确地表示为64位浮点数。所以要是存入一个64位整数，然后在shell中查看，它会显示一个内嵌文档，表示可能不准确。...这4个字节也隐含了文档创建的时间，绝大多数驱动都会公开一个方法从ObjectId获取这个信息。...二、类型之间的比较和排序 比较不同BSON类型的值时，MongoDB使用以下比较顺序，从最低到最高： MinKey（内部类型）、Null、数字（整数，整数，双精度数，小数）、符号，字符串、Object、
For、While、do-while loops 15、如何在JavaScript中将base字符串转换为integer？ parseInt() 函数解析一个字符串参数，并返回一个指定基数的整数。...18、说明如何检测客户端机器上的操作系统？ 为了检测客户端机器上的操作系统，应使用navigator.appVersion字符串（属性）。 19、Javascript中的NULL是什么意思？...使用特殊字符（如单引号，双引号，撇号和＆符号）时，将使用转义字符（反斜杠）。在字符前放置反斜杠，使其显示。 例： ? 25、什么是JavaScript Cookie？...JavaScript允许DOM元素嵌套在一起。在这种情况下，如果单击子级的处理程序，父级的处理程序也将执行同样的工作。 45、什么样的布尔运算符可以在JavaScript中使用？...可以通过使用JavaScript扩展（从JavaScript编辑器运行），打开文件的示例来完成： fh = fopen(getScriptPath(), 0); 50、在JavaScript中如何使用DOM
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