大家好，今天和大家分享的是2020年3月发表在Cancer Immunology, Immunotherapy（IF=5.442）上的一篇文章。作者通过对宫颈鳞状细胞癌患者的肿瘤相关白细胞进行研究，发现了其与免疫微环境，免疫治疗以及预后等方面的联系，并将研究拓展到泛癌层面，为癌症分型以及靶向治疗提供了新的思路。
定义节点： //平衡因子 左树深度多 public static final int LH = 1; //平衡因子 右数深度多 public static final int RH = -1; //平衡因子 左右树深度相同 public static final int EH = 0; class AVLNode<T> { T value; AVL
传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。
在实验中，Pluribus程序与11名人类专业选手轮流进行1机+5人的比赛，共打了10,000盘，结果Pluribus战胜了所有人类选手，赢了最多的筹码。同时，Pluribus自身复制了五份，与两名人类选手分别进行5机+1人的比赛，总共也打了10,000盘，Pluribus同样战胜了两名人类选手，赢得了更多筹码。
本项目在实现行车环境场景语义分割和深度估计实时解析的过程中，尝试使用了不同的模型，有复现文献中提出的网络框架TRL、也有在语义分割ICNet的基础上增加深度分支，最后自己搭建了一个轻量化的模型。
No.1 策略协作型AI：绝悟，王者荣耀5V5战胜职业选手，504场1V1顶级业余玩家胜率99.8%
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使用现代工具可以很容易地进行机器学习系统的开发和部署，但是这个过程通常是很仓促的。一方面缺乏尽职的调查可能导致技术债务、范围蔓延、目标错位、模型误用与失败等代价高昂的后果。另一方面，为了简化开发，获得高质量、可靠的结果，工程系统会遵循定义好的流程和测试标准。
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
许久不见，istioctl 中加入了不少有趣的新命令。装备党自然是喜欢小工具了，选几个有趣的命令分享给大家。
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ORPO是一种新的微调技术，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段结合到一个过程中。减少了训练所需的计算资源和时间。论文的实证结果表明，ORPO在各种模型大小和基准上都优于其他对齐方法，所以这次我们就来使用最新的Llama 3来测试下ORPO的效果。
在7B参数量的Llama 2上甚至出现了性能翻倍的结果，Mistral也有四分之一的增长。
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题目：IST：Iterative Shrinkage/Thresholding和Iterative Soft Thresholding
Active（TRL设计代码活动）、Observerd（断言执行）、Reactive（验证平台执行）、Postpone（采样信号）
在这一页，我们将提供如何将java.time.LocalDate转换成java.util.Date。
为了节省训练资源，快速了解整个 RLHF 的过程，我这里每一步的训练，都采用 LoRA 微调的方式：使用 LoRA 进行 SFT，使用 LoRA 训练 Reward Model，以及使用 LoRA 来进行强化学习 PPO 过程。
既然叫中断, 那我们首先就会想到这个中断是中断谁？想一想计算机最核心的部分是什么？没错， CPU， 计算机上绝大部分的计算都在CPU中完成，因此这个中断也就是中断CPU当前的运行，让CPU转而先处理这个引起中断的事件，通常来说这个中断的事件比较紧急，处理完毕后再继续执行之前被中断的task。比如，我们敲击键盘，CPU就必须立即响应这个操作，不然我们打字就全变成了慢动作～。说白了中断其实就是一种主动通知机制，如果中断源不主动通知，那想知道其发生了什么事情，只能一次次地轮询了，白白耗费CPU。
其中： input_streams 是输入流的数组，nb_input_streams 是输入流的个数。 input_files 是输入文件（也可能是设备）的数组，nb_input_files 是输入文件的个数。下面的输出相关的变量们就不用解释了。
function largeCount(f, t) { f += ""; t += ""; let fl = f.length, tl = t.length, arr = [], i = 0, spacing = fl - tl, len = 0, lastMan = [], fr = f.split("").reverse(), tr = t.split(
我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
<message-details>字段包含关于解决问题的详细信息。当对于集群范围的资源(如namespace)时，会忽略namespace前缀。
“少却更好”（less but better），这个简短但意味深长的句子被许许多多的设计书籍印在了封面。简约，但不乏精致的细节，在今天成为了无数设计师的信条，而极简风格更是这个时代那些横扫世界的公司最热衷谈论的设计主张。所有的这一切都源于一个人，他被苹果首席设计师乔纳森·艾维视作偶像，他就是迪特·拉姆斯。
摘要总结：本文介绍了技术社区中的一种新型内容编辑工具，该工具使用机器学习和自然语言处理技术来自动生成摘要，从而帮助作者更快速、高效地总结和分享自己的文章。作者通过实践案例展示了如何使用该工具来快速生成摘要，并分享了在实际操作过程中遇到的挑战和解决方案。
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这里两个超大的数字相乘，用到前面的两个超大的数字相加的方法，所以这里顺便贴一下代码。
Honeybee机器人获得了2份来自NASA小型企业创新研究（SBIR）阶段二的资助，用以进行彗星和行星取样技术的研究。阶段一的资助始于2013年，用于开发测试和性能分析准备未来行星和彗星取样任务的原型。 彗星表面取样返回探测器项目将开发获取彗核样品的航天系统，其可将样品密封包装，并送回在轨航天器，最后将样品送回地球。 在项目的阶段一，Honeybee完成了彗星表面样品返回探测器的系统级概念设计，阶段二将完成细节设计，包括样品采集和处理子系统，样品密封返回器，以及全尺寸的实体模型，直到完成TRL5阶段。项目
接触FFmpeg有一段时间了，它是音视频开发的开源库，几乎其他所有播放器、直播平台都基于FFmpeg进行二次开发。本篇文章来总结下采用FFmpeg进行音频处理：音频混合、音频剪切、音频拼接与音频转码。
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务，是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 场景描述 操作系统MySQL版本CentOS Linux release 7.3.1611MySQL5.7.20 二进制 ip地址规划 IP地址hostsport192.168.74.134mgr-node1.up.com3306\23306192.168.74.13
Percona XtraDB Cluster(下称PXC)高可用集群支持任意节点在运行期间的重启，升级或者意外宕机，即它解决了单点故障问题。那在这个意外宕机或者重启期间，该节点丢失的数据如何再次进行同步呢？本文介绍了在节点故障和重启PXC如何实现高可用以及状态快照传输的几种方法优缺点。
训练大型语言模型(llm)，即使是那些“只有”70亿个参数的模型，也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。
使用Boost做对象序列化是非常方便的，本文将介绍一种序列化STL标准容器的方法。
http://www.blogs8.cn/posts/AWif6E4mariadb的集群也是抄percona的，原理跟PXC一样maridb-cluster就是PXC，原理是一样的。codeship
前面我们了解了 样式的作用域的分类 和 栏目级作用域 。在权值中，还有一个很重要的因素，需要做下补充，起因是这样的，有个同学在CSS森林群里问了个问题：根据样式权值两个关键的因素
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
由于Java Date的各种问题，Java8推出了新的日期API，很受一拨人的追捧。
现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。
2022年10月《Nature Biotechnology》发表了一篇空间转录组（ST）技术的综述文章，详细描述了现有的ST技术及其发展方向。
MySQL Galera Clusters全解析 Part 1 Galera Cluster 简介
防止生成树一直在计算，一直清空 MAC地址表，导致网络内存在大量的未知单播帧，引发网络震荡
NEFTune指的是Noise Embedding Finetuning（噪声嵌入精调），提出自论文：NEFTune: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING。
Huggingface 与 bitsandbytes 合作，将 AutoGPTQ[1] 库集成到了 Transformers 中。这一整合使用户能够以低至 8、4、3 或甚至 2 位的精度级别量化和操作模型，采用了 Frantar 等人在 2023 年[2] 引入的 GPTQ 算法。值得注意的是，使用 4 位量化几乎不会损失精度，同时在处理小批量数据时仍能保持与 fp16 基准相似的推理速度。值得一提的是，GPTQ 方法与 bitsandbytes 提出的训练后量化技术略有不同，因为它需要使用校准数据集。
中断描述符表简单来说说是定义了发生中断/异常时，CPU按这张表中定义的行为来处理对应的中断/异常。
OSIP的核心是系统状态机，在不同情况下，系统处于不同的状态，在某一状态下当系统发生某一个动作后（如接受或者发送了消息），状态机做相应的跳转。的状态机在不同的状态下，对某一动作的响应也是不一样的。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务，是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。
mstp是多实例生成树，是IEEE802.1s中定义的生成树协议，通过生成多个生成树，来解决以太网环路问题。
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