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说几个能帮助你高效工作的插件

平时我们做开发的时候有不少（很多）的人都在使用VSCode，现在来介绍几款方便又好用的VSCode插件给大家，大家收好~

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linux中运行zipalign/aapt提示：No such file or directory解决办法

最近在用Docker+Jenkins做持续集成(CI），中间有个步骤需要调用zipalign对齐jar包，但我运行zipalign的时候却提示： No such file or directory。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

你好我好大家好--吐露一点我在编程规范上的心得！

但是，如果你的代码要共享或者和他人协作一起写代码，那就必须要收敛自己放荡不羁的灵魂和天马行空的想象力，按照团队制定的协作规范来完成代码工作。

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【Android 安全】DEX 加密 ( Java 工具开发 | apk 文件对齐 )

参考【Android 安全】DEX 加密 ( DEX 加密使用到的相关工具 | dx 工具 | zipalign 对齐工具 | apksigner 签名工具 ) 中的 zipalign 对齐工具 ,

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Kubelet从人门到放弃：拓扑管理（上）

《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理，其中提及拓扑管理，本文将对此进行深入剖析，拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐，从而满足低延迟需求。

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Shell脚本攻略01-简介/终端打印

 终端打印  玩转变量与环境变量  使用函数填加环境变量  通过shell进行数学运算  玩转文件描述符与重定向  数组和关联数组  使用别名  获取终端信息  获取、设置日期及延时  调试脚本  函数和参数  将命令序列的输出读入变量  以不按回车键的方式获取字符”n”  运行命令直至执行成功  字段分隔符和迭代器  比较与测试

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从零开始学C++之从C到C++（一）：const与#define、结构体对齐、函数重载name mangling、new/delete 等

文章主要讲述了如何利用C++语言编写一个简单的程序，该程序能够实现输入两个整数，输出它们的和。同时介绍了重载函数和带默认参数函数的使用，以及命名空间的用法。

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Linux查看文件和日志的常用命令

当项目部署和运行起来后，会产生很多的运行日志。日志的内容是程序里定义的重要输出信息，还有程序出错的报错信息。

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AngularDart Material Design 工具提示顶

工具提示卡的目标可以是任何元素，例如按钮，输入，链接等。目标也可以是help_outline图标，其充当实际目标的代理。

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Golang 是否有必要内存对齐？

有些同学可能不知道，struct 中的字段顺序不同，内存占用也有可能会相差很大。比如：

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python入门开发:ubuntu下搭建python开发环境(vscode)

ubuntu系统安装教程： https://xiaolong.blog.csdn.net/article/details/118395024

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3分钟短文：有趣的Laravel命令行交互，输入和输出！

上一期我们详细演示了laravel生成的命令行的参数和选项的区别。然而数据获取的方式有很多，还有一些命令行应用程序，需要我们在程序执行的过程中，实时地获取用户的输入值。

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介绍python的OS模块功能

学习python一直是断断续续的，今天我们来介绍的是python的一个非常强大的模块---OS,我们来事例的时候不是用的标准的python，而是用的python的同胞兄弟Ipython，ipython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩近，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。

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Linux 中的文件与目录管理解析

使用绝对路径时，无论当前工作目录在哪里，都可以准确地指定文件或目录的位置。相对路径则根据当前工作目录的位置来确定文件或目录的位置，更加灵活和方便。

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4KB 扇区磁盘上的 Linux：实际建议

为何更改为 4096 字节扇区？如果您熟悉磁盘结构，就知道磁盘是被分解成扇区的，大小通常是 512 字节；所有读写操作均在成倍大小的扇区中进行。仔细查看，就会发现硬盘事实上在扇区之间包括大量额外数据，这些额外字节由磁盘固件使用，以检测和纠正每个扇区内的错误。随着硬盘变得越来越大，越来越多的数据需要存储在磁盘的每一单位面积上，导致更多低级别错误，从而增加了固件纠错功能的负担。解决该问题的一个方法是将扇区大小从 512 字节增加为更大的值，以使用功能更强大的纠错算法。这些算法可使每个字节使用较少的数据，从

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【c语言】详解结构体

在学习每个类型之前我们需要了解其存在的意义，即什么是结构体？为什么要引入结构体这个类型呢？我们可以想象现实中我们是如何处理一个人信息的？假设现在要汇总每个同学的个人信息，这时我们会对每个人的姓名，年龄等信息单独建表吗？显然不会，通常会给每个人发一张信息采集表，在表上可以填写每个人的姓名，年龄，体重等信息。在c语言中像这种信息采集表形式的数据结构是通过结构体来实现的。其中姓名，年龄等信息就是结构体的成员变量，显然这些结构体的成员变量可以是不同的数据类型。在引入结构体这个类型后，我们想表示类似学生信息这样的工作时，就会大大减少变量的创建，也减少了我们的工作量，提高了代码的可读性。

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Linux内核设计基础（十）之内核开发与总结

主要由进程调度（SCHED）、内存管理（MM）、虚拟文件系统（VFS）、网络接口（NET）和进程间通信（IPC）等5个子系统组成。

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ONLYOFFICE桌面编辑器8.1版：个性化编辑和功能强化的全面升级

现在，ONLYOFFICE 套件的在线版和桌面版都具有功能齐全的 PDF 编辑器，能够以不同方式创建、注释和编辑 PDF 文件。从 8.1 版本开始，ONLYOFFICE PDF 编辑器能够执行以下操作：

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第六章·Linux文件管理-VIM编辑

-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。

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这个技术让我毛骨悚然后背发凉！

是不是足够可以以假乱真了！这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到，在软件中输入一个说话的人脸录像，通过算法生成对应的人脸模型，套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是，这个逼真的效果看起来毫无违和感。

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Kubenetes NUMA拓扑感知功能介绍

最近的工作内容中涉及到了 NUMA 感知相关的功能，之前没有特意去看过 kubelet 相关部分的实现，也是趁此机会把落下的补补。在看代码的过程中，NUMA 感知部分的逻辑尤其涉及到一些位操作的部分，看的让人头疼，于是从网上搜了搜有关原理的介绍，恰好在官网找到一篇 blog，看完之后再去看代码就会豁然开朗。此篇是对原文的翻译，想阅读原文的可以直接到这里。

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IBM 入局：开源自对齐方法训练「单峰骆驼」，比GPT4更值得信赖

机器之心报道编辑：Panda 用最少的人类监督，从零实现原则驱动的大语言模型的自对齐，IBM 研究院淦创团队在这方面取得了新的成果。他们的结果表明，仅仅通过不到300行的人工标注，他们的方法（即SELF-ALIGN）便能让一个65B的LLaMA基础语言模型在TruthfulQA上超越GPT-4。大语言模型（LLM）除了性能强大之外，可靠且符合道德伦理也至关重要。为了确保大语言模型实现这些目标，需要它们的输出与人类的意图保持一致。我们通常把这个任务称为对齐（alignment）。为了满足这一需求，Cha

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记一次阿里实习生电面经历

问：“函数中的局部变量保存在哪里？” 答：“栈” 问：“函数中的局部静态变量保存在哪里？” 答：“静态区。。” 问：“局部静态变量和全局静态变量有不同吗，不同点在哪里？” 答：“没太大不同，都存在一起……” 问：“不是问的存储位置，其他方面呢？” 答：“哦，可视的范围不同。全局静态变量全局可见，局部静态变量只有函数内部可见。” 问：“全局变量和全局静态变量有何不同” 答：“存的位置是挨着的，要说不同的话，也是可视范围吧，全局静态变量仅在当前文件内可见，全局变量是该项目所有文件可见。”

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每日论文速递 | [COLING'24] 探索数据多样性对LLM对齐的影响

摘要：与人类偏好对齐可以防止大型语言模型（LLMs）产生误导性或有毒内容，但同时需要高成本的人类反馈。假设人工标注的资源有限，可以考虑两种不同的分配方式：标注更多样化的 "指令"（PROMPTS）或更多样化的 "回应"（RESPONSES）。然而，这两种方式的影响还没有直接的比较。在这项工作中，我们首先根据样本数量控制双方的多样性，以便进行微调，这可以直接反映出它们的影响。我们发现，对于人类对齐而言，更多的response和更少的提示反而能更好地触发 LLM。此外，提示语多样性的概念可能比通常以个位数量化的回答更为复杂。因此，我们提出了一种新的提示多样性表述方式，进一步揭示了微调后 LLM 的最终性能与提示多样性呈线性相关。我们还将其用于数据增强，并通过实验展示其对不同算法的影响。

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面试大全 | C语言高级部分总结

内存物理看是有很多个 Bank（就是行列阵式的存储芯片），每一个 Bank 的列就是位宽，每一行就是 Words，则存储单元数量=行数（words）×列数（位宽）×Bank的数量；通常也用 M×W 的方式来表示芯片的容量（或者说是芯片的规格/组织结构）。

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玩不起RLHF？港科大开源高效对齐算法RAFT「木筏」，GPT扩散模型都能用

梦晨发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。为此，港科大LMFlow团队提出全新对齐算法RAFT，轻松把伯克利Vicuna-7b模型定制成心理陪伴机器人，从此AI会尽力做你的朋友。相较于OpenAI所

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【综述专栏】多语言大型语言模型：资源、分类和前沿综述

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。

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Align and Prompt：Salesforce&ANU提出ALPRO，进行细粒度的视频文本对齐！代码已开源！

本文分享论文『Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts』，由 Salesforce&ANU 提出ALPRO，进行细粒度的视频文本对齐！代码已开源！

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BPO：灵活的 Prompt 对齐优化技术

一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。

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『以毒攻毒』，让大模型“吃一堑，长一智”

相比于一味规避“有毒”数据，以毒攻毒，干脆给大模型喂点错误文本，再让模型剖析、反思出错的原因，反而能够让模型真正理解“错在哪儿了”，进而避免胡说八道。

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【移动端网页布局】流式布局案例 ② ( 实现顶部固定定位提示栏 | 布局元素百分比设置 | 列表样式设置 | 默认样式设置 )

京东手机端 https://m.jd.com/ 顶部提示使用京东 APP 打开网页的提示 , 是通过固定定位放置在顶部的 ,

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c语言struct结构体大小计算

3> 预编译指令#pragma pack(n)手动设置 n--只能填1 2 4 8 16

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C语言 - 结构体所占字节数

核心： 1.每个元素的首地址偏移量必须能整除该元素的长度。 2. 整个结构体的长度必须能整除最长元素的字节数。

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嵌入式Linux开发: 龙芯2K1000使用EJTAG烧写POPM

需求说明: 在开发板使用过程中，如果不小心烧写错了POPM，导致开发板没法正常启动，这时候就可以使用EJTAG完成POPM烧写。

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PowerBI 2018年12月更新 - 支持你成为神一样的存在

有这样一种人，他们拎着键盘，然后就没有然后了，他们对着黑漆漆的屏幕，完全像写天书地一样写代码，创造了数字化的世界。在多年前有幸目睹一位神一样的开发者，中午还很屌丝的一起吃了盒饭，下午这哥们就开着车跑到一个咖啡吧，敲起了代码，没有鼠标，对着纯黑的Linux界面，编写着似乎可以改变什么的程序…

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结构体字节对齐

在用sizeof运算符求算某结构体所占空间时，并不是简单地将结构体中所有元素各自占的空间相加，这里涉及到内存字节对齐的问题。从理论上讲，对于任何变量的访问都可以从任何地址开始访问，但是事实上不是如此，实际上访问特定类型的变量只能在特定的地址访问，这就需要各个变量在空间上按一定的规则排列，而不是简单地顺序排列，这就是内存对齐。内存对齐的原因： 1)某些平台只能在特定的地址处访问特定类型的数据； 2)提高存取数据的速度。比如有的平台每次都是从偶地址处读取数据，对

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冲~！Linux快速部署ChatGLM3-6B，实测效果不错！分享详细操作步骤~~

上周末，智谱AI在2023中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试，实际效果确实要比ChatGLM2要好。

LLMs实际上在假对齐！

对大型语言模型(LLM)中安全问题的意识日益增强，引发了人们对当前研究工作中的安全性评估的极大兴趣。本研究调查了与llm评估有关的一个有趣问题，即多重选择问题和开放式问题之间的性能差异。我们发现LLM对安全这一复杂概念的理解并不全面，它只记得回答开放式安全问题，而无法解决其他形式的安全测试。我们将这种现象称为假对齐，为解决这个问题，我们提出FAEF框架和两个新指标—一致性分数(CS)和一致性安全分数(CSS)，用来联合评估两种互补的评估形式，以量化假对齐并获得正确的性能估计。

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质量>数量！数据对大型语言模型（LLM）整个生命周期的影响！

自去年底ChatGPT发布以来，大型语言模型(LLM)的性能极大的吸引了人们的注意力。在此过程中，我们逐渐的开始思考当前LLM发展过程。相比传统的自然语言模型，LLMs为什么能做到如此令人印象深刻的效果？针对该问题，尽管人们争论不断，但一项特别有影响力的进步是执行对齐的能力，这是毋庸置疑的。通俗来说，不管是通过指令信息还是检索信息，「人类已经明白如何训练LLM，使其不仅能够准确预测出下一个单词，而且输出的文本还能满足人们的目标」。

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html表格基础及案例示图代码。[通俗易懂]

列表标签有序列表：标签

type=””>属性值有A,a,I,i,1 start=”“> 属性值为数字有序列表的列表项

无序列表：标签

type=””>属性值有disc circle square 无序列表的列表项

自定义列表：标签

列表的标题

；列表的列表项表格标签表格的属性

单元格与单元格之间的距离

单元格与字体之间的距离

对齐，值：left right center

边框颜色表格的表头标签。具有表格的行 bgcolor 背景颜色 backgroung 背景 height 高度 align 行的水平对齐方式值有 right left center valign 行的垂直对齐方式值有 top bottom middle

的所有属性默认加粗居中

单元格 bgcolor 背景颜色 backgroung 背景图片 width 宽度 height 高度 align 单元格的水平对齐方式 ralign 单元格的垂直对齐方式 rowspan 合并行（垂直合并） colspan 合并列（水平对齐方式）表格表格是用来展示数据的 width 和 height 一般只写一个另一个会等比例改变表格标签表格的属性

单元格与单元格之间的距离

单元格与字体之间的距离

对齐，值：left right center

边框颜色表格的表头标签。具有表格的行 bgcolor 背景颜色 backgroung 背景 height 高度 align 行的水平对齐方式值有 right left center valign 行的垂直对齐方式值有 top bottom middle

的所有属性默认加粗居中

单元格 bgcolor 背景颜色 backgroung 背景图片 width 宽度 height 高度 align 单元格的水平对齐方式 ralign 单元格的垂直对齐方式 rowspan 合并行（垂直合并） colspan 合并列（水平对齐方式）列表标签有序列表：标签

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无序列表：标签

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自定义列表：标签

列表的标题

；列表的列表项图像：图像标签图片的路径图片的高度 <img heigh

HarmonyOS-UIAbitity-枚举说明——【坚果派-红目香薰】

一次linux中定位c++程序运行异常的经历

今天下午我遇到了一些棘手的问题，因为在mips64上编译程序，经常出现程序编译不出来，或者运行不正常，花了很长的时间定位，最后和同事一些解决了，下面分享出来我提炼出来的一些核心定位问题的步骤。

超详细！10分钟部署ChatGLM2-6B，效果测试：不愧是中文榜单第一

今年6月份清华大学发布了ChatGLM2，相比前一版本推理速度提升42%。最近，终于有时间部署测试看看了，部署过程中遇到了一些坑，也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程，同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得，希望能帮助大家快速部署测试。另外：作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了，获取方式直接回复：「chatglm2-6b」

为什么要4k对齐

早期硬盘每个扇区以512字节为标准。新一代硬盘扇区容量为4096个字节，也就是所说的4k扇区。硬盘标准更新，但操作系统一直使用的是512字节扇区的标准，所以硬盘厂商为了保证兼容性，把4k扇区模拟成512字节扇区。通常文件系统的块（簇）是512字节的倍数，新的系统基本上都设成了4k的倍数。比如Linux的簇一般也是4k。簇到扇区的映射关系变成了簇（4k）->512B扇区->4k扇区，这就可能造成簇到扇区映射错位。

强化学习在生成式预训练语言模型中的研究现状简单调研

本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。通过对现有研究的综述，我们将揭示强化学习在提高生成式语言模型性能和人类对话交互的关键作用。虽然这些应用展示了巨大的潜力，但也将讨论现有方法的挑战和可能的未来发展方向。

放弃RLHF吧！无需手动训练模型价值观，达特茅斯学院华人领衔发布全新对齐算法：「AI社会」是最好的老师

训练大型语言模型的最后一步就是「对齐」（alignment），以确保模型的行为符合既定的人类社会价值观。

微调都不要了？3个样本、1个提示搞定LLM对齐，提示工程师：全都回来了

我们知道，仅在无监督文本语料库上预训练的基础大语言模型（LLM）通常无法直接用作开源域的 AI 助手（如 ChatGPT）。因此，为了让这些基础的 LLM 成为有用且无害的 AI 助手，研究人员往往使用指令调优和偏好学习对它们进行微调。

K8S中的NUMA管理策略

越来越多的系统利用 CPU 和硬件加速器的组合来支持要求低延迟的任务和高吞吐量的并行计算。这类负载包括电信、科学计算、机器学习、金融服务和数据分析等。此类混合系统需要有高性能环境支持。

结构体字节对齐

结构体字节对齐在用sizeof运算符求算某结构体所占空间时，并不是简单地将结构体中所有元素各自占的空间相加，这里涉及到内存字节对齐的问题。从理论上讲，对于任何变量的访问都可以从任何地址开始访问，但是事实上不是如此，实际上访问特定类型的变量只能在特定的地址访问，这就需要各个变量在空间上按一定的规则排列，而不是简单地顺序排列，这就是内存对齐。计算结构变量的大小必须讨论数据对齐的问题。为了使CPU存取的速度最快（这同CPU取数操作有关），c++在处理数据时经常把结构变量中的成员的大小按照4或

英伟达开源3400亿巨兽，98%合成数据训出最强开源通用模型！性能对标GPT-4o

它全新发布的Nemotron-4 340B，是一系列具有开创意义的开源模型，有可能彻底改变训练LLM的合成数据生成方式！

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