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CSPJ 教学思考:贪心算法
本文介绍了贪心算法在 CSP-J(信息学奥林匹克联赛入门级)教学中的应用。贪心算法通过每一步选择局部最优解,期望最终达到全局最优。作者强调了排序在贪心算法中的重要性,并提供了 sort 函数和自定义结构体排序的示例代码。文章还推荐了适合教学的题目,如 P2240 部分背包问题、P1223 排队接水等,并附上详细的解题思路和代码实现。适合正在备战 CSP-J 的学生和指导教师参考。
图解Blink-Tree:B+Tree的一种并发优化结构和算法
本文介绍了 Blink-Tree,这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针,解决了并发访问时的性能问题,特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣,这篇文章不容错过!
【大模型系列】指令微调
本文总结了大模型中的指令微调(Instruction Tuning)技术,重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct,以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术,模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
【大模型系列】提示学习
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
2024 年中总结 - 苏洋
本文总结了作者在2024年上半年的个人成长和技术进展。作者在GitHub上积极参与开源项目,分享了1100多次代码提交,推动了多个Docker项目的发展。同时,他在知乎和其他技术平台上取得了显著的写作成就,包括获得“大模型优秀答主”称号。此外,作者还参与了多个技术活动和社区交流,推动AI技术的普及和应用。文章还提到他在多平台上的活跃表现和未来的计划。
大批量动画模型的优化
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题,看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions)的场景。在亿万僵尸中,场景中描绘了上万的僵尸潮,但我们这个游戏,超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然,手机的硬件性能比不上 PC ,但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体,肯定有方法可以优化。
大众点评内容搜索算法优化的探索与实践
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
图解一致性模型
本文使用大量的图例,同时没有难懂的公式,意图解释清楚一致性模型要解决什么问题,以及三种一致性模型:顺序一致性、线性一致性、因果一致性。
B树、B+树索引算法原理(下)
在上一篇文章中,介绍了数据库索引的简单概念,以及B树的结构及核心算法,这一篇将继续介绍B树的变形B+树。
