【yolov8】yolov8剪枝训练流程

self.proj 可能不在与 pred_dist 相同的设备上。这可能是因为 self.proj 被指定在 CPU 上，而 pred_dist 在 GPU 上（或反之）。要解决这个问题，需要确保两个张量位于相同的设备上。可以使用 to() 方法将 self.proj 放到与 pred_dist 相同的设备上。修改位置：yolo/engine/model.py的443行左右。修改位置：yolo/engine/model.py的335行左右。左侧为未剪枝的模型，右侧为剪枝后的模型。

google chromeDriver 地址

chrome driver 下载地址。#chrome brower下载地址。#安装openssl 1.1.1K。#安装chrome driver。#安装browser。

HTML中datalist的用法

通常，它配合元素的list属性一起使用。

Ollama&llama

直接下载ollama程序，安装后可在cmd里直接运行大模型；

Llama 3 ——开源大模型Llama 3从概念到使用

Meta公司自豪地宣布推出其最新的开源大型语言模型——Llama 3，这是一款专为未来AI挑战而设计的先进工具。8B版本：优化了在消费级GPU上的部署和开发流程，使得个人开发者和小型团队也能轻松利用其强大的语言处理能力。70B版本：为大规模AI应用量身定制，提供了无与伦比的处理能力和深度学习能力。即将到来的广泛平台支持Llama 3模型预计将在一系列顶尖的云服务平台和AI技术提供商中推出，包括AWS、Databricks、Google Cloud等。

Llama 3消费级PC安装与运行教程

我是 Llama 的忠实粉丝。Meta 发布其 LLM 开源代码对整个科技界来说是一项净收益，其宽松的许可证允许大多数中小型企业在几乎没有任何限制的情况下使用其 LLM（当然，在法律范围内）。他们的最新版本是备受期待的 Llama 3。Llama 3 有两种大小：80 亿和 700 亿参数。这种模型经过大量文本数据的训练，可用于各种任务，包括生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容以及以信息丰富的方式回答你的问题。Meta 宣称 Llama 3 是最好的开放模型之一，但它仍在开发中。

每日OJ题_DFS爆搜深搜回溯剪枝⑤_力扣37. 解数独

每日OJ题_DFS爆搜深搜回溯剪枝⑤_力扣37. 解数独（为了存储每个位置的元素，我们需要定义⼀个⼆维数组。首先记录所有已知的数据，然后遍历所有需要处理的位置，并遍历数字 1~9。对于每个位置，检查该数字是否可以存放在该位置，同时检查行、列和九宫格是否唯一。根据力扣36. 有效的数独的解法，可以使用一个二维数组来记录每个数字在每一行中是否出现，一个二维数组来记录每个数字在每一列中是否出现。）

Llama 3 安装使用方法

llama3是一种自回归语言模型，采用了transformer架构，目前开源了8b和70b参数的预训练和指令微调模型

uniapp0基础编写安卓原生插件和调用第三方jar包和编写语音播报插件之编写语音播放安卓插件

如果你不会编写安卓插件，你可以先看看我之前零基础的文章()，我们使用android.speech.tts.TextToSpeech进行编写语言播放插件。

每日OJ题_DFS爆搜深搜回溯剪枝②_力扣526. 优美的排列

每日OJ题_DFS爆搜深搜回溯剪枝②_力扣526. 优美的排列（题意是在每一个位置上考虑所有的可能情况并且不能出现重复。所以可以通过深度优先搜索的方式，不断地枚举每个数在当前位置的可能性，并回溯到上一个状态，直到枚举完所有可能性，得到正确的结果。需要定义一个变量用来记录所有可能的排列数量，一个一维数组 visited 标记元素，然后从第一个位置开始进行递归。递归函数作用：在当前位置填入一个合理的数字，查找所有满足条件的排列。）

MATLAB初学者入门（20）—— 预编码算法

预编码（Precoding）是一种在无线通信中常用的信号处理技术，用于在发射端优化信号以抵抗传播途中的干扰和衰减，特别是在多输入多输出（MIMO）系统中。在MIMO系统中，预编码利用了信道的状态信息来改善传输性能，通过线性或非线性方法改善信号到达接收机的条件。

模拟LinkedList实现的双向循环链表

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Java各种List实现类以及特点

Java中的List接口有多种实现，每种实现都有其特定的特性和用途。ArrayList和Vector提供了基于数组的列表，其中Vector是线程安全的。LinkedList提供了基于链表的操作，适合频繁的插入和删除操作。Stack是Vector的一个子类，提供了堆栈的操作，但现在通常推荐使用Deque接口的实现。CopyOnWriteArrayList是一种线程安全的List实现，适用于读多写少的并发场景。

python 调用 llama

要在Python中调用Llama.ai模型来生成回答，你可以使用transformers库，它提供了调用不同的预训练模型的接口。以下是一个简单的例子，展示了如何使用transformers库中的pipeline函数来生成回答。请注意，Llama.ai的模型可能会更新，因此你可能需要检查transformers库的文档以确认使用的模型名称是最新的。此外，max_length参数可以根据你想要生成的回答长度来调整。

服务器远程连接jupyter notebook

注意：这里的远程端口是上面配置的端口号（例如我配置的是8890，这里就需要写8890），本地端口随便写一个就可以，我这里写的是8888。它会自动映射到服务器的jupyter服务，出现jupyter窗口，输入你设定的jupyter密码，即成功进入。是ssh转发的端口号，随意设定一个未使用的端口即可，要记住设定的这个转发的端口号。输入上面的命令之后，会提示输入远程连接的密码，输入密码不报错即连接成功。是你刚才设定密码的hash码，修改成自己的hash码。如果上面的流程都走完之后，且也在服务器端运行。

在线教程｜零门槛部署 Llama 3，70B 版本只占 1.07G 存储空间，新用户免费体验 8B 版本

登录 hyper.ai，在「教程」页面，选择「使用 Ollama 和 Open WebUI 部署 Llama3-8B-Instruct」或「用 Ollama 和 Open WebUI 部署 Llama3 70B」。Meta 特意开发了一个全新的高质量人类评估数据集，覆盖的实际用例包括但不限于：征求建议、集体讨论、分类、封闭式问答、编程、创意写作、信息抽取、角色扮演、开放式问答、逻辑推理、文本重写以及总结等。点击「在线运行此教程」，页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。

centos 7 yum install -y nagios

centos 7。

Golang中的Json标签（持续更新...）

的字段标签（Field Tags）通常用于为字段提供额外的元数据，这些元数据可以由反射（在Go语言中，结构体（

Python-快速搭建一个管理平台

发现了一个非常好用的项目，可以快速实现简单增删改查的接口，可以快速生成简单前端管理页面，并打通前后端的交互，实现增删改查这可以应用到我们做一些小项目中，不需要权限控制的时候，用他来实现就十分方便！4分钟快速制作一个管理平台

Android 11 bindService 流程分析

本文主要介绍bindService的内部流程，以及onServiceConnected是如何调用到的