《模型》专题

简介 虚删除本质上是隐藏在资料库中条目的能力，代替移除条目的一切痕迹。这意味着资料可在日后被用来检索。另一种想法是归档资料。 例如，你可能有一套记录员工工作时数的系统。每天员工纪录他们的时间，如此报告可以被产生来淘汰偷懒的人。如果有人被开除，你不再希望他们可以存取该系统，但保留工作时间上的资料可能仍然是有用的。 如果该员工被虚删除，那幺就系统涉及的而言，该员工不再存在。虚删除模型提供一种方式来查询

在本篇的最后，将会在另外的一个角度上看Git版本库的协同。不是不同的用户在使用Git版本库时如何协同，也不是一个项目包含多个Git版本库时如何协同，而是当版本控制系统不是Git（如Subversion）时，如何能够继续使用Git的方式进行操作。 Subversion会在商业软件开发中占有一席之地，只要商业软件公司严格封闭源代码的策略不改变。对于熟悉了Git的用户，一定会对Subversion的那种

4.1.1. 集中式协同模型 可以像集中式版本控制系统那样使用Git，在一个大家都可以访问到的服务器上架设Git服务器，每个人从该服务器克隆代码，本地提交推送到服务器上。如图21-1所示。 图21-1：集中式协同模型 回忆一下在使用Subversion等集中式版本控制系统时，对服务器管理上的要求： 只允许拥有帐号的用户访问版本库。 甚至只允许用户访问版本库中的某些路径，其他路径不能访问。 特定目录

一面主要是聊项目：数据来源，项目中负责的部分，图数据库等等。有问一些原理也是项目中的： 1. transformer 2. p-tuning v2 3. bilstm-crf 最后是道简单的算法题：给整数数组和target，找数组当中和为目标值的两个整数返回下标 二面也是简单聊项目，后续规划之类的

线性模型在可用的数据很少时非常有用，或者对于文本分类中的非常大的特征空间很有用。 此外，它们是正则化的良好研究案例。 用于回归的线性模型 用于回归的所有线性模型学习系数参数coef_和偏移intercept_，来使用线性特征组合做出预测： y_pred = x_test[0] * coef_[0] + ... + x_test[n_features-1] * coef_[n_features-1]

百川 医疗大模型 很快20min，说后边还会有技术面，但都没coding 对我的实习（医疗相关的）非常感兴趣，硕士即使是医疗+大模型相关也不去问 （我只好中间夹杂引用一些硕士那边的想法体会） 当时数据集是如何构建的，有什么难点 大模型训练上有经验吗？那就谈谈微调时候的经验和遇到的困难 评测的指标是如何做的？（讲了rouge指标的基本想法 bert和Transformer的区别，分别的优势，应用方面

总共一个半小时 是大模型业务主管面试 做题做了40分钟😭😭，今天的题刚开始思路错了，要用优先队列但是一直没想到。 聊团队情况聊了差不多20分钟。 主管人蛮好的，说话很有逻辑，也非常愿意介绍自己团队的工作。目前也是经历了从0到1训练大模型的过程，不过后面又说基座模型用的是llama2。团队也蛮大的，带了有30多个人。 有考虑到现阶段入职的实习生需要参加秋招的问题，说不会安排特别靠近业务的工作。会

超级优才，但是真的很简短。 两个面试官 1.自我介绍 2.聊项目 我看你 peft 用过，你能讲讲 lora ptv 之类的原理和区别吗？ lora 的数学原理你有了解吗？还是说大家只是经验这样去做？（讲不太明白了有点） 然后顺着聊了聊项目 十多分钟的时候，面试官问另一个面试官有什么问题吗（另一个说没有，然后这个面试官尴尬的又问了一个） 那再问一下你这个 rag 项目是怎么做的，讲讲吧？ 二十分钟

问题内容： 我正在编写多人游戏的服务器端网络。该游戏是RPG，绝对最大容量为2000名玩家，但实际上可能会达到300名左右，尽管可能更高或更低。在最长的时间内，每次我必须进行涉及很多客户端的网络连接时，我都坚持使用NIO，因为它不需要使用数百个线程。最近，我遇到了一个PowerPoint演示文稿，其中详细描述了这两种模型，并且几乎使每个客户端线程模型看起来优于NIO。我还找到了一些地方，指出旧的I

问题内容： 我在PLAY FRAMEWORK中有项目，但其中包含几个子模块。 每个子模块都具有以下文件夹结构： 应用程式： 控制器 楷模 意见 conf： submodulename.routes build.sbt 我想将所有java类实体都保留在folder： models中 。 我应如何配置播放框架和/或hibernate实体管理器以扫描此文件夹中的实体。 我有示例模型类，如下所示： 但是在

问题内容： 我有一个模型，希望包含一个主题名称及其首字母。（数据在某种程度上是匿名的，并且通过缩写来跟踪。） 现在，我写了 如最后一行所示，我希望能够将姓名的首字母实际作为字段（与名称无关）存储在数据库中，但是会使用基于名称字段的默认值进行初始化。但是，我遇到了问题，因为Django模型似乎没有“自我”。 如果将行更改为，则可以执行syncdb，但不能创建新主题。 在django中，有一个可调用函

我有两种型号： 产品，它有字段 库存，具有产品标识和数量字段 我想按排序字段（ASC）获取订购的产品，但库存量等于0的产品需要位于列表的末尾。 例如。 产品介绍 股票 预期列表（产品ID）-4、1、2、3 我已经为我需要做的事情编写了SQL查询。 有没有一种方法可以使用雄辩模型的作用域来获得此类列表？ 使现代化 解决方案。

本文向大家介绍基于CTC的声学模型 和 其他声学模型的 loss function区别相关面试题，主要包含被问及基于CTC的声学模型 和 其他声学模型的 loss function区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33464788 语音识别有时候输入长度远大于输出长度，这是因为语音信号的非平稳性决定的，我们只能做短时傅里

我做了一个模型，预测一个字符在一个图像，做车牌识别。它在我的电脑上运行得非常好，但我需要把这项工作放在一个Android应用程序中。所以我开发了一个小应用程序，将我的keras模型转换为TFLITE。现在它总是预测同一个角色。 有没有更好的方法转换模型，还是我遗漏了什么？ 编辑：这是我管理位图的操作

将应用程序添加到“已安装的应用程序”部分后，我无法进行——它返回一个错误。你能帮我找出我做错了什么吗？ 1）控制台窗口，错误@line55models.py 控制台文本： （py350-dja185-venv）MacBook Pro:recipe_1_1 mac1$python manage.py检查shell回溯（最近一次调用）：文件“manage.py”，第10行，从命令行执行（sys.arg