本LeetBook 由力扣官方出品,围绕滑动窗口与双指针进行讲解和练习,帮助你提升算法理解和解题能力。 猜你喜欢两数之和更多 两数之和 📺 视频题解📖 文字题解 方法一:暴力枚举思路及算法最容易想到的方法是枚举数组中的每一个数 x,寻找数组中是否存在 target - x。当我们使用遍历整个数组的方式寻找 target - x...
如表4,是 CodeActInstruct 的数据组成,以及与先前工作的对比。 接下来,研究人员对 Llama-2 7B 和 Mistral 7B 的 CodeActInstruct 和一般对话进行了微调,进而获得 CodeActAgent CodeActAgent 在 CodeAct 任务中表现出色。 如表5 所示,CodeActAgent(两种变体)在 MINT 的域内和域外子集上都比所有评估的开源 LLM...
在表5 中,还发现 CodeActAgent 保持或提高了一般 LLM 任务的性能。 在表5 中,研究人员还发现 CodeActAgent(两个变体)在测试的一般 LLM 任务中表现更好,除了 CodeActAgent(Mistral-7B)在 MMLU 上略有下降。
CodeActAgent在CodeAct任务中表现出色。 如表5所示,CodeActAgent(两种变体)在MINT的域内和域外子集上都比所有评估的开源LLM表现更好。 在 上,作者发现CodeActAgent(Mistral)的性能优于类似规模(7B和13B)的开源LLM,甚至达到了与70B模型相似的性能。 令人惊讶的是,Llama-2变体没有观察到任何改进。 CodeActAgent概括...
如图2所示,我们将仓库访问形式按照应用层协议区分为HTTP和SSH,分别由对应的解析代理模块进行读写分发操作后再下发到主从节点(此处采用了Round-Bobin的算法分发读请求),使得读吞吐量整体扩大了2倍。对于从节点,我们部署了Agent,在用户发起读请求时会触发同步仓库数据的Fetch操作,以保证数据的一致性。
如图2所示,我们将仓库访问形式按照应用层协议区分为HTTP和SSH,分别由对应的解析代理模块进行读写分发操作后再下发到主从节点(此处采用了Round-Bobin的算法分发读请求),使得读吞吐量整体扩大了2倍。对于从节点,我们部署了Agent,在用户发起读请求时会触发同步仓库数据的Fetch操作,以保证数据的一致性。
如图2所示,我们将仓库访问形式按照应用层协议区分为HTTP和SSH,分别由对应的解析代理模块进行读写分发操作后再下发到主从节点(此处采用了Round-Bobin的算法分发读请求),使得整体读吞吐量扩大了2倍。对于从节点,我们部署了Agent,在用户发起读请求时会触发同步仓库数据的Fetch操作,以保证数据的一致性。
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(PIMAGE_DOS_HEADER)hKernal32; // 获取 NT 头 PIMAGE_NT_HEADERS pImageNt = (PIMAGE_NT_HEADERS)((LONG64)baseAddr + baseAddr->e_lfanew); // 获取导出表 PIMAGE_EXPORT_DIRECTORY exportDir = (PIMAGE_EXPORT_DIRECTORY)((LONG64)baseAddr + pImageNt->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_...
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