Ubuntu默认是没有为root用户设置密码的。在Ubuntu系统中，root用户默认是锁定的，这意味着您无法直接作为root用户登录。但是，您可以通过以下方法访问root用户的权限： 使用sudo： Ubuntu推荐使用sudo命令来执行需要管理员权限的操作。当您在命令前加上sudo并且输入您的普通用户密码时，该命令会以root用户的权限执行。例如，sudoaptupdate会以root用户的权限运行aptupdate命令。 设置root密码： 如果您确实需要设置root用户的密码，可以通过以下步骤操作： 打开终端。输入sudopasswdroot命令。系统会提示您输入新的root密码。 ...

将ISO文件制作成U盘启动盘，通常需要完成以下步骤： 获取ISO文件： 确保你已经有了需要制作成启动盘的ISO文件。 准备USB闪存驱动器： 找到一个足够大的U盘（至少要比ISO文件大），并备份好U盘中的数据，因为制作过程中会格式化U盘。 下载USB制作工具： 你需要一个可以将ISO文件写入USB的工具。常用的有Rufus（适用于Windows）、UNetbootin（跨平台），或者使用Linux系统的dd命令。 使用工具制作启动盘： Rufus 如果使用Rufus(https://rufus.ie/zh/)： 打开Rufus。 插入U盘，Rufus应该会自动检测到。 在“设备”部分选择你的...

在跨平台开发场景下，MinGW为那些习惯于使用GNU工具（例如gcc、gdb、make等）的开发者提供了一个便利：它允许他们在Windows平台上使用相同的工具链。这种做法有助于保持在不同操作系统间的开发一致性。此外，当某个应用依赖于Unix系统下的特定库，而这些库在Windows下没有直接的替代品时，MSYS2结合MinGW就显得尤为重要。它们使得在Windows上编译和使用这些Unix系统的库成为可能。 MSYS2介绍 MSYS2是一个在Windows上提供类似Linux的环境和工具的软件。它的特点可以这样概括： 1、Linux风格的环境 MSYS2为Windows用户提供了一个类Unix...

在Web开发和自动化测试中，XPath是一个非常强大的工具，允许开发者和测试人员以精确和灵活的方式选择和操作XML和HTML文档中的数据。 XPath使用路径表达式来选择节点或节点集。这些表达式类似于文件系统中的路径，指定了到目标节点的路径。 一、常用定位符号 使用XPATH定位页面上的元素时，常用的有下面符号： 从文档的任何位置开始查找 //从文档的任何位置开始查找元素: 使用//表示对整个HTML文档进行搜索，而不是从特定节点开始。 例如，//div会匹配页面上的所有<div>元素。 从根节点或相对于当前节点的直接子节点开始查找 /从根节点或相对于当前节点的直接子节点开始查找:...

Checkpoint文件格式是由谷歌的TensorFlow团队发明的。它是一种在深度学习中常用的文件格式，用于保存训练过程中的模型状态。这些文件非常重要，因为它们允许模型训练在中断后可以恢复，同时也用于模型的分发和部署。 下面是Checkpoint文件的一些关键特点： 保存内容 Checkpoint文件通常包含以下信息： 模型参数（ModelParameters）:这是模型的核心，包括所有的权重和偏差。优化器状态（OptimizerState）:对于像梯度下降这样的优化器，这包括诸如动量（momentum）和学习率等状态信息。训练状态（TrainingState）:这可能包括当前的epoch数...

IPv4使用32位的数字来表示一个网络地址。在IPv4的早期，为了简化地址分配和路由过程，整个IPv4地址空间被分成了几个固定的类别：A、B、C、D和E类。 这些网络类别的主要区别在于它们各自的网络和主机地址部分的长度，这决定了每个类别可以容纳的网络和主机的数量。 A类网络： 地址范围：1.0.0.0到126.0.0.0。 特点：A类网络的第一个八位（即第一个字节）用于网络部分，剩下的24位用于主机部分。 用途：适用于大型网络，拥有大量的主机。例如，大型国际公司或政府机构。 B类网络： 地址范围：128.0.0.0到191.255.0.0。 特点：B类网络的前16位用于网络地址，剩下的16位用...

大模型学到的知识是通过大规模预训练从大量标记和未标记的数据中捕获的。这些知识被存储在大量的参数中，并对特定任务进行微调，以扩展模型的泛化能力。 图：一个由相互连接的节点和数据流组成的庞大网络，其中的节点和连接闪烁着能量，显示出活动和学习的迹象，某些区域被突出显示，代表正在进行的特定任务的微调，这增强了模型的泛化能力。 模型参数（Parameters）： 在神经网络中，参数通常指的是模型中可学习的权重和偏置。 这些参数在训练过程中通过反向传播算法不断调整，以便更准确地预测或生成数据。 参数的数量是衡量模型复杂性和容量的一个重要指标。参数越多，模型理论上能够学习并记忆的信息就越多，从而能更好地...

在Linux下安装make命令通常非常简单，但具体步骤可能会根据你所使用的Linux发行版略有不同。以下是针对一些常见发行版的安装步骤： Ubuntu/Debian系统: 在Ubuntu或Debian系统中，你可以使用apt包管理器来安装make。首先打开终端，然后运行以下命令： sudoaptupdate sudoaptinstallbuild-essential 这将会安装make以及一些其他常用的编译工具，如gcc。 Fedora/RHEL/CentOS: 在Fedora、RedHatEnterpriseLinux(RHEL)或CentOS上，你需要使用dnf或yum包管理器。 在F...

https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf这篇论文中有个现代大型语言模型（LLM）的演变树，可以看出：同一分支上的模型关系更为紧密。 图说明： 基于Transformer模型以非灰色显示： decoder-only模型在蓝色分支， encoder-only模型在粉色分支， encoder-decoder模型在绿色分支。 模型在时间线上的垂直位置表示它们的发布日期。 开源模型由实心方块表示，而闭源模型由空心方块表示。 右下角的堆积条形图显示了各公司和机构的模型数量。 从时间轴上，我们可以看到： 2021年前当OpenAI决定在GPT系列中采用Deco...

要让LLMs(LargeLanguageModels，大型语言模型)生成文字，首先得让它们“懂”单词。 什么样算懂单词？可以续写单词就是： 视频：单词续写演示视频，续写：这是它如何?有多种选择可供续写的单词，应该用哪个呢？ 单词首先会被拆分为Tokens（一种能够被编码的基础单元）。在不同的语言模型和分词系统中，Token的定义和分割方法可能会有所不同。 绝大多数情况下，一个单词对应一个Token， 上图是GPT-3.5和GPT-4的token，每种颜色对应一个token。来自https://platform.openai.com/tokenizer 但是也有很多情况单词和Token不能一...

Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “Thecat,whichwasveryhungry,finallyfounditsfoodinthekitchenaftersearchingforhours.”这只猫非常饿，经过几个小时的寻找，终于在厨房里找到了食物。 在这个句子中，要理解“its”指的是“cat”，你需要在文本中跨越很长的距离。 在传统的RNN中，由于每次只处理一个元素，且下一个元素的处理依赖于前一个元素的输出，信息很难在长距离内有效传递，这就是所谓的...

在Linux中，无论是CentOS还是Ubuntu，执行多条命令的方式基本相同，以下是几种常用的方法： 方式 符号 描述 分号，分隔符 ; 依次执行，无视前一个命令的执行结果 逻辑与 && 只有当前一个命令成功执行时，才执行下一个命令 逻辑或 || 当前一个命令失败时，才执行下一个命令 管道 | 将前一个命令的输出作为后一个命令的输入 下面详细介绍： 分号(😉分隔符 你可以使用分号来分隔多条命令。这样，无论前一条命令执行成功与否，后面的命令都会被执行。例如： ls;pwd;whoami 这个例子中，系统将依次执行ls（列出目录内容），...

计算机科学评估计算复杂性，是看它消耗的资源，具体来说就是时间和内存（空间）。 基于时间和空间复杂性，我们有:\(NL⊆P⊆NP⊆PSPACE⊆EXPTIME⊆EXPSPACE\)（其中\(⊆\) 图来自：https://en.wikipedia.org/wiki/Complexity_class 对上图和公式的解释： NL非确定性对数空间 NL（NondeterministicLogarithmicspace非确定性对数空间）：NL类的问题可以被非确定性图灵机在对数量级的空间内解决。这意味着解决这些问题所需的内存空间与输入大小的对数成正比。 参看:对数的本质是把乘除法降维成加减法 P多项式...

apt-get是Debian及其衍生版本（如Ubuntu）中的命令行工具，用于处理与软件包相关的任务，如安装、更新、升级和删除软件包。apt-get是APT（AdvancedPackageTool）工具集的一部分，它提供了一个用于软件包管理的高级界面。 以下是apt-get的一些常见用途和场景： 安装软件包： 你可以使用apt-get安装可用的软件包。例如，要安装vim，你可以使用命令： sudoapt-getinstallvim 更新软件包列表： 在安装或升级软件包之前，建议首先更新本地软件包索引。这可以确保你从软件仓库获取最新的软件包版本。使用以下命令： sudoapt-getupd...

Installmusic-relatedlibs sudoapt-getinstall-ylibsndfile1-dev sudoapt-getinstall-yfluidsynth sudoapt-getinstall-yffmpeg sudoapt-getinstall-ylilypond libsndfile1是一个库，专门用于读取和写入多种音频文件格式，如WAV、AIFF、FLAC等。这个库提供了一个统一的编程接口，使得开发者能够处理多种音频格式，而无需担心各种格式的底层差异。 fluidsynth是一个实时软件合成器，基于SoundFont2规范。它可以将MIDI数据转换为音频...

PPA，即PersonalPackageArchive（个人软件包档案），是Ubuntu系统中一个用于存储和分发软件包的在线仓库。 PPA的主要功能 PPA允许开发人员和维护人员将软件包上传到Launchpad(https://launchpad.net/)（一个由CanonicalLtd提供支持的项目和代码托管平台），从而让用户能够轻松地安装和更新软件。 PPA通常用于分发最新版本的软件，这些软件可能还没有包含在官方Ubuntu仓库中。 常用命令 用户可以通过简单的命令将PPA添加到他们的系统中，并从中安装软件。这使得安装和管理软件变得非常简单和直接。 在Ubuntu系统中，使用P...

WSL是什么？ WSL，全称为“WindowsSubsystemforLinux”，译为“Windows的Linux子系统”。简单来说，它允许您在Windows操作系统上直接运行Linux的命令行工具、实用程序和应用程序，而无需启动完整的Linux操作系统或设置虚拟机。 WSL的起源和目的 WSL起初是为了帮助开发者在Windows上更方便地进行Linux开发而设计的。在过去，当开发者需要在Windows和Linux之间切换时，他们可能需要使用双系统启动或设置虚拟机。这样既麻烦又消耗资源。WSL的出现，使得在Windows上运行Linux程序变得简单轻便。 WSL的工作原理 WSL并不是一个完...

在由北京大学与微软研究院共同发表的《MusicAgent:用大语言模型理解和创造音乐的AI智能体》论文中，深入探索了AI在音乐处理领域的应用。 论文：https://arxiv.org/pdf/2310.11954.pdf 项目：http://github.com/microsoft/muzic 下图是这个项目的图标Logo： 使用场景 音乐领域AI应用的典型场景如下： 当用户提出音乐创作（新做、转换风格、分析风格等等）的需求后， MusicAgent能够做任务分解、选择合适的工具和语言交互，与用户进行聊天式的互动，协助完成音乐创作。 下面是一个中文的例子： 工作原理及架构 M...

Magenta中的所有内容都以NoteSequences(音符序列)为中心。这是一系列音符的抽象表示，每个音符都有不同的音高、乐器和敲击速度，很像MIDI。 下面就是一个NoteSequence的代码实现，播放出来就是“一闪一闪小星星（TwinkleTwinkleLittleStar）”这首歌。 importnote_seq importnote_seq.protobuf.music_pb2 twinkle_twinkle=note_seq.protobuf.music_pb2.NoteSequence() twinkle_twinkle.notes.add(pitch=60,star...

我们使用下面SQL来展示各种limit的写法和效果： WITHRECURSIVEcte(Number)AS( SELECT1-basecasereturns1 UNIONALL SELECTNumber+1-recursivecasereturns1+previousvalue FROMcte WHERENumber<100 ) SELECTNumber FROMcte ORDERBYNumber 上面这个SQL会显示100行数据，分别从1到100。 limit后面跟一个参数 当limit后面跟一个参数的时候，该参数表示要取的数据的数量。 WITHRECURSIVEcte(Nu...