Go语言中的接收器与值传递详解接收器的作用在Go语言中，接收器是一个定义在方法前的额外的参数，它将方法绑定到这个类型的变量上。这种机制使得Go的类型可以拥有类似于面向对象语言中的方法。...接收器的存在提供了方法对其所属类型实例的访问能力，这对于设计清晰且富有表达力的API非常有用。接收器与值传递的区别非指针接收器：当接收器不是指针时，方法作用的是接收器的一个副本（值传递）。...为什么有些方法既有接收器又有值传递在某些情况下，方法不仅需要访问或修改其接收器代表的数据，还需要处理额外的输入参数。...示例三：既有接收器又有值传递创建一个Matrix类型，它代表一个矩阵，并定义两个方法：Add和Multiply。...Add方法将接收两个矩阵实例作为值传递的参数，并返回它们的和的新矩阵实例；而Multiply方法将使用指针接收器来修改当前矩阵实例，并将另一个矩阵作为值传递参数来执行矩阵乘法。
在我们讨论数据库和数据模型之前，让我们先讨论一下如何将数据从控制器传递给视图。控制器类将响应请求来的URL。...视图模板将生成动态的HTML，这意味着您需要通过适当的方式把数据从控制器传递给视图，从而才能生成动态的HTML。...name=Scott&numtimes=4 现在，模型绑定(model binder) 使得数据从URL传递给控制器。控制器将数据装入到ViewBag对象中，通过该对象传递给视图。...在上面的示例中，我们使用了ViewBag对象把数据从控制器传递给了视图。在本系列教程后面的文章中，我们将使用视图模型来将数据从一个控制器传递到视图中。用视图模型来传递数据，这一般是首选的办法。...ASP.NET MVC 5 - 控制器 3. ASP.NET MVC 5 - 视图 4. ASP.NET MVC 5 - 将数据从控制器传递给视图 5.
Views中： 将数据提交到某个控制器的方法中，在该方法中去做处理 器/get"method=“post”> 姓名： //sex是属性名称 controllers中：获取从视图中...（表单）传过来的值 一。...通过参数的方式获取表单提交过来的数据 public string get(string SName,string sex)//注意：参数名称尽量使用表单中的name值（也就是属性值） { return...属性名取值 首先需要一个类 public class Student { public string SName{get;set;} public string sex{get;set;} } 然后，控制器为
变量mynation从列表{"china", "US", "UK"}中随机取值 String[] nation = new String[]{"china", "US", "UK"}; Random random...nation.length); vars.put("mynation",nation[i]); 在需要使用的 地方直接 ${mynation} 引用即可 如果要设置两个变量且变量值随机但不重复，可以通过两个列表放置不同值实现
上两篇我们对处理器方法的参数进行了分别讲解，今天来学习处理器方法的返回值。...一、返回ModelAndView 若处理器方法处理完后，需要跳转到其它资源，且又要在跳转资源之间传递数据，此时处理器方法返回ModelAndView较好。...在使用时，若该处理器方法只是进行跳转而不传递数据，或只是传递数据而不跳转资源（比如对页面的Ajax异步响应），此时若返回ModelAndView，总有一部分多余，要么Model多余，要么View多余，此时返回...也可以返回视图对象名，配合XmlViewResolver视图解析器来使用。 三、返回void 1：通过ServletAPI来传递数据并完成跳转。 2：使用Ajax的时候，不需要有返回值。...1：一般返回Object都是将对象转换成了Json后传递给前台浏览器的，由对象转换成Json是由jackson包来完成的。
ArgumentException("没有找到合适的运算符：{0}", this.Operation); } } } 在解决方案中创建windows form项目 设计一个简单的计算器的界面
裁剪图形ClipDrawable ClipDrawable可设置图形的裁剪幅度，它的构造函数除了指定来源图形之外，还可以指定图形的裁剪方式（从开始裁剪还是从中间裁剪还是从末尾裁剪），以及裁剪方向...findViewById(R.id.sp_clip); sp_clip.setPrompt("请选择裁剪幅度"); sp_clip.setAdapter(clipAdapter); sp_clip.setOnItemSelectedListener...并且在设置缩放百分比的时候，设置的值是缩小的比例。也就是说，设置0.1，意为缩小10%，而不是原始大小的10%。...findViewById(R.id.sp_scale); sp_scale.setPrompt("请选择缩小比例"); sp_scale.setAdapter(scaleAdapter); sp_scale.setOnItemSelectedListener...R.id.sp_rotate); sp_rotate.setPrompt("请选择旋转角度"); sp_rotate.setAdapter(rotateAdapter); sp_rotate.setOnItemSelectedListener
Spinner提供了从一个数据集合中快速选择一项值的办法。...默认情况下Spinner显示的是当前选择的值，点击Spinner会弹出一个包含所有可选值的dropdown菜单，从该菜单中可以为Spinner选择一个新值。 ?...android.R.layout.simple_spinner_dropdown_item); 4、绑定 Adapter到控件 spinnerItems.setAdapter(adapter); 5、如 动态增删 所示的增删查 选择项目后的回调函数 spinnerItems.setOnItemSelectedListener
android下拉五级菜单联动 一、问题引出 本人是一个不擅长Android的开发的，但是这几天在做联通的一个服务器配件管理系统，做完B/S的又要写C/S的，老板要求没办法。...，就分别设置每个数据适配器的值，因为有先后有顺序，所以要获取上一个的值，才能设置下一个的值 factorySpinner.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener...> arg0) { } }); products_nameSpinner.setOnItemSelectedListener...> arg0) { } }); products_noSpinner.setOnItemSelectedListener...LinearLayout> 好了，就这么写内容，由于当时数据库的问题，就先只能这样获取数据了，在查询上效率会面一些，但是一般不会分类太多，多的话那就是大的项目了，可以事先就存在redis中，用Zset，键值还是键，值还是值就获取的更快了
String) 设置列表选择框的背景色 android:prompt setPrompt(String) 设置列表选择框的提示消息 android:spinnerMode 设置列表框的模式，有2个可选值：...mProSpinner.setOnItemSelectedListener(this); mBookSpinner.setOnItemSelectedListener(this...> adapterView) { } } 上面的程序比较简单，主要为Spinner 设置了选中设置监听器。 修改程序启动的Activity，运行程序，可以看到下图所示界面效果。...选择其中一项回到主界面，发现Spinner 的值会改变为所选择的内容。 ? 同理点击第二个Spinner ，打开下拉列表选项框，如下图所示。 ?...如果程序需要监控到Gallery选择项的改变，通过为Gallery添加OnltemSelectedListener监听器即可实现。
在前向传递过程中，每个设备将中间的激活传递给下一个阶段。在后向传递过程中，每个设备将输入张量的梯度传回给前一个流水线阶段。这允许设备同时进行计算，并增加了训练的吞吐量。...在进行深度学习训练的时候，有4大部分的显存开销，分别是模型参数（Parameters），模型参数的梯度（Gradients），优化器状态（Optimizer States）以及中间激活值（Intermediate...六、训练（微调）-知识准备-优化器定义与参数 深度学习中几乎所有流行的优化器都是基于梯度下降。...这意味着它们要反复估计给定损失函数 L 的斜率，并沿着相反的方向移动参数(因此向下移动至假定的全局最小值)。这种优化器最简单的示例是自 20 世纪 50 年代以来一直使用的随机梯度下降(SGD)算法。...直白的来说，实际上是增加了右侧的“旁支”，也就是先用一个Linear层A，将数据从 d维降到r，再用第二个Linear层B，将数据从r变回d维。
；选中方法为setOnItemSelectedListener，选中监听器为OnItemSelectedListener。...该属性值不可直接填字符串，但可通过"@string/..."方式来指定标题文字。 spinnerMode : 下拉列表的显示样式，有dialog弹窗和dropdown下拉两种。...setOnItemSelectedListener : 设置下拉列表的选中监听器。...如需取消分隔线，可设置该属性值为@null dividerHeight : 指定分隔线的高度。...setOnItemClickListener : 设置点击事件的监听器。 setOnItemLongClickListener : 设置长按事件的监听器。
它是huggingface发布的库，可以快速访问文本，图像和音频(从hugs的API下载)的机器学习模型。它还提供训练和微调模型的功能，并可以HuggingFace模型中心共享这些模型。...将量化配置传递给AutoModelForCausalLM初始化器，这样在加载模型权重时就会直接使用量化的方法。...然后，SFTTrainer将使用LoRA执行监督微调。然后我们可以运行训练器(train())并保存权重(save_pretrained())。...建议从max_grad_norm的较高值开始，然后在多个训练迭代中慢慢缩小它。 learning_rate(第28行):AdamW的学习率。AdamW是流行的Adam优化器的一个变体。...保存 最后我们将刚刚经过微调的模型及其标记器保存到本地或者上传到HuggingFace。
需求就是地区选择可以弹出来，因为百度地图一般是获取当前的地址，我们需要的是他的家庭地址 所以才有了三级Spinner解决 地区问题 就是当用户填写了之后，下次再修改，你要给他显示出来上次填写的值，由于是联动的比较麻烦...id来决定下一个Spinner的值 接下来就先贴代码了 private void loadAddsSpinner() { province_spinner = (Spinner) findViewById...select(city_spinner, city_adapter, ResourceData.city[provinceId],sposition); city_spinner.setOnItemSelectedListener...> arg0) { } }); } 这里面最重要的就是select代码了 注意最后一个参数的作用 position 他就是用来设置默认值的 后面就简单了，分析从服务器中返回的数据，...} } return 0; } 根据省代码去获取 市的代码，你可能会认为，为什么上面不根据名称直接去获取市的代码，那你想多了，你可以看看我的根据array构造数组的时候怎么调用id值的
在前向传递过程中，每个设备将中间的激活传递给下一个阶段。在后向传递过程中，每个设备将输入张量的梯度传回给前一个流水线阶段。这允许设备同时进行计算，并增加了训练的吞吐量。...在进行深度学习训练的时候，有4大部分的显存开销，分别是模型参数（Parameters），模型参数的梯度（Gradients），优化器状态（Optimizer States）以及中间激活值（Intermediate...ZeRO-Offload则是将训练阶段的某些模型状态从GPU和显存卸载到CPU和内存。...到目前为止还都是单卡的场景，在多卡场景中，ZeRO-Offload可以利用ZeRO-2，将优化器状态和梯度进行切分，每张卡只保留，结合上ZeRO-Offload同样是将这的优化器状态和梯度卸载到内存，在...直白的来说，实际上是增加了右侧的“旁支”，也就是先用一个Linear层A，将数据从 d维降到r，再用第二个Linear层B，将数据从r变回d维。
在前向传递过程中，每个设备将中间的激活传递给下一个阶段。在后向传递过程中，每个设备将输入张量的梯度传回给前一个流水线阶段。这允许设备同时进行计算，并增加了训练的吞吐量。...在进行深度学习训练的时候，有 4 大部分的显存开销，分别是模型参数（Parameters），模型参数的梯度（Gradients），优化器状态（Optimizer States）以及中间激活值（Intermediate...ZeRO-Offload 则是将训练阶段的某些模型状态从 GPU 和显存卸载到 CPU 和内存。...到目前为止还都是单卡的场景，在多卡场景中，ZeRO-Offload 可以利用 ZeRO-2，将优化器状态和梯度进行切分，每张卡只保留，结合上 ZeRO-Offload 同样是将这的优化器状态和梯度卸载到内存...直白的来说，实际上是增加了右侧的“旁支”，也就是先用一个 Linear 层 A，将数据从 d 维降到 r，再用第二个 Linear 层 B，将数据从 r 变回 d 维。
这种方法旨在适应地将服务器端的 LLM 知识转移至客户端的 SLMs，同时从客户端的领域洞察中丰富 LLMs。...FedCoLLM的目标有三重：协同知识传递和适应。服务器和客户端共同合作，将服务器拥有的LLM的知识进行传递和适应。这帮助客户端构建本地SLM，并从中受益于服务器的LLM知识。...以下是对和模型（分别表示为和）的互信息蒸馏损失的公式： 在知识蒸馏过程中，KL散度函数（KL）的值；模型参数ψ和φ在蒸馏过程中保持不变。...这个过程涉及到通过一个辅助蒸馏数据集将知识在两个模型之间进行传递。通过这种蒸馏，两个模型都可以从彼此学习的表示中受益，从而提高性能和适应性。...通过利用PEFT，它显著减少了需要微调更新的参数数量。此外，服务器端的蒸馏过程将本地模型的知识压缩为较小的全局模型，优化了计算资源。这使得可以从所有客户端的集体数据中有效学习，同时保持模型大小可管理。
LM Up-Scaling EFT允许从预训练和微调在不同规模的结果的近似值中进行采样。...关于采样：从N远大于M的EFT模型中采样更高效：EFT采样需要计算N规模模型的一个前向传递（N规模的预训练模型）和M规模模型的两个前向传递（N规模的微调模型和N规模的预训练模型）。...实验还尝试使用EFT在不同的行为差异之间插值，例如在测试时改变帮助性和无害性之间所需的权衡，而无需额外的训练。...下图展示了在7B预训练和微调尺度上，在有助性和无害性之间插值的结果，以及将预训练模型放大到70B的情况。我们看到了清晰、平滑的边界，放大提供了一个帕累托改进，而无需重新训练到每一个权衡。...使用推测解码从放大模型中高效采样 EFT放大（小规模微调 + 大型预训练模型）需要对每个令牌进行两次小模型的前向传递和一次大模型的前向传递。
残差连接：在每个子层的输入和输出之间添加一个直接连接，使得输入能够跳跃式地传递到后面的层。这种连接方式不仅有助于梯度的反向传播，还能加快模型的收敛速度。...每个解码器层的输入是前一层的输出，经过自注意力机制、前馈神经网络、残差连接和层归一化的处理后，传递给下一层。通过多层堆叠，模型能够逐层提取和整合更加抽象和高层次的特征。...最终输出 在所有解码器层处理完毕后，模型的输出被传递到一个线性层，该层将高维表示映射到词汇表的维度。接着，通过Softmax函数计算每个单词的概率分布。...具体步骤如下： 查询、键和值的生成：输入序列通过线性变换生成查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵。...微调过程包括以下步骤： 监督学习微调：使用人工标注的数据进行监督学习，优化模型在特定任务上的性能。 强化学习微调：使用强化学习算法（如策略梯度）进行优化，通过与环境的交互，最大化奖励函数。
相关类名与方法说明如下： 监听器类名 : View.OnClickListener 设置监听器的方法 : setOnClickListener 监听器需要重写的点击方法 : onClick findViewById...为此，View类还提供了几个与点击有关的监听器，用来处理一些特殊场景。举例如下： a、触摸事件，从用户按下屏幕就开始响应，直到用户松开才终止响应，期间可处理按下、移动、松开等动作。...相关类名与方法说明如下： 监听器类名 : AdapterView.OnItemSelectedListener 设置监听器的方法 : setOnItemSelectedListener 监听器需要重写的点击方法...: onItemSelected : 列表项被选中时调用 onNothingSelected : 没有选择任何项时调用，该方法一般为空 mySpinner.setOnItemSelectedListener...// TODO Auto-generated method stub // 将所选mySpinner 的值带入
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