性能是衡量软件架构的重要质量属性之一，它涉及到软件系统响应速度、处理能力、资源利用效率等多个方面。
这是4月发表的论文《Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》，作者们提出了一种创新的多词元预测方法，该方法在提高大型语言模型（LLMs）的样本效率和推理速度方面展示了显著优势。本文将对该论文进行详细的推荐和分析，探讨其理论贡献、实验设计以及对未来研究的启示。
六西格玛( Six Sigma)是一种追求极致和精确的数值分析方法，适用于许多领域，包括制造、销售和市场营销等。在地产公司中，六西格玛可以帮助公司更好地管理数据和决策，提高项目质量和效率。
Java异步编程可以提高程序的性能和响应速度，改善用户的使用体验，提高资源的利用率，实现多任务并行处理，并简化程序的逻辑。
精益生产管理（Lean Production Management）是一种以提高效率和降低成本为目标的生产管理方法。通过对生产流程的优化、减少浪费和提高品质，精益生产管理培训旨在提高生产效率和产品质量，同时降低生产成本和库存。那么，精益生产管理培训能解决什么问题？
TPM是指“total quality management”,全面质量管理的缩写,是一种集质量管理、生产管理和运营管理于一体的综合性管理方法。在新能源汽车检验设备中,TPM管理方法的应用可以有效地提高设备的可靠性和效率,降低生产成本,提高产品质量和市场竞争力。
对模型进行训练后，测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率，准确率往往是评估网络的一个重要指标。而用同一数据集训练神经网络，每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低，最高仅67%，那如何才能提高训练后的准确率呢？
在深度学习中，评估模型很重要的一点就是准确率，就是正例预测也是正例的数量占所有预测是正例的数量的比例，但在模型训练中，准确率有时候不是很高，我们就需要来提高准确率，让模型达到我们的要求，
话说，昨天我终于申请了一个ChatGPT的账号，完之后，就玩儿嗨了嘛，问东问西地，简直停不下来。
代码重构是软件开发过程中的重要环节，它旨在改进现有代码的结构、设计和实现，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。本文将介绍代码重构的技巧和工具，以及如何使用重构工具和设计模式来优化代码。
parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法，它是 Stream 类的一种扩展，提供了将集合数据并行处理的能力。普通的 stream() 方法是使用单线程对集合数据进行顺序处理，而 parallelStream() 方法则可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程并行处理，从而提高程序的执行效率。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，但在处理复杂任务和拥有少量标注数据的情况下，仍然存在一些挑战。为了进一步提高深度学习算法的性能和泛化能力，研究者们开始探索将集成学习与深度学习相结合的方法。本文将介绍集成学习的基本概念和深度学习的优势，然后讨论集成学习在深度学习中的应用，并总结结合集成学习的深度学习算法的优势和挑战。
摘要：基于Transformer的 NLP 模型功能强大，但计算成本较高，限制了应用场景。经过微调的编码器-解码器模型在专业领域很受欢迎，其性能优于 GPT-4 等大型通用解码器模型。我们为编码器-解码器模型引入了一种新的配置，它能提高结构化输出和问题解答任务的效率，在这些任务中，一个输入需要多个输出。我们的方法，即提示中解码器（PiD），对输入进行一次编码，对输出进行并行解码，通过避免重复输入编码来提高训练和推理效率，从而减少解码器的内存占用。在对话状态跟踪、总结和问题解答任务方面，我们实现了与子任务数量大致成比例的计算量减少，与性能相当或更好的一流模型相比，速度提高了 4.6 倍。
精益生产，一种旨在通过削减浪费、提高价值创造和优化流程来实现业务目标的战略方法论，现已在各个领域得到了广泛应用。天行健举例如下：
Java 优化的5个方面是：架构、SQL、性能、接口和 JVM。这些方面的优化对于提高 Java 程序的性能至关重要。本文将分别介绍这些方面的优化，并提供一些配代码示例，以帮助读者更好地理解和实践这些优化方法。
本专栏是自己学Java的旅途，纯手敲的代码，自己跟着黑马课程学习的，并加入一些自己的理解，对代码和笔记进行适当修改。希望能对大家能有所帮助，同时也是请大家对我进行监督，对我写的代码进行建议，互相学习。
面向对象设计原则是一些通用的软件设计原则，用于指导软件设计人员开发高质量、可扩展、可维护的软件系统。这些原则的作用如下：
方法引用可以让您通过名称来引用现有的方法。这可以让您使用更简洁的语法来调用已有的方法，提高代码的可读性。
上周给博客开通的 Google adsense，收益比微信公众号好一些，收益跟访问量成正比，于是我问了 ChatGPT 这个问题。
JDK 8 是 Java 编程语言的一个版本，其中包含了许多新的特性和改进。 JDK 8 的一些主要新特性：
如今，大部分学生对编程表现出了兴趣。甚至每个人都想成为一名程序员。编程为程序员提供了许多工作机会。除了那些最新的编程语言之外，与老式的机器级语言相比，它是相当简单的。
在C#中，使用async和await关键字进行异步编程是一种强大的工具，可以在不阻塞主线程的情况下执行耗时操作，提高程序的并发性和响应性。本文将深入探讨async和await的基本概念、使用场景、编码规范以及一些示例，以帮助您更好地理解如何在C#中实现异步编程。
在当今的市场竞争中，库存成为了企业最头疼的问题之一。库存过多不仅意味着资金占用，还会导致产品陈旧、滞销等问题，而库存不足则会导致无法满足客户需求。如何规避库存陷阱成为了企业必须思考的问题。
可能大家都听说过精益（Lean）和敏捷（Agile），但对敏捷和精益两者之间的定义和关系是不是也经常感到模糊不清? 在当今快节奏的商业世界中，为了保持竞争优势，企业必须不断改进其业务流程和运营模式。因
论文：AutoCross: Automatic Feature Crossing for Tabular Data in Real-World Applications
TPM（Total Productive Maintenance）是一种管理方法，其目的是通过预防性维护和设备修复来提高生产效率和质量，同时降低成本和资源消耗。该方法被广泛认为是一种全面的生产性维护方法，可以帮助企业实现生产线的最大化生产、最小化故障时间和降低维修成本。
图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位，它能够有效提高图像的视觉效果，增强图像的细节信息，从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用
六西格玛是一种以数据为基础，通过数据分析和管理方法提高企业业务质量和效率的管理体系。在手机行业中应用六西格玛的案例有很多，下面就以某手机品牌为例，介绍它们的六西格玛之旅。
相信很多人都有听说过搜索引擎优化，但是对搜索引擎优化的具体意思并不是很清楚，也不知道搜索引擎优化的方法有哪些，那么接下来针对这些问题会为大家做一下简单的解答。
DFSS指的是“设计用于六西格玛”（Design For Six Sigma），是一种结合了六西格玛和设计思想的方法论，旨在确保产品或服务在最初设计阶段就能够满足客户需求，从而减少后续生产或服务的变异和缺陷。
今天给大家介绍康奈尔大学和密西根理工大学发表在ICLR2020上的 一篇论文，该论文指出：现有图嵌入模型在训练期间不能很好的合并节点属性信息，模型可能会受到节点属性噪声的干扰，而且由于图嵌入模型的高计算复杂度和内存使用量，很少有模型能够应用到大图上。针对以上问题，该论文提出了一种用于提高无监督图嵌入算法准确性和可伸缩性的多级框架—GraphZoom。通过实验证明，与最新的无监督图嵌入方法相比，GraphZoom可以显著提高分类精度并且极快加速整个图嵌入过程。
随着模型特征提取能力的提高以及模型参数和FLOPs数量的增加，在基于ARM架构的移动设备或基于x86架构的CPU设备上实现快速推理变得困难。在这种情况下，已经提出了许多优秀的Mobile网络，但由于MKLDNN的限制，这些网络的速度在启用MKLDNN的Intel CPU上并不理想。
逃逸分析是一种用于确定对象在方法的生命周期内是否逃逸出方法外部范围的技术。在Java开发中，逃逸分析用于确定对象的生命周期和作用域，以便进行相应的优化，提高程序的性能和内存利用效率。
与基于 CNN 的方法相比，基于 Transformer 的方法由于能够对远程依赖性进行建模，因此取得了令人印象深刻的图像恢复性能。然而，SwinIR 等算法采用基于窗口的局部注意力策略来平衡性能和计算开销，这限制了使用大感受野来捕获全局信息并在早期层中建立长依赖关系。
随着计算机技术的快速发展，互联网行业也有了很大的发展，而对于广大互联网公司来说，主机是公司运行必备的一个东西，如何保证主机的正常运行，如何提高主机安全性，是摆在所有互联网公司面前的一个重要问题，就是怎么提高主机安全性，因为一旦公司的主机出现问题，将严重影响公司的运行，今天就给大家介绍两种怎么提高主机安全性的方法。
在学习深度学习这门课程中，各种模型指标有一个叫精确度，精确度的意思就是说在模型完成后，测试集的结果与真实值之间的占比程度。那么我们应该如何提高整个模型的精确度呢？我们都知道深度学习模型的建立在经过一些简单的配置，默认的参数，模型在一次训练只有较低的准确率，往往在多次训练后最高也不到85%。所以我们需要一些方式来提高精确度。
批量爬虫采集是现代数据获取的重要手段，然而如何高效完成这项任务却是让许多程序员头疼的问题。本文将分享一些实际操作价值高的方法，帮助你提高批量爬虫采集的效率和专业度。
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展，如GPT-series(GPT-3, GPT-4)、Google-series(Gemini, PaLM), Meta-series(LLAMA1&2), BLOOM, GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而，随着模型规模的不断增大和参数数量的剧增，这些模型的成功往往伴随着巨大的计算和存储资源消耗，给其训练和推理带来了巨大挑战，也在很大程度上限制了它们的广泛应用。因此，研究如何提高LLMs的效率和资源利用，使其在保持高性能的同时降低资源需求，成为了当前领域的热点问题。
摘要：来自人类反馈的强化学习（RLHF）是将大语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的主流范式。然而，现有的 RLHF 在很大程度上依赖于准确、翔实的奖励模型，而奖励模型对各种来源的噪声（如人类标签错误）很脆弱、很敏感，从而使管道变得脆弱。在这项工作中，我们通过在奖励上引入惩罚项来提高奖励模型的有效性，该惩罚项被命名为contrastive rewards。我们的方法包括两个步骤：(1) 离线采样步骤，获取对提示的回应，作为计算基线；(2) 使用基线回应计算对比奖励，并将其用于近端策略优化 (PPO) 步骤。我们的研究表明，对比奖励使 LLM 能够惩罚奖励的不确定性、提高鲁棒性、鼓励改进基线、根据任务难度进行校准以及减少 PPO 中的差异。通过 GPT 和人类的评估，我们的实证结果表明，对比性奖励可以大幅提高 RLHF，而且我们的方法始终优于强基线。
从音乐领域开始 如果某人谨慎勤奋地遵循这些方法，那么，他几乎一定能成为该行业或领域的专家。这些行业或领域有几个共同的特点 对于绩效的测量，总是存在客观的方面，比如象棋比赛或者一对一比拼中的输赢， 这些行业或领域往往具有足够的竞争性，以至于从业人员有强烈的动机来训练和提高 这些行业或领域通常都是已经形成规模的，相关的技能已得到数十年甚至数世纪的培养 这些行业或领域中，有一些从业人员还担任导师和教练，随着时间的推移，他们已经发展出日渐复杂的一整套训练方法，使得该行业或领域的技能水平稳定提高 最杰出的人，练习时间
益生产是一种流程改善方法，旨在最大程度地减少浪费和提高效率。在实施精益生产时，质量控制是一个重要的因素，因为不合格的产品会导致延误和浪费。优思学院在本文将探讨精益生产和六西格玛管理理论如何控制质量，以及解决产品质量问题的最佳方法。
当一个软件测试工程师刚刚进入行业一到三年的时间，他们通常需要掌握一些基本技能和知识，并且需要学习一些新的技术和工具，以便更好地完成自己的测试工作。以下是一些建议，帮助测试工程师在这个阶段提升自己的技能。
学习时，在GitHub上面下载代码的时候发现，那下载速度是真的慢！小项目还好，要是大一点还带有很多子模块的项目，不但耽误很多时间，还会下载失败 =.= 以下来介绍另一种提高GitHub下载速度的方法。
并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率提高程序运行速度，但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的，而且并发编程可能会遇到很多问题，比如：内存泄漏、死锁、线程不安全等等。
词根词缀法是一种通过理解单词的构成和词根词缀来记忆单词的方法，可以帮助学习者扩大词汇量并提高英语阅读能力。这种方法在中文教育中使用广泛，但在美国的英语教育中，它并不是主要的单词记忆方法。
本论文介绍了一种名为BATGPT的大规模语言模型，由武汉大学和上海交通大学联合开发和训练。
精益六西格玛是系统化的方法，在商业环境中，组织可以从精益六西格玛方法中受益，因为它可以让他们充分发挥潜力。这种方法的核心是不断提高质量；因此，优化业务流程。一旦达到特定的质量水平，组织就会专注于需要工作的其他领域或质量水平。这是一个持续的过程，直到所有业务流程都得到优化才会停止。
默认方法可以让您为接口声明默认实现。这样，当实现该接口的类没有提供相应的实现方法时，就会使用接口中的默认实现。
卷积神经网络（CNN）通常以固定的资源成本开发，然后进行缩放，以便在获得更多资源时得到更好的精度。
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