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路小尘：
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详解 Java 语言中 float 类型的运算 -
ezerg：
兄弟，你那样写的效果和没写是一样的，因为你没有转换编码。例如从 ...
JDBC 中 DatabaseMetaData 接口的使用 -
yl419440513：
我也用的是这个，可是却被一个问题难住了，就是getString ...
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laijinyan：
我初学请教下不是说 MaxClients 要小于 Server ...
Apache 的 httpd 进程占用大量内存原因及其解决方案 -
ybb896：
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安装和使用 percona 推出的 Xtrabackup 备份 MySQL
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内容概要：本文提出了一个新的激活函数dReLU，用于提高大语言模型（LLM）的稀疏激活水平。dReLU可以显著减少模型推理过程中激活的参数数量，从而实现高效的模型推理。通过在Mistral-7B和Mixtral-47B模型上的实验，验证了dReLU的有效性。结果表明，使用dReLU的模型在性能上与原始模型相当甚至更好，同时减少了计算资源的需求，达到了2-5倍的推理加速。 适合人群：对深度学习、大语言模型和模型优化感兴趣的机器学习研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效推理的大语言模型应用场景，特别是资源受限的设备，如移动电话。目标是减少模型的计算资源消耗，提高推理速度。 其他说明：本文详细探讨了dReLU的设计和实验验证，提供了大量的实验数据和对比结果，展示了dReLU在多种任务上的优越表现。
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