小白疑问之对齐

咸水秋刀鱼 2017-01-18 10:23:50

在我理解中%5.1lf的 .1是保留一位小数而5是代表总宽度是5
为什么%4.1lf打印就像第二张图那样不对齐了
非得按%5.1lf打印吗？为什么

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赵4老师 2017-01-18

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引用 3 楼 who18 的回复:

那个小数点也算的吗

算

咸水秋刀鱼 2017-01-18

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那个小数点也算的吗

ipqtjmqj 2017-01-18

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100.0 一共５个字母了，超过了4

咸水秋刀鱼 2017-01-18

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说错了是像第一张图一样对齐不了第一张是%4.1lf 第二张是%5.1lf 按理说我最大的100.0也只有4位啊为什么%4.1lf对齐不了这个左右对齐是怎么计算宽度的

一、结构体在内存中占用的字节数示意图字节对齐问题：字节对齐是为了提高CPU效率，windows下默认追加4位，根据实际情况而定。就比如结构体A的字节数，从图中可以看出，存放的最长字节数位double类型为8，字节对齐即将及将结构体中每个字节都与最长的字节进行统一对齐，也就是说，char和int，各占8位，所以A结构体占24位。注意：存储时是根据定义的顺序进行顺序存储，就会发现，D结构...

在SFT的样本构建中，论文使用了不同的Prompt来区分样本是来自人工标注的种子集，还是来自机器生成的扩展集，前者的prompt=“Answer in the style of an AI Assistant，后者的prompt=Answer with knowledge from web search，从而降低样本间不同回答format带来的模型学习混淆。深度改写把指令改写的更加复杂，包括加入限制条件，指令复杂化，指令具象化，增加推理步骤，输入复杂化等5种类型的指令。然后再使用生成的样本进一步微调模型。

视觉 Vs. IMU 小白：师兄，好久没见到你了啊，我最近在看IMU（Inertial Measurement Unit，惯性导航单元）相关的东西，正好有问题求助啊师兄：又遇到啥问题啦？小白：是这样的，现在VIO（Visual-Inertial Odometry，视觉惯性里程计）很火，我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合，这样利用IMU测量的先验信息，可以给图像一个比较好的初值。。...

论文还进行了消融实验，对比了不同的筛选阈值得到的不同训练样本量的影响，3k/6k/9k中9K的样本量级，模型效果最好，但超过后模型效果会有下降。论文在以下4个测试集上进行评估，使用GPT-4给原始Alpaca和飞天羊驼进行偏好打分，胜率如下，在不同量级的训练样本上，飞天羊驼以80%+的胜率超越Alpaca，当训练样本在9K左右的时候，胜率最高~当然论文选择的样本数本身并无非常大的参考意义，因为这个选择的基座模型，模型大小，数据本身的多样性都相关，所以需要具体模型具体分析。

小白：师兄，好久没见到你了啊，我最近在看IMU（Inertial Measurement Unit，惯性导航单元）相关的东西，正好有问题求助啊师兄：又遇到啥问题啦？小白：是这样的，现在VIO（Visual-Inertial Odometry，视觉惯性里程计）很火，我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合，这样利用IMU测量的先验信息，可以给图像一个比较好的初值。。。师兄：嗯嗯，...

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