Measuring The User Experience下载

weixin_39821260 2019-07-21 08:30:15

系统介绍了人机交互式设计的要点, 国外大学必备经典教材
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AI 编程辅助的格局正在经历一场根本性转变：从复杂的 IDE 插件转向通用的、终端原生的智能体（agent）。直接在开发者管理源代码版本控制、执行构建和部署环境的终端中运行，基于 CLI 的智能体为长程开发任务提供了前所未有的自主性。本文介绍OpenDev——一个专为这一新范式打造的开源命令行编程智能体。有效的自主辅助需要严格的安全控制和高效的上下文管理，以防止上下文膨胀和推理退化。

在大模型推理服务中，TTFT 和 ITL 是衡量响应速度的两个核心延迟指标。TTFT 反映用户从发起请求到收到首个 token 的等待时间，ITL 则衡量解码阶段相邻 token 的生成节奏，两者共同决定了交互式 AI 应用的体验边界。对 vLLM 这类高性能推理引擎而言，p95 尾部延迟比平均延迟更能暴露排队、抢占和长 prefill 阻塞等工程问题。通过 H100 环境下的实际压测，可以看到默认参数下 GPU 资源利用率虽高，但 p95 指标并不理想；而一份经过收敛的 config 配置，例如合理设置

内容概要：本文系统介绍了基于风光储能和需求响应的微电网日前经济调度模型的Python代码实现方法，深入探讨了如何整合风能、太阳能、储能系统及需求响应等多种资源，构建综合优化调度模型。文章详细阐述了模型的构建逻辑、目标函数设计、约束条件处理及求解算法实现过程，重点解决了可再生能源出力不确定性与负荷波动带来的调度挑战。通过Python编程实现了完整的调度仿真，提供了详尽的代码示例与实验结果分析，验证了该方法在降低运行成本、提高能源利用效率方面的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和电力系统专业知识的科研人员、电气工程领域工程师及高校研究生。; 使用场景及目标：①深入理解微电网经济调度的核心原理与建模技术；②掌握利用Python进行电力系统优化问题的编程实践与仿真分析技能；③为相关科研课题或实际工程项目提供可复用的技术方案与代码支持。; 阅读建议：读者应在学习过程中结合所提供的完整代码实例，亲自运行并调试程序，深入剖析各功能模块的实现细节，理解优化模型与算法的内在机制，并可根据具体应用场景对模型进行扩展与改进。

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内容概要：本文系统介绍了基于LlamaFactory框架对大语言模型Qwen3-1.7B进行LoRA微调以实现商品十分类任务的完整流程，涵盖环境搭建、数据预处理、模型微调、性能评估与Badcase分析，以及使用vLLM进行推理加速部署的全过程。通过DeepSpeed技术实现训练加速，并结合实际分类效果进行准确率分析，将模型原始准确率从59.6%提升至91.3%，显著优化分类表现。同时针对低召回率类别（如冷藏即饮果汁）开展Badcase分析，定位训练数据不足问题并提出增量训练改进方案。最后通过vLLM部署实现推理性能大幅提升，批处理时间由54秒缩短至22秒。; 适合人群：具备一定深度学习与自然语言处理基础，熟悉Python编程和Linux环境，从事AI算法研发或模型优化工作的工程师及研究人员，尤其适合有大模型微调与部署需求的从业者；使用场景及目标：①掌握基于LoRA的大模型高效微调方法；②学习如何利用DeepSpeed加速训练过程；③提升分类任务准确率与召回率的调优策略；④实现高性能推理部署与端到端模型优化闭环；阅读建议：建议结合代码实践操作，重点关注数据构造、参数配置、Badcase分析与推理部署环节，深入理解微调机制与性能瓶颈优化思路，配合日志与评估指标迭代改进模型。

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