- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
- 使用Python实现LLM的文本生成:风格迁移与内容控制
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython开发语言人工智能自然语言处理分布式语言模型transformer
文章目录引言1.大型语言模型(LLM)概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理(NLP)技术的快速发
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
- NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码
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- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
橙子小哥的代码世界
NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
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- 利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南
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#引言在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业,专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互,帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理,为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务,例如文
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- ChatGPT原理及其应用场景
编程小郭
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ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT,全名ChatGenerativePre-trainedTransformer,是OpenAI研发的一款聊天机器人程序,其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理(NLP)的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析:GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)技
- SnowNLP 情感分析
Taichi呀
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#-*-coding:utf-8-*-importsysfromsnownlpimportSnowNLPfromjiebaimportanalysefromjiebaimportpossegtxt=u'''在文学的海洋中,有一部名为《薄雾》的小说,它犹如一颗闪耀的明珠,让人过目难忘。这部作品讲述了一段发生在上世纪初的跨越阶级的爱情故事。在这篇文学短评中,我们将探讨这部小说所展现的情感与人性,以及它
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1.文本匹配分类:loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
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大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
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1.背景结构1.1基础知识BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是谷歌提出,作为一个Word2Vec的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度,可以说是前几年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点:使用了双向Transformer作为算法的主要框架,之前的模型是从左向右输入一个文本序列,或者将l
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
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走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】
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本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦,别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言:大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展,特别是Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域的成功,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为近年来
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
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目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- 开源人工智能模型框架:探索与实践
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人工智能能源
摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架,旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。通过对多个主流开源框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai的详细分析,阐述其特点、应用场景、优势与不足,并结合具体示例说明其使用方法,同时配以相关架构图
- 大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据
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AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践:大语言模型预训练数据关键词:大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)成为了自然语言处理(NLP)领域的一项突破性技术。LLMs能够生成流畅且具有上下文关联性的文本,这得益于它们在海量文本数据上的预训练。
- 微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)
不能否认,微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的,一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲,予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术,其影响力由此可见一斑,仅有的白璧微瑕之处就是价格略高,虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替,但我们只想要最好的那一个,本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
- 211本硕二战腾讯大模型算法岗,已凉......
AI大模型入门
算法阿里云人工智能云计算目标跟踪
01背景本弱鸡211本硕,nlp,无论文有实习(老板没资源且放养),本科有acm经历(1铜),面试pcg日常实习。02技术一面(时长1h)Q1:了解什么机器学习算法,讲一下原理?当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型,讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。Q2:讲一下Bert的结构和怎么训练的,怎么用bert做下游任务?八股,双向transformerencoder结构,
- 6. NLP自然语言处理(Natural Language Processing)
啊波次得饿佛哥
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自然语言是指人类日常使用的语言,如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法,通过算法对文本和语音进行分析,使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展,推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
- 免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
kkai人工智能
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1、LuminAI(https://kk.zlrxjh.top)LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统,旨在自然语言处理(NLP)的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力,轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛,能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
- 机器学习-聚类算法
不良人龍木木
机器学习机器学习算法聚类
机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记,感谢点赞关注!1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类:个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持!
- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- FlagEmbedding
吉小雨
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FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
- 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
二七830
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欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长:我熟练掌握Python编程语言,并深入研究了机
- CV、NLP、数据控掘推荐、量化
海的那边-
AI算法自然语言处理人工智能
下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- 深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式
m0_57781768
语言模型json人工智能
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理(NLP)的应用中,大型语言模型(LLM)已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本,适用于各种应用场景。然而,在某些应用中,开发者不仅仅需要生成文本,还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式,例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,