关于GPT那些事儿第4页

关于swoole的初步了解记录

snacy·2025-03-22 14:39

关于AI OS那点事

AIOS（人工智能操作系统）作为面向智能时代的操作系统，其功能定位和架构设计与传统操作系统（如Linux、Windows、iOS等）存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换：通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复，解决LLM生

大囚长·2025-03-22 13:34

【业务场景实战】数据增量同步

之后我尽量每周一更，好了，今天我们来讲讲关于数据增量同步。在一些比较大、用户量比较多、实时性要求比较高的的系统中，我们通常需要进行数据同步。

仰望-星空~~·2025-03-22 13:32

关于 2＞/dev/null 的作用以及机理

每个进程都有三个标准文件描述符：stdin（标准输入）、stdout（标准输出）和stderr（标准错误）。默认情况下，stderr会输出到终端。使用2>可以将stderr重定向到其他地方，比如文件或者设备文件。/dev/null作为一个字符设备，所有写入它的数据都会被丢弃，不会保存在任何地方，因此执行命令时产生的错误信息就不会显示出来，也不会保存在日志文件中。重定向符号功能典型示例>覆盖式写入文

深耕半夜·2025-03-22 13:02

我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：JVM的生命周期

而关于JVM的生命周期，这里我们则主要讲述它的三个状态，即虚拟机的启动、虚拟机的执行以及虚拟机的退出，这也是一个结构的生命周期最起码应该具备的三个状态——开始、运行、结束。

李阿昀·2025-03-22 12:53

浏览器渲染流程

以下是关于浏览器渲染流程的系统梳理，涵盖基础原理、关键阶段、性能优化及进阶知识，帮助我们深入理解现代浏览器如何将代码转换为用户可见的像素：一、核心渲染流程（CriticalRenderingPath）浏览器渲染流程分为六个核心阶段

前端岳大宝·2025-03-22 12:53

Python - 爬虫；爬虫-网页抓取数据-工具curl

一、爬虫关于爬虫的合法性通用爬虫限制：Robots协议【约定协议robots.txt】robots协议：协议指明通用爬虫可以爬取网页的权限robots协议是一种约定，一般是大型公司的程序或者搜索引擎等遵守几乎每一个网站都有一个名为

MinggeQingchun·2025-03-22 10:07

css+html应用实例1：滑动门技术的简单实现

关于滑动门，现在的页面中好多地方都会用到滑动门，一般用作于导航背景，它的官方解释如下：滑动门：根据文本自适应大小，根据背景的层叠性制作，并允许他们在彼此之上进行滑动，以创造出一些特殊的效果。

weixin_30639719·2025-03-22 10:33

LInux内核学习 -- perCPU变量

文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量：__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍，这位老哥做了介绍，包括为什么要有这样的变量以及优势：linux

lagransun·2025-03-22 09:21

Tinyflow AI 工作流编排框架 v0.0.7 发布

目前没有关于TinyflowAI工作流编排框架v0.0.7发布的相关具体信息。Tinyflow是一个轻量的AI智能体流程编排解决方案，其设计理念是“简单、灵活、无侵入性”。

自不量力的A同学·2025-03-22 09:21

Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战

==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1

LuckyAnJo·2025-03-22 08:47

关于数组越界却不会报错

关于数组越界却不会报错数组越界是不一定报错的，系统对越界的检查是设岗检查。一，在进行顺序表的学习时遇到的问题，下面是代码，大家可以直接去看结论。

112233123hd·2025-03-22 08:44

人工智能革命：技术演进图谱与人类文明重构路径

当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时，其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后，折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。

A达峰绮·2025-03-22 06:23

DataGridView使用方法汇总

关于本文档：本文档不准备面面俱到地介绍DataGridView，而是着眼于深入地介绍一些技术点的高级特性。本文档按逻辑分为5个章节，首先是结构和特性的概览，其次是内置的列/单元格类型的介绍，再次是数据

weixin_33933118·2025-03-22 05:44

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例

人肉推土机·2025-03-22 05:42

使用E2B数据分析沙盒进行文件分析

E2B提供了一个数据分析沙盒，能够在隔离的环境中安全地执行代码，非常适合构建诸如代码解释器或类似于ChatGPT的高级数据分析工具。

qahaj·2025-03-22 04:33

C语言【文件操作】详解上

关于对文件操作函数在下部分来介绍一、为什么使用文件？

Run_Teenage·2025-03-22 04:01

GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？

DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。

白雪讲堂·2025-03-22 03:55

使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用

核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码

vaidfl·2025-03-22 03:21

使用Aim追踪LangChain执行

Aim是一个完全开源的项目，你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中，我们将展示如何启用和配置Aim

bavDHAUO·2025-03-22 02:17

【系统架构设计师-2018年】案例分析-答案及详解

试题一（25分）阅读以下关于软件系统设计的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

数据知道·2025-03-22 02:12

Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面

OpenWebUI介绍：OpenWebUI是一个仿照ChatGPT界面，为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目，可以非常方便的调试、调用本地模型。

m0_74824845·2025-03-22 01:37

Netty源码—2.Reactor线程模型二

大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动4.NioEventLoop的启动(1)启动NioEventLoop

东阳马生架构·2025-03-22 00:02

【产品经理修炼之道】- 新能源发展的基石-储能系统

一起来看看作者关于储能系统的解读。动机近期，个人对储能产品相关的知识进行了学习与研究，基于通过输入-输出的方式，进一步梳理和强化自己的认知的目的，我从什么是储能？为什么需要储能？储能的几种方式？

xiaoli8748_软件开发·2025-03-22 00:31

oceanbase 是不是架构比较复杂和mysql对比分析

用户的问题是关于OceanBase和MySQL的架构复杂度对比，并希望了解两者在架构上的具体差异。这是一个技术性较强的问题，用户可能是数据库开发者、架构师或者对分布式数据库感兴趣的学习者。

hxsln11·2025-03-21 23:21

分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型）

在人工智能领域，基于对话的语言模型已成为当前研究的热点，其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。

码上飞扬·2025-03-21 23:20

2025年美赛数学建模 ICM 问题 E：为农业腾出空间

全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-21 22:17

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日

字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4

小亦编辑部·2025-03-21 22:16

讨论在 Swift 中引入函数体宏

文章目录前言提案通过的提案正在审查的提案Swift论坛话题讨论关于我们前言文章内容精选提案：函数体Macros提案正在审查中Swift论坛：Swift中引入函数体宏话题讨论：你是更能接受同性上司还是更能接受异性上司

网罗开发·2025-03-21 21:37

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。

一休哥助手·2025-03-21 21:06

Redis缓存中间件（非关系型数据库）

最近一段时间整理了关于一些知识的总结，其中就拿出Redis来说说，其他的整理的有些杂还在梳理，相信不久就会和大家见面，期待ne.......，不废话了，开始！

小狼人发JO酸奶·2025-03-21 20:00

GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式

一、项目概况与生态定位NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-

大禹智库·2025-03-21 20:57

如何在PDF中嵌入数据

2XML文件就像一个可以放很多标签的盒子，你可以把关于整个PDF文件的各种信息

IDRSolutions_CN·2025-03-21 20:52

使用大语言模型API在AI应用中的实现

大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模

qq_37836323·2025-03-21 19:47

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)

幂简集成·2025-03-21 19:15

Flutter开发：运行报错Error detected in pubspec.yaml：…的解决方法

本篇博文就来分享一下关于Flutter开发中运行Flutter项目之后报错Errordetectedi

三掌柜666·2025-03-21 19:45

stm32完全学习——NRF24L01模块

对于这个模块的移植，无论是标准库还是HAL库，无论是软件模拟SPI还是，硬件SPI通信，网上都有很多的例子，这里关于移植的事情就不再赘述了。

小A159·2025-03-21 19:14

【NLP】 API在大语言模型中的应用

以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。

Nerous_·2025-03-21 18:13

软件工程（数据字典）

数据字典数据字典是关于数据的信息的集合，也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。

Rain:)·2025-03-21 18:42

FPGA时序约束的概念和意义

设计人员通过GUI输入时序约束，或者手动输入时序约束的方式告诉Vivado工具关于时钟或者IO接口的时序信息，用于协助Vivado工具在布局布线时尽可能的满足设计人员的时序要求，最大程度的保证Vivado

学习永无止境@·2025-03-21 18:10

SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口

前提：在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee：solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub：GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到

java初学者分享·2025-03-21 16:18

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失

文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于神经网络中的激活函数

激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下

文弱_书生·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量，即：e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_

文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本（粒子）**来近似后验概率分布，而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设（如高斯分布）。设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=