GPT在多种NLP任务上取得了显著进步。GPT-2：2019年，OpenAI推出了GPT的升级版，拥有更多参数[15亿

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七年级语文上册第1课《春》知识点总结01文学常识作者简介《春》作者是朱自清(1898——1948)，原名自华，字佩弦，号秋实，后改名自清，是中国现代著名散文家、诗人、学者、民主战士。

阅读该博客，您将系统地掌握如下知识点：什么是预训练语言模型？什么是prompt？为什么要引入prompt？相比传统fine-tuning有什么优势？

却可以让写博客的作者开心好久好久系列专栏：Java全栈，计算机系列（火速更新中）格言：种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在动动小手，点个关注不迷路，感谢宝子们一键三连目录课程名：Java内容/作用：知识点

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我相信，绝大多数初始Java泛型的同学都会感到这个知识点理解起来有些困难，在这里我会对java泛型相关知识点做一个详细的介绍，包括：入门泛型必懂的知识点、通配符、泛型擦除以及泛型应用四个内容。

图片发自App上海NLP专业执行师第三天，时间即是画面，每分每秒呈现不同的画面，说一说今天印象最深的几幅。

用孩子们看的懂，并且能够看得进去的文字语言，去展现出瑞典的一幅幅地理画卷，而不是只是死板的硬知识点。与此同时，我认为最难得的地方在于，赛尔玛其实想告诉孩子们知识背后的寓意其实更加重要，用一个个的

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从自然语言的角度看，NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分，就是理解文本和文本生成。

BeamSearch简介一、概要传统的广度优先策略能够找到最优的路径，但是在搜索空间非常大的情况下，内存占用是指数级增长，很容易造成内存溢出，因此提出了beamsearch的算法。beamsearch尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的。二、BeamSearch算法新的概念为了达到搜索的目的，beamsearch引入了启发函数的概念(h)来估计从当前节点到

意思是在学习一门学科的时候，要会提取该学科中的关键知识点，然后建立学科内知识点的相互关联，还要建立学科内与学科外知识点的相互关联。这要求我们要具备跳出学科的能力，见树木更要见森林。

[NOIP2013普及组]车站分级1639.拓扑顺序写在前面昨晚cfdiv3的F就是一道基本上可以说板子的拓扑排序的题目，没有做出来感觉图论很早之前就看了，但是基本没有刷过什么题，开始补一下图论相关的知识点然后做点题目

养成了好的学习习惯的孩子，能够灵活应用所学知识举一反三，并能够串联前后所学知识点，将其形成一个完整的知识

今天郭恩桐宝宝画的非常棒，通过写生玻璃瓶子来表现冷暖色的搭配，熟记了本节课的知识点，学习能力很强，同时也坚持的非常好，绘画过程中能够很仔细的观察着瓶子的轮廓、图形与花纹，线条和图形也都画的很好很仔细，超级棒

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坚持喝牛奶第53天-------------------------------输入（每天至少看书或学习一个知识点）听《刻意练习》-------------------------------

【书名】底层逻辑【作者】刘润一、知识点如果你能摆脱懒惰、枯燥、抱怨的地心引力，穿梭到第一象限，工作就会像玩一样轻松有趣，赚钱也只是一件顺便的事情。

人生里的很多困扰并不是因为事件，而是我们没有区分清楚事情里面的边界，我们把很多事件揉在一起，就会变得乱，纠缠，从而让自己活得很累。人生三件事：1.自己的事:只能自己去做，对自己的人生负责任，自己的事情全力以赴，不把自己人生的钥匙交给他人。2.别人的事:一个人不能改变另一个人，尊重他人的选择，放下对他人的期待3.老天的事：臣服，尊重，顺势而为例：你开心了我就开心你关心我我心情就好这是一种托付心态，把

1.说之前由于业务应用bug(本身或引入第三方库)、环境原因、硬件问题等原因，线上服务出现故障/问题几乎不可避免。例如，常见的现象包括请求超时、用户明显感受到系统发生卡顿等等。作为一个合格的研发人员（技术人员），不仅要能写得一手好代码，掌握如何排查问题技巧也是研发人进阶必须掌握的实战技能。这里提到的排查问题不仅仅是在Coding的过程中Debug，还包括测试阶段、线上发布阶段问题的排查。特别是在生

今天我们分享《营销方案的策划与实施》课程中的一个知识点：目标分解。首先，什么是目标分解？目标分解是将总体目标在纵向、横向或人员上分解到各阶段、各地点以至具体人，促使目标实现的过程。

限制性信念潜意识我的收获：我有很多时候会感到无助，无望，无资格或者叫无价值感，比如曾经有一次自己想卖东西，结果没人买，被拒绝，当时只觉得好没面子，原来以为别人也会像我一样热衷，结果没有人捧场，被拒绝了一次，我就再也没骨气第二次的勇气，可能是我小时候被这样拒绝了太多次，那种身体里的感觉太深刻，所以再一次体验，就陷在里面出不来了，全是羞耻，恐惧，就更不会去想一想，也许有人需要呢？也许有人跟我一样看好这

对于线段咱们主要从几个知识点入手。

原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题，尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊，想到哪写到哪。

所涉及到知识点：（知识点：数组、boolean、while循环，switch、传参、方法调用）程序执行图示：image.pngimage.png代码实现：packageFangfadiaoyong;importjava.util.Scanner

Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…️I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat：1297767084Git

主要内容包括：丁香园主要的业务和所服务的对象，以及在垂直领域下NLP工作可能需要面对的挑战在医疗健康领域短文本理解上的尝试结合工

学习材料声明所有知识点都来自互联网，进行总结和梳理，侵权必删。

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2024年1月31日p270-2761.免用户名登录和注销（知识点cookie和session）在学习了cookie和session之后，实现了免用户名登录和注销操作。

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今天我们来聊聊这个最近很火的网络请求库retrofit，在此基础上会延伸出一些列的知识点。

有时甚至第二天就记不得老师第一天讲过的知识点。现在复习，心态好了很多，也没有那么焦虑，听课的知识点感觉可以连贯起来了，第一遍没搞明白的都一一动手练习，直到明白

这次写不出东西了，但是我知道我一直在坚持，我学会了坚持，坚持快乐，坚持nlp的核心理念我的人生是成功快乐的

图画还有知识点都很有趣，有时候会结合一些当地的梗。（当然解释那里会有提示）我觉得他挑的那些点也都很可爱有意思哈哈哈，虽然可能有点标题党的味道，但还是很有趣，是有所

说明最近加入T公司，需要使用Qt进行PC下的界面应用开发，因此总结了一些Qt的常见用法在这里，以便学习（我一个linux后台开始玩Qt，也是造化弄人）；QTUIQT开发过程中，QT通过一个后缀为ui的文件来描述应用程序的界面信息，该ui文件内容实质上是要给xml文件。在开发过程中，可以通过相关的UI工具（例如qtDesinger）等工具生成该ui文件。在编译过程中，该ui文件会被qt的ui处理工具

随着LLMs的发展，其支持的上下文长度越来越长。仅一年时间，GPT-4就从一开始的4K、8K拓展到了128k。128k什么概念？相当于一本300页厚的书。这是当初只支持512个tokens的BERT时代不敢想象的事情。随着上下文窗口长度的增加，可以提供更丰富的语义信息，从而减少LLM的出错率和“幻觉”发生的可能性，提升用户体验。但现有的构建长上下文LLMs的工作主要集中在上下文扩展方面，即位置编码

谈判，就是大家坐下来聊聊，看怎么能达成共识，共同解决问题。可以是朋友间的闲聊，也可以是国与国之间的外交场合。但谈判这事儿，说简单也不简单。人们往往会带着偏见和情绪，忽略了别人的好建议，导致结果不尽如人意。而且，谈判也是门技术活，不是谁都能轻易搞定的。为了促进人类谈判过程，研究者们提出了智能谈判Agent，能够在多轮互动中辅助人类甚至直接与人类进行谈判。一个典型的谈判对话涉及到Agent和人类之间的

引言：经济选择预测的新视角在经济决策的预测领域，传统方法通常受限于获取人类选择数据的难度。实验经济学研究大多集中在简单的选择设置上，而这些设置往往无法捕捉复杂的人类行为。近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息、重复游戏和自然语言交流，

随着LLMs的广泛应用，幻觉问题引起了越来越多的安全和道德关注，各种各样的幻觉缓解方法也层出不穷，比如各类知识增强方法、对模型答案进行验证、新的评估基准等。相信大家会和我一样有一个疑问：幻觉问题有望被彻底解决吗？今天介绍的这篇文章很特别，它没有具体讨论缓解幻觉的方法，而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析，对幻觉精确讨论与验证实验，最终得出了一个基本结果：即无论模型架构、学习算法、提示技术或训

引言：将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型（LLMs）在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就，但是在面对看起来简单的决策任务时，却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距

开篇：OLMo的诞生与开放模型的重要性在人工智能领域，语言模型（LMs）的发展一直是推动自然语言处理（NLP）技术进步的核心力量。

上几节已经介绍了文本的分词,拼写纠错,这节介绍wordrepresentation和距离的计算都比较简单,不做详细说明.什么是wordrepresentation即将一个文本进行向量化,这样可以容易地进行距离的度量.有哪些方法进行文本向量化onehot:每个词都用onehot变化表示成稀疏向量;booleanrepresentation:即词典的长度为向量长度,有词的记为1;booleanrepr

接前一篇文章：软考系统分析师系列知识点之信息系统战略规划方法（8）所属章节：第7章.企业信息化战略与实施第4节.信息系统战略规划方法7.4.5信息工程方法信息工程（InformationEngineering

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