官方文档AzureOpenAI是微软提供的一项云服务，旨在将OpenAI的先进人工智能模型与Azure的基础设施和服务相结合。

中继器工作于OSI模型的物理层。集线器集线器:对信号进行放大整形，延长网络距离，每个端口都可以与传输介质相连。数据传输是以广播的方式将数据包发送到所有

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

一、大模型行业发展现状及前沿技术观察1.1大模型行业发展现状2022年11月底，OpenAI发布了人机对话模型ChatGPT，在两个月不到的时间内其线上活跃用户规模超过1亿人，生成式大模型受到越来越广泛的关注

MAC地址MAC地址的结构MAC地址和IP地址ARP协议ARP的工作原理ARP缓存RARP协议MTUMTU对IP协议的影响MTU对UDP协议的影响MTU对TCP协议的影响数据链路层是TCP/IP五层协议模型中的第二层

2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型

引言Unity3D的DOTS（Data-OrientedTechnologyStack）体系为游戏开发带来了革命性的变化，它通过ECS（EntityComponentSystem）模型，将游戏中的对象（

Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。

常用关键知识点梳理1.1关键字和语法1.2绑定器和函数对象1.3智能指针1.4容器二、C++语言级别支持的多线程编程2.1通过thread类编写C++多线程程序2.2线程间互斥2.3线程间同步通信-生产者消费者模型

9月13日凌晨1点，OpenAI发布o1系列模型，包括o1-preview（下称o1预览版）和o1-mini。

；当然开发者也可以实现自己的服务，然后把服务开放给其他应用使用，在代码上服务接口必须继承IInterface，服务具体实现类必须继承Binder；Binder驱动：实际上他是一个遵从Linux设备驱动模型的虚拟驱动

Koa是一个精简的node框架，被认为是第二代Node框架，其最大的特点就是独特的中间件流程控制，是一个典型的洋葱模型，它的核心工作包括下面两个方面：1.将node原生的req和res封装成为一个context

classapp{middleware=[];//装载中间件use(middleware){this.middleware.push(middleware);}compose(callback){//把要被触发的上一层洋葱壳作为下一层洋葱壳的next入参传入。//reducer的返回值，也就是下一层的next为()=>fn(next)。constreducer=(next,fn)=>()=>fn(

这样就可以使用awaitnext()进行一种特殊的执行顺序，等下一个路由执行完毕之后，再执行当前路由，通常称为“洋葱模型”。

平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。

Koa2的洋葱模型是什么？它是如何实现的？Koa2的洋葱模型是一种中间件执行流程的设计模式，它允许开发者在请求的处理过程中，按照特定的顺序依次执行一系列中间件函数。

如何让大模型更聪明？随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN

定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文

其他大公司也纷纷效仿，意识到单体架构模型在处理大规模复杂系统时存在局限

脚本自动给聊天窗口发消息1.突然的自我2.编写脚本玩一把i.先获取窗口位置ii.模拟聊天iii.疗效不错呢1.突然的自我突然想到pyautogui可以做那么事情，那么是不是可以模拟聊天呢，如果结合现在的大模型

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

1、增长八卦模型画布彭小六老师根据《增长思维》书中的《增长八卦模型》原型进行了优化，加入游戏化元素做成了A3大小的画布，让小组们可以根据此游戏化流程来趣味阅读如此烧脑的一本书。

1.这个形象的类比，让你更好理解自己大象与骑象人模型大象代表情感和本能，代表短期利益。骑象人：我们的理性，希望自己能变得更好。意志力就像骑象人的臂力，意志力是最终会被消耗的。

django中F()和Q()的用法一、F()表达式的详细介绍1.基本概念：F()表达式用于引用模型中的字段，允许你直接在数据库层面进行计算、比较或更新操作，而不需要将数据加载到Python内存中进行操作

python开发实战-创建模型类一、介绍：二、根据迁移文件生成映射书库据表。三、查看数据库是否根据牵引文件的需求生成数据库，因此返回终端去连接`filmdatabase`数据库。

1、配置模型及其需要显示的数据刚才创建好的tests的增删改查，在后台是不显示的，所以需要进行配置,在刚才创建好的模块里找到admin.py文件，在里面进行如下配置fromdjango.contribimportadminfrom.importmodelsfrom.modelsimportTests

ORM框架一、创建模型类二、字段类型说明三、字段选项说明四、外键五、迁移六、添加测试数据a、数据库：需要提前手动创建数据库b、数据表：与ORM框架中的模型类一一对应c、字段：模型类中的类属性（Field

作者使用GPT-4o创建的图像，用于表示不同的模型欢迎来到雲闪世界。自2022年11月推出ChatGPT以来，几乎每周都会出现新的模型、新颖的提示方法、创新的代理框架或其他令人兴奋的GenAI突破。

大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型

https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun

那么，你如何确定模型的数据，以便实际上可以获得这些见解，并回答你的业务问题?你的计划。当规划阶段不充分或不完全，其结果是可怕的。

数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量，组成数据模型，为决策分析提供通用的数据分析能力。

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。

二叉搜索树1.二叉搜索树1.二叉搜索树的查找a、从根开始比较，查找，比根大则往右边走查找，比根小则往左边走查找。b、最多查找高度次，走到到空，还没找到，这个值不存在。2.二叉搜索树的插入插入的具体过程如下：a.树为空，则直接新增节点，赋值给root指针b.树不空，按二叉搜索树性质查找插入位置，插入新节点3.二叉搜索树的删除首先查找元素是否在二叉搜索树中，如果不存在，则返回,否则要删除的结点可能分下

文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN的非成对图像转换原理；CycleGAN的架构模型；CycleGAN的应用以及注意事项。

项目名称：Lightning-AI/LitServe项目介绍：LitServe是一个用于AI模型的快速服务引擎。它具有灵活性、易用性和企业级规模的特点。

1.O3D（第三方包）这是一个用于以glTF和GLB格式呈现交互式3D模型的Flutter小部件。这个小部件在WebView中嵌入了Google的web组件。

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活

讨论如何利用在互联网规模数据上预训练大型生成模型，在生成的视频和语言空间中实现复杂长范围任务的视觉规划。

建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中，对提取的结构推理，例如句子的依存关系

近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。

之所以对它较为深刻是因为，21天可建立一个习惯，确定一个方向，就像一个工作或者模型一样，它只能起到协助作用，关键还是看你自己。

如果希望大模型能够对问题有全局的认识，比较困难。如，根据上市公司的2020年财务报表，绘制图表，直接用RAG可能效果就不是很好。

GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。

（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型

大模型中的多模态（Multimodal）概念是指模型能够同时处理和理解来自多种类型的数据或信息模式（modalities），如文本、图像、音频、视频等。