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外侧面是数据模型（抽象理论，对物理世界的抽象面。带自然语言处理processing功能的一个专家智能化系统），内侧面是程序模型（实践常识，实现机器的工程面。带程序语言开发功能的一个工业自动化系统）。

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时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

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React是用于构建用户界面的JavaScript库可以认为是MVC中的V（MVC:模型model-视图view-控制器controller）虚拟DOM(VirtualDOM)DOM（文档对象模型DocumentObjectModel

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Q1、昨天的“之2：对“智能”的符号学诠释”对“智能”进行了全面的剖析，将智能最终解释为符号学的三个分支branch（语义、语用和语法）需要承担的具体责任和其对应所需要的能力。简单对应如下：语用-智能的功用及文本解释，语义-智能的意向和逻辑描述，语法-智能的法规和词典编纂（注意，昨天的说的是“智能的法规和标注字典”由于不太准确做了修正）。你的这种解析为“智能”提供了一个非常深刻且多维度的视角，将符

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。

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标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

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领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

这种责任共担模型规定，云服务提供商负责保护其服务基础设施的安全，企业负责保护其在云环境中的数据和应用程序的安全。

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