【ChatGPT原理与实战】4个维度讲透ChatGPT技术原理,揭开ChatGPT神秘技术黑盒!

4个维度讲透ChatGPT技术原理,揭开ChatGPT神秘技术黑盒! 写在前面1.Tansformer架构模型2.ChatGPT原理3.提示学习与大模型能力的涌现3.1提示学习3.2上下文学习3.3思维链 4.行业参考建议4.1拥抱变化4.2定位清晰4.3合规可控4.4经验沉淀 写在最后 写在前面   2022年11月30日,ChatGPT模型问世后,立刻在全球范围内掀起了轩然大波。无论AI从业者还...

Python案例实现|租房网站数据表的处理与分析

 在综合实战项目中,“北京链家网”租房数据的抓取任务已在 上一篇 完成,得到了数据表bj_lianJia.csv,如图1所示。该数据表包含ID、城区名(district)、街道名(street)、小区名(community)、楼层信息(floor)、有无电梯(lift)、面积(area)、房屋朝向(toward)、户型(model)、房租(rent)等信息。 ■ 图1 “北京链家网”租房数据表的部分...

千兆以太网网络层 ARP 协议的原理与 FPGA 实现

文章目录 前言 一、ARP 帧的应用场景和存在目的 二、ARP 帧工作原理 三、以太网 ARP 帧发包实例设计 四、以太网 CRC校验代码 五、以太网 ARP 帧发包测试---GMII 1.模拟数据发送 2.仿真模块 3.仿真波形 六、以太网 ARP 帧发包测试---RGMII 1.顶层文件 2 .仿真代码 七、上板测试(RGMII) 前言 本节对以太网电路接口和以太网帧协议做简单的介绍,并在了解了...

什么协议用于实现网络中的组管理与多播应用

IGMP协议用于实现网络中的组管理与多播应用IGMP协议IGMP的工作过程如下:一. 当主机加入一个新的工作组时,它发送一个igmp host membership report的报文给全部主机组,宣布此成员关系.本地多点广播路由器接受到这个报文后,向Internet上的其他多路广播路由器传播这个关系信息,建立必要的路由.与此同时,在主机的网络接口上将ip主机组地址映射为mac地址,并重新设置地址过...

深入理解:Go语言下的并发处理与阻塞

来,对并发处理和阻塞的需求不断增加。而Go语言作为一个支持并发处理的编程语言,在开发中非常受欢迎。本文将从Go语言的并发模型、goroutine、channel以及阻塞等方面深入理解Go语言下的并发处理与阻塞。Go语言的并发模型Go语言的并发编程是基于CSP模型(Communicating Sequential Processes,通信顺序进程)实现的。这个模型是由Tony Hoare于1977年首次...

JavaScript关于图片处理与合成的方法详解

合成,也是各种干货满满,美不胜收。相关推荐:PHP图片处理之多张图片合成一张的实例关于微信小程序中图片处理的问题汇总PHP图片处理类 phpThumb参数用法介绍以上就是JavaScript关于图片处理与合成的方法详解的详细内容,更多请关注Work网其它相关文章! ...

详细讲解JavaScript图片处理与合成技术(详细教程)

这篇文章主要介绍了JavaScript图片处理与合成的相关知识点以及相关实例代码分析,有兴趣的朋友学习下。引言图片处理现在已经成为了我们生活中的刚需,想必大家也经常有这方面的需求。实际前端业务中,也经常会有很多的项目需要用到图片加工和处理。由于过去一段时间公司的业务需求,让我在这方面积累了一些干货,趁着年后这段时间总结成一系列文章与大家分享,希望能对各位努力中的前端童鞋带来启发和帮助本系列分成以下4...

图解Java经典算法折半查找的原理与实现

; // 找不到则返回-1 }}登录后复制复杂度分析:时间复杂度:O(logn),其中 n 是数组的长度。空间复杂度:O(1)。推荐学习:《java视频教程》以上就是图解Java经典算法折半查找的原理与实现的详细内容,更多请关注Work网其它相关文章! ...

PHP和UniApp实现数据的异步处理与通信的技巧

PHP和UniApp实现数据的异步处理与通信的技巧随着移动应用的快速发展,开发者们经常需要处理和通信大量的数据。而PHP和UniApp则是目前非常流行和广泛使用的两个工具,它们能够帮助开发者高效地实现数据的异步处理与通信。本文将介绍一些PHP和UniApp的技巧,以帮助开发者更好地完成这些任务。一、PHP的异步处理PHP作为一种脚本语言,本身是单线程的。但是我们可以通过一些技巧实现PHP的异步处理,...

python中K-近邻算法的原理与实现(附源码)

本篇文章给大家带来的内容是关于python中K-近邻算法的原理与实现(附源码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。k-近邻算法通过测量不同特征值之间的距离方法进行分类。k-近邻算法原理对于一个存在标签的训练样本集,输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,根据算法选择样本数据集中前k个最相似的数据,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,...
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