目前发现的bug均已修复，但是无法承诺以后一个BUG都不会发现。 技术路线 后端开发语言：PHP （原生架构） 前端开发语言：uniapp（混合开发，非纯原生） socket推送：GateWayWorker（支持分布式部署，高并发，抗压能力强，未采用第三方付费推送服务） 数据库：mysql 开发工具：hbuiderX，phpstorm 目前支持android、ios，pc网页，h5，不提供ios签名、软著申请、上架服务等。 服务器配置 ： 服务器操作系统： Linux Centos 7.x（不支持unbutun） 软件环境： php 5.6 +Apache2.4（或nginx）+MySQL5.6 （推荐使用宝塔） 第三方插件：FFmpeg 除以上配置，未用到任何第三方付费api,无需支付高昂的运营成本 性能参考： 同时在线人数受限于服务器内存，一般24G内存服务器可以支持大概120W并发连接。 用户活跃度受限于服务器cpu处理能力，一台24核服务器可以达到45W每秒的吞吐量

全开源的基础商城销售功能的开源微商城。前端基于 uni-app，一端发布多端通用。 目前已经适配 H5、微信小程序、QQ小程序、Ios App、Android App。

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1.Transformer背景介绍 2.Transfromer整体架构 3.Transformer输入部分 4.Transfromer的编码器 5.Transfromer的解码器 6.Transformer输出部分 7.Transfromer其他部分 1.GPT-1 和 Bert 2.GPT-2 3.GPT-3 Transformer在深度学习环境下背景： 17年自Attention is all you need提出后，开始在NLP（自然语言处理）领域大放异彩 20年后，开始在CV领域发光，到现在基本一统天下了 其在NLP和CV领域下的许多分类、分割、检测等任务下均刷榜 总结一下Transformer模型。 从论文本身来看，其最大的创新在于提出的注意力机制，即多头注意力层，并嵌入到一个模块化可堆叠的模型结构中。一开始Transformer被用于机器翻译，但它也能够用在几乎所有的NLP任务上。自它之后，整个深度学习重心开始转向NLP方面。 4..InstructGPT和ChatGPT 1.VIT 2.Clip与DallE-1 3.DiffusionModel和DallE-2