前言 ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是 要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的 Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人 或者小公司面对这个高⻔槛，对自定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从 头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，这样，我们可以往里 添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI 称为Fine-tuning。 个性化模型有什么用？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt- 3.5-turbo）都是通用化模型，而现代社会的行业和知识如此之庞大，每个领域都有 自己细分的专业知识，比如，我们知道ChatGPT的一个典型应用场景就是智能客服， 但同样是客服，保险领域的客服和淘宝店铺的客服需要面对的客戶和需要解答的问题 就完全不一样，想要给出更好的答案，我们就需要打磨自己的个性化模型。 原理 OpenAI的Fine-tuning技术基于预训练模型，通过在小规模任

可以说《一个操作系统的实现》是于渊《自己动手写操作系统》的续

大家好！C#作为微软在21世纪推出的新语言，它有着其他语言无法比拟的优势。但如何在短时间内迅速掌握它，却是一个比较难的问题。但如果你看完这个教程后，你一定会理解并掌握C#。

包含三篇博文的所有资源。 对应博文链接如下： 【Unity】创建一个自己的AR安卓程序https://blog.csdn.net/qq_41084756/article/details/129557200 【Unity】创建一个自己的AR脸部特效安卓程序 https://blog.csdn.net/qq_41084756/article/details/129799397 【Unity】创建一个自己的可交互AR安卓程序 https://blog.csdn.net/qq_41084756/article/details/129873035

对自己而言主要是参考其业务流，可作为大学生的毕业设计

我研一开始一直看的dsp的资料 很全 比较有用 所以分享出来给大家

自己动手随意画的一个水壶的一个3D的CAD图，供大家解闷

人民邮电出版社 邱哲 符滔滔 王学松 编著 《开发自己的搜索引擎Lucene+Heritrix第二版》随书光盘，绝对完全。里面包含了书里面的所有Java源代码和所需jar包，希望对大家有用。由于源文件太大，所以我将其分卷压缩为两部分，请大家务必下载part1与part2成功之后放在同一个文件夹中解压。

自己写的Verilog 用case语句计算频率，在20ns 完成sram的读写，整个工程，xilinx ise 编译测试通过，

加载其电感量按下式计算：线圈公式 阻抗(ohm)=2*3.14159*F(工作频率)*电感量(mH)，设定需用360ohm阻抗，因此：电感量(mH)=阻抗(ohm)÷(2*3.14159)÷F(工作频率)=360÷(2*3.14159)÷7.06=8.116mH 据此可以算出绕线圈数： 圈数=[电感量*{(18*圈直径(吋)) (40*圈长(吋))}]÷圈直径(吋) 圈数=[8.116*{(18*2.047) (40*3.74)}]÷2.047=19圈