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阴影生成工具源码 完成 易语言
阴影生成工具源码 完成 易语言 阴影生成工具源码 完成 易语言
2024-06-25 03:25:35
2.33MB
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st语言文档
st语言文档
2024-06-24 19:49:40
3.3MB
1
黑马程序员 C语言学习笔记
持续更新
2024-06-24 18:34:25
196KB
1
操作系统实验2 银行家算法编程 用QT+C++实现 参考:http://t.csdn.cn/FSrmR
一、目的: 熟悉银行家算法,加深死锁有关概念的理解。 二、内容: 编制银行家算法通用程序,并检测思考题中所给状态的安全性。 三、要求: (1) 下列状态是否安全?(三个进程共享12个同类资源) 进程 已分配资源数 最大需求数 1 1 4 (状态a) 2 4 4 3 5 8 1 1 4 2 4 6 (状态b) 3 6 8 (2) 考虑下列系统状态 分配矩阵 最大需求矩阵 可用资源矩阵 0 0 1 2 0 0 1 2 1 5 2 0 1 0 0 0 1 7 5 0 1 3 5 4 2 3 5 6 0 6 3 2 0 6 5 2 0 0 1 4 0 6 5 6 问系统是否安全?若安全就
2024-06-24 11:31:26
260KB
操作系统
编程语言
1
易语言取外部树型框节点文本
取外部树型框节点文本系统结构:TreeView_GetSelection,TreeView_GetNextItem,GetTVItemText,TreeView_GetItem,SendMessage,SendMessageTV,======程序集1||||------TreeView_GetSelection||||------TreeView_GetNextItem||||======窗口程序
2024-06-23 21:29:26
22KB
易语言取外部树型框节点文本源码
1
Python库 | netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
python库,解压后可用。 资源全名:netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2024-06-23 19:27:52
2.73MB
python
开发语言
Python库
Python基础语法合集.pdf
Python基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdfPython基础语法合集.pdf
2024-06-23 17:06:42
1.37MB
python
文档资料
开发语言
python做了一个极简的栅格地图行走机器人,自动路径规划,源码,供机器人编程学习和工程应用启发
博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人,到底能干啥?[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人,建立了机器人速度控制模型,具有: 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能, 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制
2024-06-23 14:09:50
61KB
python
编程语言
zzu面向对象Java实验报告
zzu面向对象Java实验报告
2024-06-23 12:40:19
2.03MB
java
开发语言
1
通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要 - 知乎.pdf
"通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要" 大型语言模型(LLM)技术精要是当前人工智能(AI)领域的热点话题。随着ChatGPT等大型语言模型的出现,人们开始关注LLM技术的发展前景和潜力。本文将从LLM技术的发展历程、技术精要和未来的发展趋势进行讨论。 一、大型语言模型(LLM)技术发展历程 LLM技术的发展可以追溯到Bert时代,但真正的技术跃迁来自GPT 3.0的出现。GPT 3.0不仅仅是一项具体的技术,更体现了LLM应该往何处去的发展理念。自此之后,国内的技术发展gap开始拉大,ChatGPT只是这种发展理念差异的一个自然结果。 二、LLM技术精要 LLM技术的精要在于其能够学习和存储大量数据,并将其转化为有用的信息。LLM可以通过海量数据学习到知识,并将其存储在模型中。随着LLM规模逐步增大,会带来一些影响,如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 三、In Context Learning和Instruct技术 In Context Learning是一种学习方法,它可以让LLM模型在特定上下文中学习和应用知识。Instruct技术是OpenAI推出的一个技术,可以让LLM模型更好地理解和执行指令。In Context Learning和Instruct技术的结合将使LLM模型的能力更加强大。 四、LLM的推理能力和思维链CoT LLM模型具备推理能力,可以通过思维链CoT来实现。思维链CoT是一种基于LLM模型的推理方法,可以让模型更好地理解和推理问题。 五、未来发展趋势 LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型。随着LLM规模的增加,模型的能力将更加强大,可能会带来一些影响,如模型的计算复杂度增加和数据存储需求的增加。 LLM技术精要在于其能够学习和存储大量数据,并将其转化为有用的信息。LLM技术的未来发展趋势将是更加强大和智能的模型,为人类带来更多的便捷和价值。
2024-06-23 02:32:29
8.49MB
语言模型
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