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

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

python库，解压后可用。 资源全名：netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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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

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"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。

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