杜佐兵_开关电源设计应用与电磁兼容设计-实践中开关电源设计与EMC

红炉火整理，共11讲

"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。

Pandas+python可视化技术对医疗数据进行数据与处理、数据分析、数据可视化

移动通讯终端设备是通过基站的数据处理进行工作的，移动终端与基站的联络非常重要，如果终端设备与基站失去联络则不能进行正常工作，移动终端与基站之间是通过特定的频率信号交换达到联络的，如果没有这个信号或频率信号偏差过大都会影响终端设备与基站的联系，造成基站不能对移动终端进行定位和数据交换。为了达到移动终端与基站联系信号的稳定，在移动终端设备的发射电路里面使用一个频率稳定性比较高的参考频率源，移动终端环境温度的变化是影响频率稳定性的一个重要因素，所以移动终端设备内都有一个温度补偿晶体振荡器TCXO，经过温度补偿的晶体振荡器频率稳定性达到±2.5PPM的精度，保证移动终端与基站之间的联络稳定。TCXO的

一步一图，详细介绍项目中22个生产级技术方案设计和代码落地，并对代码落地后的方案，部署到阿里云端环境进行演示和性能压测

nanohttpd是一个java开源项目，对http服务做了很好的封装，使用起来非常方便。只需一个文件即可实现httpserver; nanohttpd 2.3.0是最新的版本，只需将资源中的jar包引入到工程中，按照例程进行开发，很轻松就可以拥有httpserver服务器哦

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输入字符串，输出字符串中出现次数最多的字母及其出现次数。如果有多个字母出现次数一样，则按字符从小到大顺序输出字母及其出现次数。

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