AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。

PHP语言已经越来越普及，但真正掌握的人不多。本资源中含有PHP全部教程，保证可以学会。共70讲。

华为内部员工C++中级培训教材,学习C++的好资料,含有PPT教程.(另外本人还上传了其他好些资料)

Java EE Web开发实例精解完整光盘 郝玉龙，尹建平 著 清华大学出版社，北京交通大学出版社 2008-03-01 《Java EE Web开发实例精解》采用工程实例的形式对JAVA EE Web编程技术进深入系统的讲解。JAVA EE Web应用系统从逻辑上可划分为表现层、业务层和持久层，为了使读者对JAVA EE编程技术获得全面系统的了解，《Java EE Web开发实例精解》以JAVA EE Web应用系统的逻辑加构为主线，通过多个典型工程实例对上述三个层次的开发技术和编程技巧进行讲解，并对同一实例的多个解决方案进行对比分析，切实帮助开发人员提高JAVA EE Web开发水平。 　　除了对JAVA EE Web编程基本技术的讲解淙外，还针对Web应用开发中如打印、图表、日志、上传、下载和国际化等常见功能特性的实现，综合运用多种JAVA EE开发技术，提出多种解决方案，并深入讲座分析，对开发人员动手开发实际项目具有借鉴意义。最后，通过三个综合实例，演示如何利用EJB及Struts、Hibernate、Spring等常见的Java EE 架构开发企业Web应用系统 目录 第1章 构建动态Web页面 例程1-1：利用Servlet显示动态日期 例程1-2：利用JSP表达式显示动态格式文本 例程1-3：利用JSP标准标记库和表达式语言显示动态新闻 例程1-4：利用自定义标记控制网页图片显示 例程1-5：利用Applet在Web布面实现时钟 例程1-6：利用JSP与Flash实现用户登录和注册模块 例程1-7：利用JavaScript脚本实现奥运倒计时日历 例程1-8：利用XML、CSS和XSL显示食谱信息 例程1-9：利用标准标记库显示本地化信息 例程1-10：在Web页面中引入版权信息声明 例程1-11：实现带图形码验证的用户登录 例程1-12：利用Ajax实现网上智能订餐 第2章 服务器与客房端的交互 例程2-1：奥运网上问卷调查 例程2-2：发送PDF文件到客房端浏览器 例程2-3：客户信息显示栏 例程2-4：获取服务器基本信息 例程2-5：横幅广告系统 例程2-6：利用过滤器限制客房端访问 例程2-7：多组件协作实现用户用户登录验证 本章小结 第3章 管理和维护应用程序状态 例程3-1：购物车 例程3-2：聊天室 例程3-3：网站计数器 本章小结 第4章 访问企业信息资源 例程4-1：发送接收E-mail 例程4-2：访问数据库 例程4-3：创建基于XML的网上论坛 例程4-4：访问体重检测Web服务 本章小结 第5章 开发Web高级功能特性 第6章 应用架构 预备知识：软件架构 例程6-1：利用EJB实现公告发布系统 例程6-2：基于Struts构建新闻发布系统 附录A 开发环境的搭建 附录B 知识点索引 参考文献

是初学者学习多层架构很好的实例，使用vs2008、数据库使用SQL Server 2000/2005，数据访问采用抽象工厂模式，希望能给初学者启发和帮助。

润色方向 根据自己的需求调整润色方式。以下列举了一些常用词汇，可与后文的示例结合使用。 更精确的措辞（More precise）：选择更精确的词汇，例如使用“generate”代替“produce” 或“analyze”代替“look at”。 更简练的表达（More concise）：消除不必要的词语和短语，使句子更加清晰、直接。 更客观的语言（More objective）：删除主观性语言，以中立的方式呈现信息。 更具体的描述（More specific）：提供更具体的细节，以支持论点或想法。 更连贯的表达（More coherent）：确保句子组织良好，逻辑流畅。 更一致的风格（More consistent）：确保句子所使用的语言和风格与论文的其余部分一致。 更符合学术风格（More academic）：使用学术写作中常用的术语和短语，例如 “furthermore”和“thus”。 更正式的语法（More formal grammar）：使用正确的语法和句法，例如避免句子碎片或跑题的 句子。 更具细节的描述（More nuanced）：通过使用词语或短语来传达更复杂或微妙的含

ChatGPT was launched by OpenAI on 30/Nov/2022. Its foundation engine, GPT-3, was pretrained for the equivalent of ~300 years, at a cost of ~$5M, on around 750GB of data from academic papers to Wikipedia and beyond. ChatGPT is essentially ‘frozen’, and cannot learn new things. During training, ChatGPT made billions of connections between trillions of words, and is able to statistically predict the next word for any ‘prompt’ (like a query or question)

ChatGPT在科研中的应用 个人给研一学生上课PPT，内含ChatGPT国内外发展历程、各种使用技巧以及在科研中的应用案例。 同时包含3个国内开源镜像，本人亲测截止2023年5月14号可用。 仅需替换校徽图标即可作为学术分享PPT使用。

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)，是OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布，短短5天注册用户数超过100万，两个月后月活用户突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用（没有之一）。ChatGPT是人工智能技术驱动的NLP(Natural Language Processing)自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。 ChatGPT在健康医疗领域可以有哪些方面的应用，带给我们怎样的思考呢？

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