在当今的信息技术教育领域，编程教育正变得越来越普及，尤其在少儿教育中，通过编程教学来培养孩子的逻辑思维能力和创造力已经成为一种趋势。Scratch编程语言是由麻省理工学院媒体实验室开发的图形化编程工具，它以简单直观的操作界面和丰富的功能模块，深受儿童和初学者的喜爱。通过使用Scratch，孩子们能够通过拖拽代码块的方式轻松创建动画、游戏和故事，这对于培养他们的逻辑思维和解决问题的能力非常有帮助。 《scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-接水果(2)》是一款专为儿童设计的益智游戏，它利用Scratch平台开发，旨在通过趣味性的游戏玩法来锻炼孩子们的逻辑思维能力。在这个游戏中，玩家需要控制一个篮子来接住从天而降的各种水果，每接到一个水果就能获得一定的分数。随着游戏的进行，水果下落的速度会逐渐加快，难度也会相应提升，这要求玩家在保持专注的同时，还要迅速准确地做出反应。 游戏的编程逻辑包括了多个环节，如水果的生成、篮子的控制、分数的计算以及游戏的胜负判定等。源码中会包含这些逻辑的实现代码，这些代码块将按照特定的顺序和结构排列，以确保游戏能够正确地运行。孩子在接触这些源码后，不仅可以学习到基本的编程知识，还能够了解到这些知识是如何转化为具体的游戏功能的。 除了编程逻辑的学习，这款《接水果(2)》游戏还能够帮助孩子们提升手眼协调能力，增强对时间与空间关系的感知能力。在游戏中，玩家需要快速判断水果的落点，并及时移动篮子去接住它们。这种快速反应与准确操作的训练，对于孩子们的反应速度和动作协调性有着积极的影响。 对于教育者而言，这款游戏的源码不仅是一个教学工具，还可以作为一个案例来教授如何从零开始构建一个简单的游戏。教师可以引导学生分析源码，讲解每个代码块的作用以及它们之间的逻辑关系，让学生在实践中学习到编程的基本知识和技能。 此外，这种游戏还可以激发学生的创造力，他们可以修改游戏的源码，添加新的功能或改变游戏规则，创造出属于自己的版本。在这样的过程中，学生不仅能够巩固编程知识，还能够培养创新意识和独立解决问题的能力。 《scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-接水果(2)》是集教育与娱乐于一体的优秀编程学习资源。通过这样的游戏，孩子们能够在轻松愉快的氛围中学习编程，培养逻辑思维，并且享受到创造和解决问题的成就感。这款游戏的推广和应用，无疑将对推动编程教育的普及和提升少儿的综合素质起到积极的作用。

《Scratch3.0创意编程教程》是一套专为初学者设计的编程学习资源，旨在帮助学员掌握基本的编程概念，通过动手实践与创新思维的结合，最终能够独立完成一个完整的编程项目。教程共分为20节课，每节课都配有详细的教案、课件、习题、素材、程序编写过程视频演示、作品半成品以及作品成品，形成一个从无到有的完整学习流程。 教案部分为教师提供了明确的教学目标和教学内容，确保每一节课的教学活动都能有的放矢。课件则包含了与教学目标相对应的多媒体展示材料，比如图表、动画等，帮助学员更好地理解抽象的编程概念。习题是加深理解与技能应用的重要环节，通过各种形式的练习题，学员能够巩固学习成果。 素材是编程学习中不可或缺的部分，教程提供了丰富的素材资源，如图片、音效等，供学员在编程过程中使用和创作。程序编写过程视频演示是将编程理论转化为实践操作的重要环节，它以直观的视觉形式展现编程过程，极大地降低了学习难度，让学员能够按照步骤操作，并理解每一步的编程逻辑。 作品半成品是教学过程中的一个亮点，它允许学员从一个基本的框架开始，逐步完善编程项目。通过完成半成品，学员可以体验从基础到高级的编程技能提升过程，激发学习兴趣和创造潜能。而作品成品则是学员学习成果的直接体现，它不仅是对学员编程技能的最终检验，也是对其创意和创新能力的展示。 整个教程紧密结合了Scratch3.0的特点，作为一款面向儿童和初学者的图形化编程工具，它提供了直观的编程块，让学员通过拖拽这些块来编写程序。这种编程方式极大地降低了编程入门的门槛，让学员无需担心复杂的语法，而是将注意力集中在逻辑思维和创作上。 通过本教程的学习，学员不仅能够掌握基础的编程技能，更重要的是能够培养解决问题的能力、创造性思维和项目完成能力。这些能力在当今数字化时代是非常宝贵的，对于学员未来的学习和职业发展都有着不可估量的价值。 此外，教程还鼓励学员进行分享和交流，通过社区互动，学员可以看到其他人的作品，从中获得灵感，也可以将自己的作品展示给他人，得到反馈和鼓励。这种开放的学习方式有助于建立积极向上的学习社群，促进学员之间的相互学习和成长。 《Scratch3.0创意编程教程》是一套全面、实用且有趣的编程学习资源，它通过循序渐进的方式带领学员进入编程的世界，让学习过程充满乐趣和成就感。无论学员是希望通过编程进行自我表达，还是准备未来从事相关的职业，这套教程都将是一个极好的起点。

在当前信息科技快速发展的时代，人工智能已经成为引领科技进步的重要力量。其中，大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的一项关键技术，近年来受到了广泛关注和研究。LLM凭借其在自然语言处理方面出色的表现，已经成为学术界和工业界研究的热点。此次分享的四本图书，从不同的角度深入探讨了大型语言模型的构建、应用和工程实践。 《Building An LLM from scratch》（从零开始构建LLM）一书提供了对LLM构建过程的全面解析，从基础理论到实践操作，指导读者如何从零开始搭建自己的大型语言模型。本书不仅覆盖了算法选择、模型训练、优化策略等技术细节，还包含了对大规模数据处理、计算资源管理等挑战的深入分析。对于那些希望从基础学起，深入了解大型语言模型原理和技术实现的读者而言，这本图书将是绝佳的入门教材。 紧随其后的是《Hands-on LLMs》（动手实践LLM），这本书更注重于LLM的实际应用。它不仅阐述了在构建和训练大型语言模型时遇到的各种问题，还提供了大量案例研究和实战指南，让读者能够直接参与到模型的实际应用中。该书适合那些已有一定理论基础，但想要将这些理论应用到实际问题中去的读者。 《AI Engineering》（人工智能工程）一书，则从工程的角度出发，探讨了如何将人工智能技术规模化、产品化。其中涵盖了人工智能系统设计、模型评估、系统部署、运维监控等多方面的内容。该书强调了在设计、开发和维护大型语言模型时，工程师需要考虑的诸多工程问题，包括但不限于系统架构设计、数据处理流程、自动化测试等，是那些准备从事AI工程化工作的读者的必读书籍。 作为一本工具书，《LLM Engineer’s Handbook》（LLM工程师手册）为从事大型语言模型工作的工程师们提供了实用的参考资料。书中详细介绍了工程师在开发和维护大型语言模型过程中可能遇到的各种问题及其解决方案，旨在成为工程师日常工作中的实用手册。无论是初入行业的工程师，还是资深的AI专家，这本书都能提供丰富的知识和灵感。 综合上述，这四本图书是全面了解和掌握大型语言模型构建与应用知识的宝贵资源。它们为读者提供了从理论到实践，再到工程实现的全方位视角，使得无论是学术研究者还是工业界的技术人员，都能够从中学到构建和优化大型语言模型所需的关键知识。对于正在寻求在这领域内精进技艺的专业人士，这些书籍无疑是最佳的参考资料。

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二、溅射工艺 Sputter是真空镀膜的一种方式。它的工作原理是在高真空的状态中冲 入氩气，在强电场的作用下使气体辉光放电，产生氩正离子，并加速 形成高能量的离子流轰击在靶材表面，使靶原子脱离表面溅射(沉积) 到硅片表面形成薄膜。它具有以下的优点： 1、不用蒸发源加热器，避免了加热材料的污染； 2、能在大面积上淀积厚度均匀的薄膜，台阶覆盖性能好； 3、淀积层与硅片衬底附着力强。

官网提供的scratch-3-0-66的安卓安装包在高分辨率屏幕下，存在显示按钮特别小的问题，这里提供了一个app图标放大至原图标3倍的版本。我账号下面还有放1.5倍、2倍的版本。总有一个适合你的设备。 另外，如何修改scratch安卓app的文章也放上了，按着图文一步一步傻瓜式就能完成修改，感兴趣的网友可以看我的文章查看。

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构建一个大型语言模型（从零开始）是一项涉及多个步骤和领域知识的复杂工程。我们需要理解语言模型的含义。语言模型是一种能够估计一个词序列概率的系统，广泛应用于自然语言处理（NLP）中，用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务。构建语言模型的工作流程大致可以分为以下几个阶段： 1. 数据收集与预处理：在开始构建模型之前，首先需要收集大量的文本数据。这些数据可以来自书籍、网页、新闻文章等。数据收集完成后，需要进行预处理，包括文本清洗（去除无关字符、标点符号等）、分词（将文本切分为单词或句子）、构建词汇表等。 2. 选择模型架构：接下来，我们需要选择合适的模型架构。对于大型语言模型，通常使用的是基于Transformer的架构。Transformer模型是由自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络组成的，能够在处理序列数据时捕捉长距离依赖关系。 3. 模型训练：模型训练是构建语言模型的核心环节。训练过程包括前向传播（根据输入数据计算输出结果）、计算损失函数（评估预测结果与真实结果的差异）、反向传播（根据损失函数优化模型参数）以及参数更新。这一过程需要大量的计算资源，通常在具有多个GPU或TPU的服务器上进行。 4. 模型评估与优化：训练完成后，需要对模型进行评估，确保其性能符合预期。评估指标包括困惑度（Perplexity）、准确率等。根据评估结果，可能需要对模型架构或训练过程进行调整，以优化模型性能。 5. 模型部署与应用：最终，将训练好的模型部署到服务器或集成到应用程序中，为实际应用提供支持。这可能包括API服务的搭建、模型的序列化和反序列化等技术实现。 在构建语言模型的过程中，还会遇到各种挑战，如过拟合、计算资源限制、数据的多样性和质量等问题。解决这些问题需要不断的实验和创新。 此外，构建语言模型不仅需要深入理解机器学习和深度学习的理论，还需要掌握自然语言处理的知识，如句法分析、语义分析等。同时，对于编程语言和深度学习框架的熟练应用也是必不可少的技能。 构建大型语言模型是一个涉及到数据处理、算法选择、模型训练、评估优化以及部署应用等多个环节的系统工程。它需要跨学科的知识储备和实践经验，以及对新技术的敏锐洞察力。