《ChatGPT在做什么...以及为什么它有效》 这本书由斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）撰写，探讨了ChatGPT的工作原理及其为何能成功运作。沃尔夫勒姆是计算科学领域的权威，他的公司Wolfram Media出版了这本书。书中深入浅出地解释了自然语言处理技术，特别是ChatGPT背后的机制。 我们要理解的是，ChatGPT的工作方式其实相当直观——一次只添加一个词。这个过程涉及到了概率计算，即模型如何根据上下文选择最合适的词汇。那么，这些概率是如何产生的呢？这需要我们理解模型的概念，特别是对于人类任务而言，如聊天机器人，需要模拟人类的思维和表达方式。 神经网络是实现这一目标的关键工具。机器学习，尤其是深度学习，通过训练神经网络来优化其性能。在训练过程中，神经网络不断调整权重，以最大化预测准确度。然而，训练大型神经网络并非易事，它涉及到一系列技术和策略，如反向传播、批处理等。 有人可能会认为，只要网络足够大，就能处理任何任务。这在某种程度上是正确的，但关键在于如何有效地表示和理解输入信息。这就是嵌入（Embeddings）的作用，它们将单词或短语转化为高维空间中的向量，使得计算机可以理解语言的语义关系。 ChatGPT的训练过程包括基础训练和更高级别的优化。基础训练主要是通过大量数据让模型学习语言模式，而高级阶段则可能涉及对话流的建模，使得回答更加连贯和自然。 然而，真正让ChatGPT能够有效工作的，是它的意义空间和语义动态法则。这涉及到了语言的语法结构和计算语言的力量。ChatGPT不仅理解单个词汇，还能理解词汇之间的关系，形成语义语法，从而生成符合逻辑的回复。 沃尔夫勒姆还提出了将Wolfram|Alpha与ChatGPT结合的想法。Wolfram|Alpha是一个强大的计算知识引擎，它可以为ChatGPT提供准确、结构化的信息，从而提升聊天机器人的能力。通过几个示例，我们可以看到这种结合如何使ChatGPT的回答更具深度和实用性。 书中的内容涵盖了从早期的计算理论到现代人工智能的最新进展，旨在揭示ChatGPT背后复杂而精妙的科学和哲学问题。这不仅是一本关于技术的书，也是对人类语言和理解本质的探索，对于想要深入了解自然语言处理和人工智能的人来说，是一份宝贵的资源。

《Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are》+《Principles-Life and Work 2017》

预训练语言模型(PLMs)是在大规模语料库上以自监督方式进行预训练的语言模型。在过去的几年中，这些PLM从根本上改变了自然语言处理社区。在本教程中，我们旨在从两个角度提供广泛而全面的介绍:为什么这些PLM有效，以及如何在NLP任务中使用它们。本教程的第一部分对PLM进行了一些有见地的分析，部分解释了PLM出色的下游性能。第二部分首先关注如何将对比学习应用于PLM，以改进由PLM提取的表示，然后说明如何在不同情况下将这些PLM应用于下游任务。这些情况包括在数据稀缺的情况下对PLM进行微调，以及使用具有参数效率的PLM。我们相信，不同背景的与会者会发现本教程内容丰富和有用。

解决Debian/Ubuntu/mint等操作系统上使用wxPython时出现如下调试信息： Debug: ScreenToClient cannot work when toplevel window is not shown 解包后根据硬件架构选择i386或amd64包直接安装即可。

i2c code in Verilog , with master and slave it will help user for his work and interface design using i2c

概述 （ WIP ）实用程序的集合（单仓库），可在一台机器上构建，测试和基准化实用，高性能和节能的虚拟化网络功能（VNF）。 这仅是出于研究目的的勘探项目（请发表论文；））。 该集合的重点是应用程序。 根据工作组的，有许多悬而未决的问题需要探讨。 一个关键问题是解决传输层中端到端协议的限制。 目前正在开发一些与此方向相关的内部项目。 它们将在发布后开源。 如果您想讨论这些主题，请给我发送电子邮件，谢谢。 它目前正在大力发展中。 项目结构尚未稳定。 在稳定的1.0版本之后，目录将井井有条。 我在博士期间从事的其他项目或原型中使用了该项目的实用程序。 例如，FFPP库用于制作容器化VNF的原型。 这些VNF用于使用进行网络仿真实验。 该项目同时托管在和。 如果您有任何疑问或代码贡献，请创建一个问题或请求请求。 目录 执照 介绍和目标 该存储库是与我的博士学位主题：网络中的超低延迟网络

数据结构和算法工作 包含我在佐治亚理工学院 2014 年秋季 CS 1332 课程中用 Java 编写的各种数据结构和算法的存储库

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2022吴的机器学习C1-W2 Home Work：线性回归， 数据文件和应用的包.zip

1.将sqlite3.exe放到.svn的同级目录 2.启动cmd执行sqlite3 .svn/wc.db 3. "select * from work_queue"; 4. delete from work_queue; 5.svn目录下右键:TortoiseSVN->Clean up