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方法用法示例作用说明np.array()将列表转换为 Numpy 数组，支持高性能的矢量化运算。np.sum()对数组元素求和。在距离计算中，用来把各个维度的差值平方加起来。np.sqrt()np.sqrt(4)开平方根。非常重要！返回数组值从小到大排序后的索引。例如[10, 5, 8]返回[1, 2, 0]。数组减法广播机制 (Broadcasting)。如果x是 ，x_train是 ，结果直接
上下文工程成为AI应用新焦点。随着大模型能力接近瓶颈，行业竞争从"训练更好的模型"转向"用好现有模型"，上下文管理能力成为关键。文章提出内循环（单次对话管理）和外循环（知识库建设）两大机制，通过删除无用信息、压缩内容等方法优化上下文窗口。实践案例显示，提供高质量信息源比单纯依赖AI搜索更重要。文章还介绍Cherry Studio工具配置方法，帮助解决&quo
推荐系统方向的毕业设计选题，涵盖协同过滤推荐、基于内容的推荐、混合推荐、深度学习推荐、个性化推荐、冷启动问题六个主要研究方向。文章适合计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、人工智能等专业的学生参考，为对推荐系统感兴趣的同学提供选题灵感。如果同学们在毕业设计过程中遇到问题或需要进一步的咨询，欢迎随时交流。
作为一名医学生，作者分享了他使用阿里开源的qwen2.5:7b模型，在本地构建医学知识库的实践经历。他详细描述了从下载模型、处理教材到调试系统的全过程，并强调了AI技术已将创造门槛大幅降低。作者认为，在这个时代，通过动手实践创造对他人有用的价值，是普通人提升自我的有效途径，甚至可能带来收益。他的经历展示了即使是非专业人士，也能利用AI工具实现创新想法。
摘要： 现代C++的类型系统通过编译时计算、表达式模板、常量传播和内联优化等机制，实现了真正的“零成本抽象”——不仅消除运行时开销，还能生成比手写C更高效的代码。例如，模板元编程将斐波那契数列的计算完全移至编译期；表达式模板合并矩阵运算，减少内存访问；RAII和移动语义优化资源管理。实际测试显示，C++在矩阵运算和多项式求值中性能提升30%-45%。类型系统为编译器提供丰富信息，支持SIMD向量化
AddCustom是完整的算子工程，功能全面但结构复杂。AddCustomTiny是极简版本，只保留核心功能，代码更简洁，更适合学习和快速开发。
大模型算法面试题精选摘要 本文系统整理了大模型算法岗位面试核心知识点，涵盖基础理论、模型结构、训练优化和应用实践等方面。基础篇包括Transformer体系、模型架构区别、Tokenizer实现等关键概念；进阶篇探讨LLMs复读机问题、模型选择策略等实际问题。内容涉及GPT、LLaMA、ChatGLM等主流模型的技术细节，以及多模态应用案例，为求职者提供全面的技术面试准备指南。
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