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本文详细介绍了RNN（循环神经网络）的原理及其在PyTorch中的实现方法。RNN是一种专门处理序列数据的神经网络，通过隐状态记忆上下文信息，适用于文本、语音等时序数据。文章首先讲解了RNN的基本结构和时间展开视图，然后详细阐述了PyTorch构建神经网络的四个关键要素：网络层、损失函数、优化器和训练流程。

是一个基于的，是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息等，而文档数据会被序列化为json格式后存储在ELasticsearch中：而json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。支持（搜索文章、日志、商品等）支持（JSON 文档形式）支持（类似数据库的分组统计）：可以横向扩展，适合大规模数据。Logstash / Beats（采集）、K

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LangChain 是一个用于构建和部署基于语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）的应用程序的框架。它旨在简化与大型语言模型（LLMs）的交互，并提供工具和组件，帮助开发者更高效地构建复杂的应用，如对话系统、知识库问答、文本生成等。

在 C++ 中，异步编程主要依赖于标准库提供的 std::future 和 std::async，异步编程允许程序将耗时任务交给其他线程执行，以免主线程被阻塞。结合多线程时，则利用线程池和任务调度器来提高并发效率。异步编程能让程序在等待 I/O 操作、网络请求等耗时任务时，不阻塞主线程，提升程序的响应速度和性能。