Tensorflow2.x 和 Transformers 库：Tensorflow2.x 是一种深度学习框架，而 Transformers 库是用于构建和使用自然语言处理模型的 Python 库。GPT 模型是一种自然语言处理的技术，在文本生成等任务中表现出了非常优秀的效果。Tokenizer：GPT 模型需要接受文本输入，您需要使用 GPT2Tokenizer 类将文本转换为模型可用的标记。GP

敏捷开发，在国内逐步兴起，不管什么公司都追求开发模型的更新跟进。敏捷开发从传统零售，到银行，药企都掀起了一波浪潮。那面对不同行业，不同公司的不同风格，敏捷开发出现了本地化的适配。不过最终的目标是一致的，追求快速迭代，小步快跑，适应市场需求。针对敏捷开放，需要提高效率，所以来记录下高效实战经验。关于测试部分，敏捷开放是怎样的流程呢？第一步：定制效率工具的流程第二部：跟进US边界User case第三

Stable diffusion：V1.4/v1.5/v2.0/v2.1都是大模型，泛化性通用性好，大模型自带VAE模型，不额外挂在。那针对目前火爆的AImodel我们开始进行学习，尝试本地化部署，生成自己的模型。pruned：剪枝模型，存储小，效率搞，优化后的神经网络。什么时大模型/底模型，VAE模型和微调模型/fune tuning。: 模型是某一特定训练后保存参数的模型，某一阶段的模型版本。

摘要：本文基于某婴幼配粉企业数据中台优化案例，分析了QuickBI数据门户的性能问题及优化方案。该企业采用Dataphin+ADB+QuickBI架构，但因运维不足导致体验不佳。优化重点包括：通过ADB表结构优化（调整分区策略）和QuickBI数据集固化（复杂SQL下沉）提升性能；制定开发规范（限制自定义SQL复杂度、优化表关联）；升级系统版本支持数据缓存；实施压测验证（目标20QPS）。最终使系

在之前的文章中，我们已经介绍了如何在 Tensorflow2.x 环境中使用 GPT 模型进行文本生成。本篇文章中，我们将进一步讨论 GPT-2 模型的进阶应用，包括如何使用预训练模型和微调模型来提高模型的质量和效果。GPT-2 模型是 GPT 模型的升级版，它利用了更多的数据和更强的计算能力进行训练，进而取得了更好的效果。GPT-2 模型使用了 transformer 模型架构，该架构由多个 t

本文介绍了ClaudeCode这一智能编程代理的核心价值和使用方法。作为超越普通问答AI的主动型工具，ClaudeCode通过规划与审查模式、子代理机制、自定义命令等功能，实现高效的代码开发与质量管控。文章详细阐述了从心智模型转变到环境配置，再到核心工作流的完整使用流程，强调通过初始化设置、规范驱动开发、自动化检测等系统框架，将AI转化为可编程的智能伙伴。实践建议包括重视项目初始化、善用并行处理、

Stable diffusion：V1.4/v1.5/v2.0/v2.1都是大模型，泛化性通用性好，大模型自带VAE模型，不额外挂在。那针对目前火爆的AImodel我们开始进行学习，尝试本地化部署，生成自己的模型。pruned：剪枝模型，存储小，效率搞，优化后的神经网络。什么时大模型/底模型，VAE模型和微调模型/fune tuning。: 模型是某一特定训练后保存参数的模型，某一阶段的模型版本。

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SNN研究价值与方向