1. 本文介绍的是基于TensorFlow接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，我们将在下一篇博客中介绍。2. 本文代码以回归为例；而由于基于接口的深度学习回归与分类整体较为类似，因此二者具有触类旁通的效果。3. 本文第二部分为代码的分解介绍，第三部分为完整代码。首先需要引入相关的库与包。import os其次，基于Tenso

所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的性能。本文的优化算法特指: 寻找神经网络上的一组参数 θ，它能显著地降低损失函数 J(θ)，该损失函

在UI自动化中，UI自动化客户端可以询问控件支持哪些控件模式，然后通过支持的控件模式公开的属性、方法、事件和结构与控件进行交互。中，介绍了UI Automation能够做什么，且借助 Inspect.exe 工具完成了一个模拟点击操作的Demo，文章结尾也提出了自己的一些想法，想要借助UI Automation做一个UI自动化测试平台。例如，只在控件视图中包含已启用的控件。在内容视图中，一个始终处

GPT4All支持多种不同大小和类型的模型，用户可以按需选择。序号模型许可介绍1商业许可基于GPT-J，在全新GPT4All数据集上训练2非商业许可基于Llama 13b，在全新GPT4All数据集上训练3商业许可基于GPT-J，在v2 GPT4All数据集上训练。4商业许可基于GPT-J，在v1 GPT4All数据集上训练5商业许可基于GPT-J，在v0 GPT4All数据集上训练6非商业许可。

来看一下微软官方对此的介绍Microsoft UI Automation是适用于Microsoft Windows的辅助功能框架。它满足了辅助技术产品和自动化测试框架的需求，通过提供对用户界面（UI）信息的编程访问来实现。此外，UI Automation还使控件和应用程序开发人员能够使其产品具有辅助功能。里边提到了，使用编程访问可以通过代码模仿由传统鼠标和键盘输入展开的任何交互和体验，UI Aut

前一章我们介绍了如何写Chain-of-thought Prompt来激活生成逐步推理，并提高模型解决复杂问题的能力，这一章我们追本溯源，讨论下COT的哪些元素是提升模型表现的核心？要进行因果分析，需要把思维链中的不同元素拆解开来，然后通过控制变量实验，来研究不同元素对COT效果的影响。以下两篇论文的核心差异就在于: COT的变量拆解，以及控制变量的实验方式。结合两篇论文的实验结论，可能导致思维链

人类嘛时候会被人工智能替代呀？“就是现在！就在今天！就算是达芬奇还魂，齐白石再生，他们也会被现今的人工智能AI技术所震撼，纵横恣肆的笔墨，抑扬变化的形态，左右跌宕的心气，焕然飞动的神采！历史长河中这一刻，大千世界里这一处，让我们变得疯狂！

GopherLua是一个Lua5.1（Lua5.2中的+goto语句）虚拟机和用Go编写的编译器。GopherLua与Lua有着相同的目标：成为一种具有可扩展语义的脚本语言。它提供了Go API，允许您轻松地将脚本语言嵌入到Go主机程序中。看上面的翻译还是有点抽象，说说自己的理解。是一个纯 Golang 实现的 Lua 虚拟机，它能够很轻松的在 go 写的程序中调用 lua 脚本。另外提一嘴，使用

B. broadcast（广播模式True/False），是否向所有客户端Client发送消息。客户端访问http://host:5000后，触发index.html里面的js代码，客户端执行了后，websocket 说白一点就是，建立客户端和服务端双向通讯通道， 服务器可以主动向客户端发消息。D. callback（回调函数），指定回调函数，发送到另一端执行。的，都是用来定义事件处理器（even

沃尔玛系统产生了世界上最大和最多样化的数据集之一，每天数据增长超 10 PB。来自许多不同的来源及其支持的后端系统，一系列大量的业务事件流被发送到主要由 Apache Kafka 支持的消息传递层。沃尔玛团队强烈希望扩展近乎实时的决策制定，如事件驱动架构的显着增加、来自生产数据库的变更数据捕获 (CDC)、ML 和计算机视觉服务，所有这些都导致了大表新的查询模式。由于复杂的拓扑结构、事件的速度、