在当今科技飞速发展的时代，尤其是大模型如雨后春笋般涌现，算力成为了推动技术进步的核心驱动力。中央处理器（CPU，Central Processing Unit）和图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）作为两种关键的计算硬件，它们在大模型的发展中各自扮演着独特的角色。深入了解它们的异同，有助于我们更好地把握大模型时代的算力需求和发展趋势。

人工智能是一门研究如何使计算机系统能够模拟人类智能的学科和技术领域。它旨在让机器具备感知、理解、学习、推理、决策和创造等能力，以实现智能化的行为和交互。

大语言模型的发展并非一蹴而就，其源头可以追溯到自然语言处理的早期阶段。早期的自然语言处理系统主要基于规则和模板，通过人工编写的语法规则来处理文本。例如，早期的机器翻译系统就是根据预设的语法和词汇表进行翻译，但这种方法灵活性差，难以处理复杂多样的语言表达。随着机器学习的兴起，统计语言模型逐渐成为主流。其中，n - 元语法模型是一个重要的代表，它通过统计文本中相邻的 n 个词出现的频率来预测下一个词。

时序预测是一种统计或机器学习方法，它尝试对历史的时序数据建模，以预测未来的时间点。比如股价、商超销售额、航空乘客量等。本文主要介绍时序预测的基本概念以及常用方法介绍，但不做展开介绍，后续会针对方法、模型做详细说明及数据分析。时间序列：即时间序列，是对主体进行观测并按照一定频率采集得到的一组随机变量数据时序预测：从诸多数据中挖掘出核心规律，并根据已知的因素对未知信息进行准确预估研究方向：分类聚类、异

本篇主要探讨MySQL数据同步的各类常见技术方案及优劣势对比分析，从而更加深层次的理解方案，进而在后续的实际业务中，更好的选择方案。

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有序集合zset的底层实现Redis设计与实现https://www.kancloud.cn/kancloud/redisbook-first/63781William Pugh 跳跃表论文https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/0506/Algorithms/skiplists.pdf跳跃表原理、时空复杂度及与平衡树优劣对比https://blog.csd...