Code Review 即日常所说的代码评审或代码回顾，主要是在软件开发的过程中，对功能源代码进行评审，其目的是找出并修正软件开发过程中出现的错误的过程，提高和改进代码质量的过程。

RPC 是一种允许程序调用位于不同地址空间（通常是不同计算机）的过程或函数的技术，就像调用本地函数一样自然和方便。它隐藏了底层网络通信的复杂性，使得开发人员可以专注于业务逻辑的实现。以一个大型在线教育系统为例，该系统由课程服务、用户服务、支付服务等多个服务组成。当用户购买课程时，课程服务需要调用用户服务来验证用户身份，调用支付服务来完成支付操作。使用 RPC 技术，课程服务可以像调用本地函数一样调

实现基于特征匹配的图像融合，就是两幅图像中会有相同的部分，根据图像中相同的特征，实现图像的“拼接”。

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。

基于SARIMA模型，进行温度时序预测

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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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。

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