深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络

根据不同的标记化方案，一个token可以是一个单词，单词的一部分（如子词），甚至是一个字符。然而，这不是固定的规则，因为不同语言的特点和所使用的标记化算法会影响token的长度和划分方式。：Token作为原始文本数据与LLM可以使用的数字表示之间的桥梁，帮助模型确保文本的连贯性和一致性，从而有效处理各种任务，如写作、翻译和回答查询。综上所述，token在LLM中扮演着至关重要的角色，它是连接人类语

该树具有重要的特性：（1）只有正好一个可能的树，因此，每个数 据集对应一个可能的根散列（2）很容易的更新，添加，或者删除树节点，以及生成新的根散列，（3）不改变根散列的话没有办法修改树的任何部分，所以如果根 散列被包括在签名的文档或有效区块中话，签名或工作证明可以担保整个树（ 4）任何人只可以提供一个下到特定节点的分支，可以加密得证明拥有确切内容的节点的确是在树里。钱包是密钥的管理工具, 用来管理

网络故障知识不仅需要图查询、图计算，也需要理解语义、承载故障问题的答案，因而最理想的图数据库是即能并行化部署、支撑关系存储、支持图计算，又能有效存储RDF形式的知识，支撑语义理解所需的词典表、三元组、符号化知识表示，目前受限于实体名单的限制，我们只能在合规的开源图数据库和自研图数据库中做选择，这也催生了我们对自研图数据库的一些关键诉求——多能力融合，当满足该需求的版本正式发布后，相信对开发者来说是

可以看见每个 Block 都有自己唯一的 数字签名，当然，现在还没有构成一个区块链，将这些块存放到一个 ArrayList 中吧。区块链就是区块+链，首先创建区块，然后把区块串起来，就像串珠子一样。如果前面一块内容改变了，其 hash 值也会改变，将会导致其后面所有的块发生变化。每一块都将拥有自己的签名，签名由其前面的块签名、当前块的一些数据（例如交易信息）生成。现在，我们向 Block 类中添加

Microsoft 开源的 MarkItDown 是一个功能强大的 Python 工具，支持将 PDF、Office 文档（Word/Excel/PPT）、图片、音频、HTML、CSV/JSON/XML 等 20+ 格式 转换为标准化的 Markdown 格式。其核心价值在于通过OCR 文字识别语音转录和元数据提取将复杂文档转化为轻量级结构化文本，为 LLM 数据处理、内容索引和自动化流程提供标准

数据库不是孤立产品，是否能在很顺利的推广使用，是需要上下游及周边产品的配合。近些年来，随着分布式、云原生、HTAP、软硬一体、AI、多模等技术在数据库领域的大规模应用，也给了国内厂商实现弯道超车的机遇。自主可控，可以说是对信创数据库的最基本的要求，也是做信创工作的核心出发点。的要求，支持国内自主研发和技术创新，能够在关键信息基础设施中替代国外产品，保障国家信息安全。广义上的安全，则是从国家信息安全

在程序中导入时，如下顺序1、Python 标准库模块2、Python 第三方模块3、应用程序自定义模块import的搜索顺序：首先判断这个module是不是built-in即内建模块，如果是则引入内建模块，如果不是则在一个称为sys.path的list中寻找sys.path在python脚本执行时动态生成，包括以下3个部分：1、脚本执行的位置，即当前路径2、环境变量中的PYTHONPATH, 即.

本文主要向用户介绍基于Atlas 800 推理服务器（型号：3000）配置Atlas 300推理卡，如何快速完成昇腾NPU（Neural-Network Processing Unit，神经网络处理器单元）驱动固件、CANN（Compute Architecture for Neural Networks，AI异构计算架构）软件的安装，各软件说明如所示。表1-1 昇腾软件介绍软件类型软件介绍昇腾N

作为一个以前后端分离为模式开发小组，我们每隔一段时间都进行这样一个场景：前端人员和后端开发在一起热烈的讨论"哎，你这参数又变了啊"，"接口怎么又请求不通了啊"，"你再试试，我打个断点调试一下.."。可以看到在前后端沟通中出现了不少问题。对于这样的问题，之前一直没有很好的解决方案，直到它的出现，没错...这就是我们今天要讨论的神器：swagger，一款致力于解决接口规范化、标准化、文档化的开源库，一