定义大模型（Large Models）是指参数量极大（通常在十亿级（Billion）到万亿级（Trillion））的深度学习模型，通过海量数据和复杂架构训练，具备强大的泛化能力和多任务处理能力。大规模参数：模型参数量远超传统模型（如GPT-3有1750亿参数，PaLM达5400亿）。通用性：通过预训练学习通用知识，可适配多种下游任务（如文本生成、图像识别、代码编写）。自监督学习：依赖无标注数据（如

提示工程是释放大模型潜力的关键技能，核心在于清晰定义任务+结构化引导模型思考。迭代优化：通过测试不同提示版本对比效果。领域适配：医疗、法律等专业领域需结合术语和规范。伦理审查：避免生成有害或偏见内容（如添加过滤条件）。通过持续实践，可显著提升模型输出质量，减少“AI幻觉”风险，使其真正成为高效的生产力工具。

大模型Agent是一种基于大型语言模型（LLM）的智能系统，能够自主感知环境、规划任务、调用工具并完成复杂目标。其核心原理是，实现从“思考”到“行动”的闭环。

提示工程是释放大模型潜力的关键技能，核心在于清晰定义任务+结构化引导模型思考。迭代优化：通过测试不同提示版本对比效果。领域适配：医疗、法律等专业领域需结合术语和规范。伦理审查：避免生成有害或偏见内容（如添加过滤条件）。通过持续实践，可显著提升模型输出质量，减少“AI幻觉”风险，使其真正成为高效的生产力工具。

线性表（Linear List）是具有相同数据类型的n (n ≥ 0)个数据元素的有限序列。。关键特性：元素个数有限。所有元素属于同一数据对象。元素之间存在严格的顺序关系。存在唯一的“第一个”元素（表头元素，无直接前驱）。存在唯一的“最后一个”元素（表尾元素，无直接后继）。除表头和表尾元素外，每个元素aᵢ(1 < i < n) 都有且仅有一个直接前驱aᵢ₋₁和一个直接后继aᵢ₊₁。一对一的线性关系

编码器是“理解者”，擅长从数据中提取抽象特征；解码器是“生成者”，擅长基于上下文创造新内容；两者协作可处理复杂任务（如翻译、对话），而独立设计则针对特定场景优化（如GPT纯生成、BERT纯理解）。现代大模型（如LLaMA、PaLM）常采用解码器-only架构，因其生成能力更适配通用任务，而编码器-解码器架构在需精确对齐输入输出的场景（如翻译）中仍不可替代。

神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dr

根据已有的数据库表生成Django框架的APP中的models.py代码生成模型文件命令python3 manage.py inspectdb将模型导入APPpython3 manage.py inspectdb > app/models.py将通过models.py修改的字段同步到数据库表中生成迁移文件python manage.py makemigrations同步到数据库中python

神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dr

大模型Agent是一种基于大型语言模型（LLM）的智能系统，能够自主感知环境、规划任务、调用工具并完成复杂目标。其核心原理是，实现从“思考”到“行动”的闭环。