开源组件是：“任何人都可以自由使用、更改和共享（以修改或未修改的形式）的软件”。当今企业依靠开源来加速开发、降低成本和推动创新。对开放源码的糟糕管理可能会使组织面临安全、法律和操作风险。

在Vue 3中，`defineProps`方法是一个重要的API，用于定义组件的Props属性。通过`defineProps`，我们能够更加灵活地声明和使用组件的属性，同时享受到类型检查和智能提示的好处。

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。研究人员发现，通过专注于大型语言模型的Transformer注意力块，LoRA的微调质量与完整模型的微调相当，同时速度更快，计算需求更低。训练权重更小，因为原始模型被冻结，我们注入新的可训练层，可以将新层的权重保

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。研究人员发现，通过专注于大型语言模型的Transformer注意力块，LoRA的微调质量与完整模型的微调相当，同时速度更快，计算需求更低。训练权重更小，因为原始模型被冻结，我们注入新的可训练层，可以将新层的权重保

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。研究人员发现，通过专注于大型语言模型的Transformer注意力块，LoRA的微调质量与完整模型的微调相当，同时速度更快，计算需求更低。训练权重更小，因为原始模型被冻结，我们注入新的可训练层，可以将新层的权重保