数据库（database）是用来组织、存储和管理数据的仓库。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。为了方便管理互联网世界中的数据，就有了数据库管理系统的概念（简称：数据库）。用户可以对数据库中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。我们可以看到在MyISAM中数据和

内网穿透理解、内网穿透配置、公网访问私有ip地址所在网络

在本文中，我们将探索如何利用两个强大的Go语言包——goquery和chromedp——来爬取网页文章。goquery是一个轻量级且易于使用的库，它提供了基本的HTTP请求功能，允许我们直接向目标URL发起请求并获取页面内容。相比之下，chromedp则提供了更为高级的功能，它能够模拟一个完整的Chrome浏览器实例，支持后台运行，并能够执行复杂的用户交互操作，如鼠标点击和页面滚动。通过结合使用这

在大语言模型出现以前市面上只有决策式、分析式AI分决策式/分析式以及生成式决策式主要是根据以往的信息进行分析，主要是智能推荐、风控辅助决策等等。比如房价（根据过去一两年房价数据判断影响房价的因素输出一个模型用来分析预测未来的房价，咱们的风控团队也是用以往的贷款数据判断用户是否会还款的各种因素（信用、工作、家庭、imss、cep等）来分析一个人是否借钱会还）生成式ai是学习归纳已有数据以后，进行一个

方面说明核心优势1.高效处理稀疏特征交叉：分解思想降低参数规模，可泛化到未出现的特征组合；2.线性时间复杂度：交叉项计算复杂度为 O (kn)，计算极快；3.兼顾表达与泛化：比线性模型强，比 DNN 在稀疏场景更稳健。主要局限1.仅限二阶交叉：仅建模两两特征交互，高阶复杂模式（如 “年轻男性 + 周末晚上 + 科幻片”）需结合 DNN（如 DeepFM）；2.隐向量解释性弱：“潜在特质” 无直观物

所以在无监督学习中：大模型会自行学习人类语言中的语法语义，了解表达结构和模式，有了大量无监督学习后就可以进行根据上文对下文的预测，具体就是：模型会根据看到的一部分文本然后基于上限文的常识去预测下一个token，然后比较正确答案和他的预测，模型再更新权重，随着见过的文本越多，生成也就越好，预训的结果就是得到一个基座模型，基座模型和gpt背后和人对话的模型还是有很大差别的。这样一来，模型通过计算向量之

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