是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。使得数据的价值最大化分析用户的消费行为制定促销活动的方案制定促销时间和粒康计算用户的活跃度分析产品的回购力度分析广告点击率决定投放时间制定广告定向人群方案决定相关平台的投放……数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当的行动保险公司从大量赔付申请数据中判断哪些为骗保的可能。

外键约束——将一个列添加外键约束与另一张表的主键（唯一列）进行关联之后，这个外键约束的列添加的数据必须要在关联的主键字段中存在创建原则：先创建不含外键的表也就是班级表一般使用第一种，第二种主要用于修改已创建的表为副表，当约束再添加时，也应起名字。代码实现：二、外键约束——级联与其他表进行关联了的数据，不能进行修改和删除操作1.将引用了表字段的学生记录中的关联字段修改为NULL;2.在修改班级信息表

所以我摊开手，让时间来解。

1.Transformer 与 RNN 不同，可以比较好的并行训练。2.Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的。因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。3.Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q、K、V 矩阵通过输出进行线性变换得到。

任务定义 ——> 建立标注规范 ——> 标注人员学习标注规范 ——> 标注人员进行标注 ——> 对标注结果进行审核 ——> 使用标注数据训练模型 ——> 模型验证效果 ——> 模型实际预测。模型任务可以看作一个贝叶斯一样的多条件概率的组合，pretrain、prompt、example三者条件概率的组合，三者皆对于最终概率有影响。对于一个较大的模型而言，给出一个例子就可以显著的提升ICL的效果，给

网页有图片、链接、文字等元素组成，我们后面的任务是要把这部分网页元素通过代码写出来。

二叉树是 n(n ≥ 0) 个结点组成的有限集合，这个集合要么是空集（当 n 等于 0 时），要么是由一个根节点和两棵互不相交的二叉树组成，其中这两棵互不相交的二叉树被称为根节点的左子树和右子树如图所示，2 是 1 的左子树，3 是 1 的右子树；同时，4 和 5 分别是 2 的左右子树，6 和 7分别是 3 的左右子树存放当前结点的value值存放当前节点的左孩子存放当前节点的右孩子接收参数 m

创建一个队列（列表实现）来存储滑动窗口中的元素，初始化头指针 front 记录当前窗口中第一个有效元素的索引，列表长度等于传入的滑动窗口长度，初始化变量 sum 用于累计当前窗口所有元素的总和，避免每次重新计算总和。判断是否当前元素的个数 大于 滑动窗口的长度，由于题目中要求最后size个值的平均值，所以直接将超过size长度部分元素出队即可（通过递增 front 指针，出队变相移动 front

— 25.2.28。

队列一端删除（头），一段添加（尾）先进先出（FIFO）栈一端删除和添加后进先出（LIFO）双端队列队列的两端都可以添加、删除。