人工智能计算，只是高性能计算的一个分支，是针对神经网络，深度学习等，针对特定领域、特定场景产生的应用需求。在计算机世界，一切信息可以通过数据来表示，包括语音数据、文本数据、图像数据、压力数据、温度数据等等，人工智能就是通过海量数据对计算机进行驯化，来实现计算机模仿，具备或超出人的能力。因此，海量数据的采集、清洗、存储、标注、处理、传播成为关键，人工智能的发展需要高水平算法和算力作为支撑，反映在对高

摘要：文章详细解析了presence_penalty和frequency_penalty两个参数的作用机制与应用场景。frequency_penalty通过惩罚重复出现的token来提升文本词汇多样性，而presence_penalty则鼓励引入新概念来丰富内容。参数值通常设置在-2.0到2.0之间，不同取值会产生从轻微调整到严格避免重复的效果。文章还比较了两个参数的区别，并通过示例说明其实际应用

当多台设备进行通信时，如笔记本A要与B通信，同时笔记本A要与C通信，A与B在同一网段，A与C在同一网段，A只有一个网口，此时怎么办？解决方法：将ABC三台设备均接在交换机上。这样就可以实现A与BA与C的通信。也就是说同一台交换机上连接的设备可以不必均在同一网段。交换机上的设备会自己去寻找各自相同的网段进行通信。交换机对网线1.23.6的口进行转换。windows系统支持一台电脑同时设置多个Ip地址

人工智能计算，只是高性能计算的一个分支，是针对神经网络，深度学习等，针对特定领域、特定场景产生的应用需求。在计算机世界，一切信息可以通过数据来表示，包括语音数据、文本数据、图像数据、压力数据、温度数据等等，人工智能就是通过海量数据对计算机进行驯化，来实现计算机模仿，具备或超出人的能力。因此，海量数据的采集、清洗、存储、标注、处理、传播成为关键，人工智能的发展需要高水平算法和算力作为支撑，反映在对高

token”是当前语言类模型的数据单位。当前的自回归语言模型是根据 token 来作为单位进行数据处理和计算，分词（tokenization）就是将句子、段落、文章这类型的长文本分解为以 token 为单位的数据结构，把文本分词后每个词表示成向量进行模型计算。例如在英文语境下，“happy”可能被分解为“hap”、“-py”两个 token，中文语境下，“我很开心”可以分成“我”，“很”，“开心”

研究领域注重方向符号主义研究抽象思维注重数学可解释性连接主义研究形象思维偏向于仿人脑模型行为主义研究感知思维偏向于应用和身体模拟人类具有智能不仅仅是因为人有大脑，并且能够保持持续学习。机器要想更“智能”，也需要不断学习。符号主义靠人工赋予机器智能，连接主义是靠机器自行习得智能，行为主义在与环境的作用和反馈中获得智能。它们彼此之间扬长补短，相信随着人工智能研究的不断深入，这三大学派会融合贯通，共同合

从可执行程序的角度来说，如果一个数据未被初始化，就不需要为其分配空间，所以.data 和.bss 的区别就是 .bss 并不占用可执行文件的大小，仅仅记录需要用多少空间来存储这些未初始化的数据，而不分配实际空间。堆的地址空间是向上增加，即当堆上保存的数据越多，堆的地址越高。注意：堆内存需要程序员手动管理内存，通常适用于较大的内存分配，如频繁的分配较小的内存，容易导致内存碎片化。栈的另外一个重要特征

如下图所示，模型在训练集上的精度一直不断上升，但模型在验证集上的精度在第二轮就达到最高点然后就开始下降，这时模型在训练数据上开始出现过拟合的现象，模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的。简单模型是指参数更少的模型，另一种常见的降低过拟合的方法就是强制让模型权重只能取较小的值，从而限制模型的复杂度，这使得权重值的分布更加规则。2.但同时，要让训练好的模型在前所

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :QMainWindow(parent),ui(new Ui::MainWindow){ui->setupUi(this);QTreeWidgetItem * mm,nn;mm = new QTreeWidgetItem(ui->treeWidget,QStringList("测试1"));mm->s

我们知道在Qt中可以使用 继承QThread类，然后重载run函数，来启动线程；此外还可以使用另一种方法：线程函数为类成员函数，注意，必须是静态成员函数，pthread_create（）函数，传递this指针参数， 线程函数中将形参强转为类指针，此时，可以该指针调用类成员变量了。例如:class MYFUNC{private:int value;public:MYFUNC();stati