这意味着，就像欧几里得几何中平面上的点可以根据其坐标相近或相远一样，在语义空间中，点的接近程度反映了语义上的相似性。举例来说，创建有效的提示语可能与直觉相悖（例如，与 SQL 形成对比），最近的一篇研究论文发现，最有效的提示语之一以“深呼吸，一步一步来”开头。然而，对于机器学习专家来说，这是一个具有挑战性的过程，而且对于像 GPT 这样规模庞大的模型来说，这会消耗大量的资源。通过学习大型数据集中的

这意味着，就像欧几里得几何中平面上的点可以根据其坐标相近或相远一样，在语义空间中，点的接近程度反映了语义上的相似性。举例来说，创建有效的提示语可能与直觉相悖（例如，与 SQL 形成对比），最近的一篇研究论文发现，最有效的提示语之一以“深呼吸，一步一步来”开头。然而，对于机器学习专家来说，这是一个具有挑战性的过程，而且对于像 GPT 这样规模庞大的模型来说，这会消耗大量的资源。通过学习大型数据集中的

我通过重启docker 解决。

解决办法是修改一下该端口，重新启动就行。

Tensorflow和pytorch、PaddlePaddle都是非常优秀的深度学习框架，它们各自有着独特的优势和特点。

hosts文件路径：C:\Windows\System32\drivers\etc。F12打开控制台，看到上传文件接口用域名用的是node-1，解析不到对应的ip。解决办法：修改windows的hosts文件。修改hosts文件的权限，右键鼠标选择属性。然后添加hosts记录，保存。

我通过重启docker 解决。

解决办法是修改一下该端口，重新启动就行。

首先去https://grafana.com/grafana/dashboards/ 去搜索，搜索micrometer，然后选择一个你中意的，copy它的id，导入监控面板。如下prometheus架构图，prometheus serrver通过拉取metris数据来采集数据，而数据提供靠各个jobs/exporters。node_exporter是监控服务器的exporter，下载安装包，并配置

图为：对以上的图进行邻接矩阵存储的示意图为：算法代码：public class GrapDemo2 {//访问标志数组static boolean visited[]=new boolean[Graph2.vertex.length];public static void main(String[] args) {int i;...