H264是一种高效视频编码标准，通过去除视频中的时空冗余实现高压缩率。其核心原理是利用I帧存储完整图像，P/B帧仅存储与参考帧的差异数据。视频被划分为GOP（图像序列组），每组包含一个I帧和若干P/B帧。H264广泛应用于电影、短视频等场景，支持多种封装格式（如MP4、FLV）。该编码技术显著提升了视频传输效率，成为当前主流的视频压缩方案。

flutter开发插件是导入AAR包出现错误:flutter Direct local .aar file dependencies are not supported when building an AAR. The resulting AAR would be broken because the classes and Android resources from any local .a

【代码】LLM大模型-基础篇-Python基础。

Hugging Face 开发的开源 Python 库。提供各种预训练的 Transformer 模型（BERT、GPT、T5 等）。支持 PyTorch 和 TensorFlow。提供简单的pipelineAPI 和灵活的底层接口。备注“预训练模型”是指已经在大规模数据上训练好的模型，可以直接用，也可以在你的数据上微调。pipeline是最简单的调用方式，适合快速体验。

大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）是一种人工智能模型，能够理解和生成人类语言。文本分类（判断文章类别）问答（回答问题）翻译（中英互译等）对话（像 ChatGPT 一样聊天）备注“大”是指模型的参数量很大（通常超过 100 亿个参数），这些参数是在海量文本数据上训练出来的。参数越多，模型的理解和生成能力通常越强。GLM（清华大学）BLOOM（开源社区）优点能像人类一

版本核心变化训练方式数据集代表能力GPT-1Transformer Decoder（去掉第二子层）无监督 + 有监督微调预训练 + 微调GPT-2Pre-LayerNorm，序列长度 1024无监督（zero-shot）WebTextZero-shot 推理GPT-3大规模参数与数据无监督（few-shot/zero-shot）多源大规模数据规模驱动能力GPT-4多模态（文本+图像），128k t

Prompt-Tuning：通过模板将下游任务转化为预训练任务形式，减少额外参数，适合小样本/零样本场景。PET 核心组件：Pattern（模板）、Verbalizer（标签映射）。P-Tuning V1 核心思想：固定大模型参数，使用 LSTM + MLP 编码 Prompt，提升连续性与关联性。

文本分类旨在将金融文本划分到预定义的类别中。以下是完整的实现代码：python"""利用LLM进行金融文本分类任务"""# 定义类别及其示例'新闻报道': '今日，股市经历了一轮震荡，受到宏观经济数据和全球贸易紧张局势的影响。投资者密切关注美联储可能的政策调整，以适应市场的不确定性。','财务报告': '本公司年度财务报告显示，去年公司实现了稳步增长的盈利，同时资产负债表呈现强劲的状况。经济环境的

近年来，超大规模预训练语言模型（如。

Function Call（函数调用）是 OpenAI 于 2023 年 6 月 13 日推出的一项重要功能。它让大语言模型具备了调用外部函数或 API的能力，从而突破训练数据局限，获取实时信息、执行具体任务。pythontools = ['description': '获取给定位置的当前天气','description': '城市或区，例如北京、海淀',},},},pythontools = [