首先我们看一下论文摘要，快速理解论文的核心内容问题与一样，都是以任务为中心的思路解决问题。以任务为中心：它们都在试图解决FFT针对不同的下游任务都需产生一个新的微调后大模型而导致的成本效率问题。解决方案：论文提出的，也是一种使用Soft Prompt(软提示)进行迁移学习的方法。统一不同下游任务的训练数据格式，并将这些不同下游任务的训练数据汇总成一个乱序的数据集，微调预训练模型，最终获得一个能处理

普通的线程是没有looper的，如果需要looper对象，那么必须要先调用Looper.prepare方法，而且一个线程只能有一个looperHandler是如何完成跨线程通信的？Android中采用的是Linux中的 管道通信关于管道，简单来说，管道就是一个文件在管道的两端，分别是两个打开文件文件描述符，这两个打开文件描述符都是对应同一个文件，其中一个是用来读的，别一个是用来写的消息队列创建时调

在大家使用vue3编写组件的时候，通常会把数据暴露到模板中使用：在我们修改响应式数据的值时，不会触发重新渲染再点击按钮之后，从控制台中可以看出数据已经改变，但是页面文字并没有做出相应的改变。因为扩展运算符(...)导致，响应式对象变成了一个普通对象。把一个普通对象暴露到模板中使用，是不会在渲染函数与响应式数据之间建立响应式联系的。return {...obj//等价于return {bar:'vu

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，

3.Activity的创建流程4.Activity，Window与View的关系5.Activity，Task和Back Stack的一些概念欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学

使用java编写的源代码编译后生成了对于的class文件，但是class文件是一个非常标准的文件，市面上很多软件都可以对class文件进行反编译，为了我们app的安全性，就需要使用到Android代码混淆这一功能。针对 Java 的混淆，ProGuard就是常用的混淆工具，且他不仅仅是混淆工具，它同时可以对代码进行压缩优化混淆。下面我们来简单介绍下ProGuard工作流程。ProGuard 工作流

我们知道，项目越复杂、代码量越多、参与开发人员越多、开发维护时间越长，我们就越是要重视代码质量。代码质量下降会导致项目研发困难重重，比如：开发效率低，招了很多人，天天加班，出活却不多；线上 bug 频发，查找 bug 困难，领导发飙，中层束手无策，工程师抱怨不断。导致代码质量不高的原因有很多，比如：代码无注释，无文档，命名差，层次结构不清晰，调用关系混乱，到处 hardcode，充斥着各种临时解决

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HMAC算法的数学公式为：其中：H 为密码Hash函数（如MD5或SHA-2），能够对明文进行分组循环压缩；k 为密钥（secret key）；m 为要认证的消息；k’ 是从原始密钥 k 导出的另一个密钥（如果 k 短于散列函数的输入块大小，则向右填充零；如果比该块大小更长，则对 k 进行散列）ipad 内部填充（0x5C5C5C…5C5C，一段十六进制常量）；opad 外部填充（0x363636

深度学习机器学习哪些常用的机器学习算法？回归算法有：线性回归、Lasso回归、岭回归。分类算法有：逻辑回归、决策树、贝叶斯、SVM、神经网络、集成学习。聚类算法有：k-means、层次聚类、（密度聚类不敢说，因为切实忘了原理过程）。详细的讲解一下，线性回归的原理么？线性回归的回归模型为 y=WTX{y = W^{T}X}y=WTX，就是训练一条直线来拟合我们的训练数据，根据这个训练好的线性函数来预