双向Dijkstra算法：这种变体从源点和目标点同时运行Dijkstra算法，直到两个搜索相遇。这可以在某些情况下减少需要探索的顶点和边的数量。双向A*算法：与双向Dijkstra类似，双向A*从两个方向搜索，并利用启发式函数来加速搜索过程。这通常可以进一步减少搜索空间和时间。时间依赖的路径规划：这些算法变体考虑了动态变化的边权重（如交通条件）。它们使用更复杂的数据结构来适应时间依赖性，以提供实时

在 API 调用中，您可以描述函数，并让模型智能地选择输出包含调用一个或多个函数的参数的 JSON 对象。Chat Completions API不会调用该函数；相反，模型会生成 JSON，您可以使用它来调用代码中的函数。本指南重点介绍使用聊天完成 API 进行函数调用，有关助手 API 中函数调用的详细信息，请参阅助手工具页面。

LangChain 的核心组件模型 I/O 封装LLMs：大语言模型Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装PromptTemple：提示词模板OutputParser：解析输出数据连接封装Document Loaders：各种格式文件的加载器Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract

当你在Git中遇到 “Automatic merge failed;fix conflicts and then commit the result.” 的错误时，这意味着你尝试合并两个分支时出现了冲突。Git无法自动解决这些冲突，因此需要你手动解决。解决合并冲突可能是一个复杂的过程，特别是在大型项目或多人协作的环境中。始终保持良好的沟通和代码审查实践，可以帮助减少冲突的发生和复杂性。

不同是 神经网络的一层运算不只有矩阵乘法，还会有一个加法。以及 进行完线性计算后，还要经过非线性的激活函数。，隐藏层中神经元的个数就是变换后空间的维度，代表可以升维也可以降维。​2. 加上偏置系数b，相当于对空间向量进行了一个平移操作。隐藏层虽然有了更深的层，但是神经元的个数却在减少。隐藏层越深，抽象程度越高。

自回归模型（Autoregressive Model, AR模型）是时间序列分析中的一种基本模型，其核心思想是当前观测值可以通过其过去的若干个观测值的加权和来预测，其中的权重参数由数据自身决定。数学上，一个自回归模型可以表示为：Xtcϕ1Xt−1ϕ2Xt−2⋯ϕpXt−pϵtXt​cϕ1​Xt−1​ϕ2​Xt−2​⋯ϕp​Xt−p​ϵt​XtX_tXt​) 是在时间 (ttt。

打完标签后点击merge multiple clouds将其合并为一个。点击加号在前六列的基础上再加上一列，列名为label。这时视角不能动了，进行框选分割，分割出上牙和下牙。这里设置其他为0,上牙的标签为1，下牙为2。导入cloudcompare。

yolo及yolo的变体anchor boxes (锚框)intersection over union 并集交集用于计算两个边界框的差异程度bounding box predictions 边界框预测non maximum suppression非极大值抑制为了分离这些边界框并为每个对象获得单个边界框，我们使用IOU。这种获取单个边界框并分离不同边界框的技术称为非极大值抑制。分别对这些边界框应用

第一个是在解码器里面，这个注意力上会加一个掩码，就是因为在推理的时候，解码器部分是一个词一个词生成的这就代表了你生成到某个词的时候，这个词它只能受到它之前词的影响，不应该被未来生成的词所决定。维度它是每一个输出的维度，再乘以头的个数，然后最后得到这个结果以后，还会再和一个W矩阵相乘，再得出一个输出的词向量。多头注意力机制比卷积神经网络它有更大的可能性，它不再局限于卷积核，必须是围绕一个中心的，是可

本项目中，使用单例模式创建日志系统，对服务器运行状态、错误信息和访问数据进行记录，该系统可以实现按天分类，超行分类功能，可以根据实际情况分别使用同步和异步写入两种方式。其中异步写入方式，将生产者-消费者模型封装为阻塞队列，创建一个写线程，工作线程将要写的内容push进队列，写线程从队列中取出内容，写入日志文件。日志系统大致可以分成两部分，其一是单例模式与阻塞队列的定义，其二是日志类的定义与使用。流