本文探讨了Gemini API的两大优化策略：批量处理(Batch Size)和代币(Token)效率。批量处理API适合非实时高吞吐量场景，能节省50%成本但不会降低延迟。系统指令(System Prompt)结合上下文缓存(Context Caching)可显著节省代币消耗，缓存重复内容可享受高达90%折扣。优化策略包括：Batch API用于批量处理降低成本，Context Caching减

torchrun 实现多卡GPU训练，怎么使用`torchrun` 是 PyTorch 提供的一个命令行工具，用于在多节点、多 GPU 环境下启动分布式训练任务。它是 `torch.distributed.launch` 的替代方案，提供了更简洁、更灵活的启动方式，能够自动处理进程组的初始化和管理。## torchrun --nproc_per_node=5 LoraQwenMulKa.py

Poe是Quora推出的AI模型聚合平台，整合了OpenAI、Anthropic、Google等公司的顶尖AI模型，提供多轮对话、自定义机器人等功能。平台采用免费额度+付费订阅模式，支持跨设备使用。当前页面展示的是Google最新旗舰模型Gemini-3-Pro，具备多模态处理能力（100万tokens上下文窗口）、强推理和Agent能力，适合复杂任务处理。Poe平台让用户无需切换即可体验不同AI

- **DeepSeek**适合需要**严格控制输出结构**的用户，通过官方模板和格式指令可快速获得专业级结果。- **豆包**更适合**追求效率和灵活性**的场景，自然语言交互和多模态支持降低了使用门槛。- 两者的提示词设计本质上都是**任务分解+约束明确**，用户可根据需求选择结构化或自然语言方式，必要时结合追问和示例进一步优化输出质量。

Google最新推出的Gemini 3 Pro模型在推理能力、多模态处理和产品集成方面有显著提升。该模型具备更精准的复杂问题解决能力，支持文本、图片、视频等多种输入格式，并增强了编程和自动化任务处理性能。文章还提供了通过API调用Gemini模型的Python代码示例，展示了如何实现问题分析与JSON格式输出。同时介绍了Gemini 2.5系列的稳定版本及其在Google搜索和办公套件中的深度集成

摘要（149字）： "Please indicate your Publishing Options"是期刊要求作者明确稿件最终出版形式的流程环节，与审稿结果无关。核心区别在于： 出版选项（投稿/录用后选择开放获取或传统模式）； 审稿进度（评审阶段状态）； 录用通知（审稿结束后的结果）。三者独立但有先后逻辑：审稿进度决定录用，录用后才需确认出版选项（少数期刊投稿时预选）。常见误

学术投稿系统中"待作者确认的投稿"状态指作者完成材料提交后需进行最终核对确认。作者需检查稿件文件、投稿信息等内容无误后点击"批准"，投稿才会进入后续编辑部处理流程。部分系统采用导师通讯机制，先以自己为通讯作者构建PDF，确认无误后再改为导师信息提交，确保流程顺畅。该环节是确保投稿内容准确性的重要步骤。

目录01、监督学习和非监督学习？02、常用的分类器有哪些，简述其原理？03、逻辑回归(LR,Logistic Regression)与线性回归的对比05、简述一下BP网络神经06、AdaBoost的基本原理？07、聚类算法——说一下你所熟悉的聚类的算法并加以说明；08、机器学习中，为何要经常对数据做归一化？10、归一化的种类11、归一化和标准化的区别是什么？12、简单说一下“熵”13、L1和L2的

用大白话说就是是一个中间件，比如你PyTorch的模型想转换别的，就得通过ONNX，现在有的框架可以直接转，但是在没有专门支持的时候，ONNX就非常重要了，万物先转ONNX，ONNX再转万物。NCNN的速度是超过TFLite的，但是有点麻烦的是之前得经常自己用C去复现一些算子(框架起步都这样)，现在因为使用的人数很多，因此算子很多。同样的设备，MNN的部署速度是非常快的，树莓派3B上cpu的加速是

移动端跨平台开发从最初的hybrid到react-native、weex，再到最近Geogle新推出的flutter移动UI框架，体验和性能越来越接近原生应用。这几种APP开发方式中自己亲身体验过的有hybrid、weex、flutter这三种，其中最为熟悉的是weex开发模式。大家都知道hybrid即为web+native的混合开发模式，优点就是拥有了web开发的服务端发布即可更新的便捷...