个人理解，不一定对，还望批评指教！有数据的区域划分到一样的划分方式。比如我们分别建一个数。有节点的区域同步区划。有节点的区域同步区划。

同一个实体在不同关系中的意义不同，同时不同实体，在同一关系中的意义，也可以相同。

017年8月上海地区摩拜单车的数据，已脱敏处理。

数据地址：System Data | Bay Wheels | Lyft

早期做instruction tuning的workin-context learning都是没有finetune过程，这里相当于finetune了一下在in-context learning的时候，故意给一些错误的例子、其他领域的返利，看看大模型的效果——>这篇论文的结论是，in-context learning只起到“唤醒”的作用，LLM本身就具备了所需要的功能。这里给LLM范例的作用只是提示

仿射函数

这个我记得是初中物理的知识。这里截取一段百度百科的说法，帮大家回顾一下： 用公式表示，布朗运动可以表示成 当X服从布朗运动的时候，求函数G(X,t)的全微分此时X和t是两个独立的变量，那么函数G(X,t)的全微分如下：.........

一个点集中的点到另一个点集的最短距离的最大值。

【代码】python 笔记：cls VS self。

本篇用并行梯度下降作为引子，使用MapReduce框架，简单介绍一下并行计算。1 并行梯度下降1.1 最小二乘回归我们记训练数据为最小二乘回归定义为：最小二乘回归的目标是寻找向量，使得对于所有的j，都接近于yj。同样地，我们可以用梯度下降解这个问题1.2 并行梯度下降由于 xj 和 w 都是 d 维向量，因此计算一个 g(xj , yj ; w) 的时间复杂度是 O(d)。【d次乘法】计算梯度需要