摘要： "诱导头"（Induction Heads）是Transformer模型中实现小样本学习的关键神经机制，通过"扫描-匹配-复制"模式预测后续token。研究表明，单个注意力头即可完成这一过程（早期认为需要多头协作），其工作原理是识别重复token模式并复制后继token。代码实验验证了GPT-2模型中存在此类诱导头（如Layer 1, Head 3的

一样的分而治之策略，它的思路是依据一个“基准值”数据项来把列表分为两部分：小于基准值的一部分和大于基准值的一部分，然后每部分再分别进行快速排序，这是一个递归的过程。此外，增量序列中的值不应该有除 1 之外的公因子，否则可能会造成前面某一趟分在同一组已经比较过的数据项，在本趟继续分在同一组，此时这些数据项再次相互比较毫无意义，同时还会增加算法的时间，例如 8、4、2、1 这样的序列就不要选取（8、4

数据库采用SQL-server，数据库文件备份在文章末尾。包含对**实验二：《SQL数据操作语言》**——Company数据表的查询，**实验三：《SQL数据定义语言》**——使用T-SQL数据库创建JOBS数据库，**实验四：《T-SQL语言编程》**——使用T-SQL语言创建储存过程和触发器。数据库练习题，将就参考。

任务描述本关任务：编写代码实现栈的基本操作。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：栈抽象数据类型；Python 中 List 的操作方法。栈抽象数据类型抽象数据类型“栈”是一个有次序的数据集。 在栈中，数据项的加入和移除都仅发生在同一端，这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。距离栈底越近的数据项， 留在栈中的时间就越长，而最新加入栈的数据项会被最先移除。这种次序通常称为“后进先出”（ LIF