这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。在AI大模型中，Prompt的作用主要是给AI模型提示输入信息的上下文和输入模型的参数信息。在使用大语言模型时，总会看到token一词，调用大模型api是根据token的使用数进行付费。与当前的人工智能（AI）相比，AGI 不是专门针对某个任务（如语言生成、图像识别），而是具备。大模型（Large Model）是指

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描

使用alpaca格式的数据集，例如。swanlab实验可视化。

支持向量机（Support Vector Machine）是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。假设两类数据可以被H=x:wTx+b≥cH = {x:w^Tx + b \ge c}H=x:wTx+b≥c分离，垂直于法向量www，移动HHH直到碰到某个训练点，可以得到两个超平面H1H_1H1​和H2H

但是官网上是全局安装，这里提供一个非全局安装的。在非全局中，不能在命令行直接使用。显示了版本号就表明安装成功了。模型还是比较容易的，根据官网。目前使用没有遇到权限问题（使用下面命令安装（少了。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描

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Ruff 是一个用 Rust 编写的高性能 Python 静态分析工具和代码格式化工具。它旨在提供快速的代码检查和格式化功能，同时支持丰富的配置选项和与现有工具的兼容性。是用rust实现的python Linter&Formatter。它可以作为代码检查工具和代码格式化工具使用。代码格式化采用单引号、缩进使用。

origin_url=javaweb%25E9%2585%258D%25E7%25BD%25AEJSTL.assets%2Fimage-20240410110816979.png&pos_id=img-o55SetbS-1712719123913)在网上下载好jakarta-taglibs-standard并解压。在jakarta-taglibs-standard目录下。在idea菜单栏找到“文件

首先，在鸿蒙项目下中找到module项，在里面填写在页面对应js文件内，填写。GET。