核心结论：。

熵是信息论中的核心概念，由香农（Shannon）提出，用于衡量一个随机变量取值的不确定性程度。简单来说，熵值越高，随机变量的不确定性就越大；熵值越低，不确定性就越小。当随机变量的取值确定无疑时（比如必然发生的事件），熵值为0；当随机变量所有取值的概率均等时，熵值达到最大。对于离散型随机变量X，其可能的取值为x₁, x₂, …, xₙ，对应的概率分布为P(X=xᵢ) = pᵢ（其中i=1,2,…

自回归模型是基于历史信息逐元素生成序列的模型，核心特点是时序依赖和串行生成。GPT是典型的自回归模型，采用Transformer解码器架构，通过掩码自注意力机制确保生成每个token时仅依赖前面内容。与非自回归模型相比，GPT生成更连贯但速度较慢。这种设计使GPT能生成逻辑清晰的长文本，成为优秀对话和创作模型的基础。

_call__语法：最常用，调用方式简洁直观，适用于单个输入的情况。invoke方法：和直接调用链对象功能类似，在某些场景下可能更具灵活性。apply方法：用于批量处理多个输入，能提高处理效率。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档flink查看localhost:8081 显示Not foundflink查看localhost:8081 显示Not found总结flink查看localhost:8081 显示Not found访问：http://localhost:8081/显示：{“errors”:[“Not found.”]}处理方法：在pom.xml里

实践数据湖icerberg专栏本专栏记录iceberg菜鸟到专家的过程，记录踩坑，填坑，iceberg特征的了解与原理的认知

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数据湖iceberg 系列文章目录提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档数据湖实践第一课 flink+iceberg入门数据湖iceberg 系列文章目录前言一、数据湖iceberg实践环境说明二、启动flink sql客户端1. 启动flink standalone集群2.下载flink iceberg runtime的包，启动flink-sql3.创建基于hadoop

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