Tensors张量是一种特殊的数据结构，它和数组还有矩阵十分相似。在Pytorch中，我们使用tensors来给模型的输入输出以及参数进行编码。Tensors除了张量可以在gpu或其他专用硬件上运行来加速计算之外，其他用法类似于Numpy中的ndarrays。如果你熟悉ndarrays，您就会熟悉tensor的API。如果没有，请按照这个教程，快速了解一遍API。

成本模型是查询优化器用来估算查询执行成本的一组规则和算法。对于给定的查询，优化器会考虑多种可能的执行计划，并使用成本模型来预测每种计划的执行效率。执行成本通常是一个抽象的数值，它综合了CPU时间、I/O操作、内存使用等多个因素。数据表的统计信息：包括表的行数、列的基数（不同值的数量）、索引的唯一性等。这些信息对于评估查询的过滤效果和索引的选择性至关重要。索引的使用：索引可以显著提高查询性能，但并非

Anaconda：一个开源的Python发行版，用于简化包管理和环境部署。通过Conda工具，您可以轻松创建、管理和切换多个独立的Python环境，避免依赖冲突。Pycharm：一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），提供代码编辑、调试、版本控制等一体化支持，适合开发大型项目。CUDA：由NVIDIA推出的并行计算平台和API模型，允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算，大幅加速

Sklearn（全称Scikit-Learn）是一个基于Python语言的机器学习工具包。它建立在NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等Python数值计算库之上，提供了高效的算法应用，涵盖了几乎所有主流机器学习算法。Sklearn的API设计良好，接口简单，非常适合初学者上手。通过本文的介绍，你应该对Scikit-Learn有了更深入的理解，并且了解了如何使用它构建、训练和

在自动化测试领域，选择合适的工具对于提高测试效率和质量至关重要。本文将对两个流行的自动化测试工具——go-rod和Selenium进行比较分析，探讨它们的优势和劣势，以及在不同场景下的应用选择。通过对比，我们旨在帮助开发者更好地理解这两个工具的特点，以便在实际项目中做出更合适的技术选型。

2024年前端技术趋势体现出对TypeScript的复杂情感，强类型虽有利于大型项目质量，但在小型团队和技术水平有限的情况下可能增加复杂度，引发对Svelte、Turbo等更轻量级方案的关注。Vue3推崇简化组件开发，React则强化函数式组件与Hooks的应用。Vite虽以高速构建挑战Webpack地位，但短时间内两者共存，增加学习成本。Webpack作者推出的Turbopack利用Rust提升

通过自定义模板，可以更好地控制网页的外观和功能。模板文件通常是 HTML 文件，您可以在其中添加 CSS 和 JavaScript 代码，以实现自定义样式和交互效果。例如，您可以添加一个导航栏，以便在不同笔记之间快速切换。

负载均衡（Load Balancing）是一种计算机网络技术，用于在多个计算资源（如服务器、计算机、网络链接、中央处理器或磁盘驱动器）之间分配负载，以便实现最优的资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间并避免任何单一资源的过载。这些负载均衡算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和需求。在实际应用中，需要根据系统的特点和需求来选择合适的负载均衡算法。参考内容。

通过仔细考虑这些因素，教育工作者可以选择能够提高教学效率、支持学生学习并促进积极教育成果的人工智能工具。参考文章。

本文主要介绍如何在Windows系统快速部署Ollama开源大语言模型运行工具，并安装Open WebUI结合cpolar内网穿透软件，实现在公网环境也能访问你在本地内网搭建的大语言模型运行环境。近些年来随着ChatGPT的兴起，大语言模型 LLM（Large Language Model）也成为了人工智能AI领域的热门话题，很多大厂也都推出了自己的大语言模型，并或多或少的开源了自己的大语言模型，