本文详细描述了 OpenAI 在训练 gpt3 模型时所使用的数据预处理算法，并给出了详细的代码实现

本文主要描述了 chatgpt 等大模型如何使用滑动窗口算法生成用于模型训练的数据集

剖析chatgpt算法中输入预处理

一个恶意进程如何侵入用户进程的内存

在web上实现关键字实时语法高亮效果

用reactjs和bootstrap创建Monkey编程语言的网页IDE

设计Monkey语言的词法解析器

最近工作上需要使用java完成高并发的服务器后台设计，因此对此作了一些研究，于是想把研究的心得，总结，经验写出来与大家分享，顺便巩固自己的认知。java通常用来开发大型网站，特别是用来开发应对高并发的后台服务器，例如淘宝就是依赖java后台来满足每天面临的海量数据请求。java在应对高并发上形成了一系列成熟的设计思想以及应用框架，掌握这些知识能大大扩宽一个技术人员的择业范围和技术实力，在未来十年内

没吃过猪肉，但得看过猪跑。虽然我们暂时对深度学习及神经网路的基本原理知之甚少，但获得深刻理性认识必须建立在足够的感性认知之上，就像掌握游泳技巧的前提是把自己泡到水里。因此我们在研究分析神经网络的技术原理时，先用代码构建一个实用的智能系统，通过运行后看结果的方式，我们就能快速建立起对深度学习相关技术的感知，这为我们后续建立扎实的理论体系奠定坚实的基础。神经网络系统的开发一般都使用python语言

在上一节，我们通过逐步分析的方式讲清楚了神经网络是如何将终端计算获得的误差逐层反向传播给每一个神经元的，同时我们根据节点链路上的权重比值，将误差依次分配给对应的节点，并通过笔算的方式计算了下面例子中每个神经元节点所应该承担的误差。如果每次都这么繁琐的计算神经元节点误差的话，那么对于那些更复杂，节点更多，层次更多的神经网络，运算量是不可估计的，因此我们必须要找到行之有效的运算方式，快速计算每...