而且其比较好的特点是用树状可以降低序列的长度，从 O(n)降低到 O(log(n))，熟悉数据结构的朋友都不陌生。和后文将提到的自动编码器Q相似，我们期待堆叠的RBF有数据重建能力，及输入一些数据经过RBF我们还可以重建这些数据，这代表我们学到了这些数据的重要特征将RBF堆叠的原因就是将底层RBF学到的特征逐渐传递的上层的RBF上，逐渐抽取复杂的特征。DBN最主要的特色可以理解为两阶段学习，阶段1

function testFun() {//for (var i = 0; i < 10; i++) {//setTimeout(function () {//console.log(i);//}, 0)//}for (var i = 0; i < 10; i++) {...

更新模型的参数值（经验），以优化处理任务的指标表现，最终学习出较优的模型，并运用模型对数据进行分析与预测以完成任务。因此，可以通过优化算法（如梯度下降算法、牛顿法等）有限次迭代优化模型参数，尽可能降低损失函数的值，获得较优参数。有了极大化降低损失函数为目标，第一反应通常是求解损失函数的最小值以获得最优的模型参数。模型（机器学习模型）简单来说就是，学习数据特征和标签的关系或者学习数据特征内部的规律。

研究发现，模型规模达到一定阈值以上后，会在多步算术、大学考试、单词释义等场景的准确性显著提升，称为涌现。AI大模型通常有数亿到数千亿的参数，这些参数用于存储和学习模型的知识。B是Billion（十亿）的意思，如7B模型就是70亿参数量的大模型。AIGC指【内容生成式人工智能】，指的是一种AI的类型，包括图像，文本，音频等内容生成式AI。一种用于处理序列数据的机制，允许模型在处理输入序列时对不同位置

笔者从事医疗信息化多年，而今医疗大模型正当风头无两，而实际落地的应用门可罗雀。无论如何，大模型将是未来的行业的重要方向，而沉淀在各大医疗机构的临床数据极有可能在未来发挥更大的价值，在此梳理医疗大数据治理体系，仅作学习记录，欢迎同行专业人士阅后探讨与指点。，以下分别从这几个方面分别进行简要介绍。

指针是C和C++的重点，也是后面学习数据结构的基础，因此深刻理解指针的概念很重要。但是指针的概念比较抽象，难于理解，而且一些复杂的程序中都是离不开指针的，如果不能理解指针，那么就不能理解较为复杂的程序了，作者结合了自己学习C++的经验，对指针，指针变量，地址作如下阐述。1.什么是指针：         程序中最离不开的就是变量，而变量相当于是一个容器，是用来存放数据的，变量是存放在内存中的...

局域网内，共享文件，设置了everyone可以访问的权限，但是另外一台计算机访问的时候有时候仍然需要用户名、密码。解决方案：在共享文件的计算机上设置：1.关闭windows防火墙2.右击 网络--属性-更改高级共享设置，在 所有网络中，密码保护的共享，无密码保护的共享，并保存。...

Task类是.NetFramework3.0提供的功能，是C#多线程系列的集大成者，提供了丰富的API线程池是单例的，Task中的线程源于线程池启动线程使用task启动新线程有四种方式：var task1 = new Task(() => Console.WriteLine("dosomething1"));task1.Start();var task2 = Task.Run(() =&gt

存储过程含义：一组预先编译好的sql语句的集合，理解成批处理语句1 提高代码的重用性2 简化操作3 减少了编译次数并且减少了和数据库服务器的连接次数，提高了效率1 创建语法CREATE PROCEDURE 存储过程名(参数列表)BEGIN存储过程体（合法的slq语句）END注意：1 参数列表包含三部分：参数模式、参数名、参数类型举例：IN stuname VARCHAR(20)参数模式：IN:该参