在大语言模型（如 ChatGPT、GPT-4、BERT、T5）中，机器学习的作用贯穿模型的训练、优化和推理过程。通过 Transformer 和深度学习技术，大语言模型能够理解、生成和优化文本，并在多个行业落地应用。大语言模型（Large Language Model, LLM）是现代人工智能（AI）发展的重要突破之一，而其核心驱动力正是。机器学习是计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统能够通过数

一只威武的狼站在长满苔藓的岩石上，凝视着远方，月光柔和地照在它的毛皮上，就像电影中的灯光一样，超现实。（未来机器人：1.3），蓝色发光的眼睛，复杂的机械细节，（黑暗赛博朋克城市：1.5），霓虹灯的反射。巨大的机械机器人站在霓虹灯闪烁的城市中，未来主义的赛博朋克主题，发光的全息图，超详细的电影构图。令人惊叹的战士肖像，电影级灯光，超详细，8K（底片：模糊、扭曲的脸，额外的手指，低分辨率）一位美丽女子

上次发布《多种方式访问mysql的对比分析》一文后，有读者留言，说SQLAlchemy的使用方法没讲清楚，只有一段简短的介绍，演示代码也比较模糊，SQLAlchemy在实际项目运用非常广泛，由于其支持 ORM 模型，能够将表映射为类，让你用Python类的方式来操作数据库，而不需要直接写SQL语句，是面向对象访问数据库不可或缺的一个库，根据需求设计数据库结构和操作逻辑，可以大大提高开发效率和代码可

你可以通过这个库定时运行任务，比如每隔一定时间执行一次某个函数，或每天定时执行某个任务。在上面的代码中，job1 任务被安排每隔 5 秒执行一次，但在之后通过 schedule.cancel_job(job1) 被取消了。在这段代码中，job1 每 3 秒执行一次，而 job2 每 5 秒执行一次，两个任务会同时运行。你可以设置更复杂的定时任务间隔，比如每隔一段时间执行某个任务，但只能在特定的时间

YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类可读的数据序列化格式，广泛用于配置文件、数据交换和存储。在实际应用中，需注意安全性、性能和语法规范，以确保数据的准确性和系统的稳定性。：对于较大的 YAML 文件，解析和生成可能会占用较多内存和时间，需注意性能优化。：将 YAML 格式的字符串或文件解析为 Python 对象（如字典、列表等）。：YAML 会自动推断数据类型

架构（Distributed Architecture）是分布式计算技术的应用和工具,指将一个复杂系统拆分为多个独立的组件（或服务），并将这些组件部署在不同物理节点（服务器、虚拟机、容器）上，通过网络通信协作完成整体功能。分布式数据库（如Oracle RAC）和中间件（如IBM WebSphere）。分布式事务（Seata、Saga模式）。：Kafka（高吞吐）、RabbitMQ（复杂路由）、Ro

在这个示例中，user_profile 视图函数获取了数据库中的 User 数据，查找了 ID 为 user_id 的用户，并将其传递给模板 user_profile.html。在 Django5 中，模型是数据库表的抽象，它定义了数据表的结构。架构的核心理念相似。实际上，Django 中的“视图”就相当于 MVC 中的“控制器”，而 Django 中的“模板”就类似于 MVC 中的“视图”。：D

数据库是 Web 应用的重要组成部分，Flask 通过 SQLAlchemy 提供强大的 ORM（对象关系映射）功能，使开发者可以使用 Python 代码操作数据库，而无需编写复杂的 SQL 语句。Flask-SQLAlchemy 是 Flask 官方推荐的数据库扩展，封装了 SQLAlchemy，使数据库操作更加方便。user = User.query.get(1)print(user.post

我酷爱python的原因，就是因为它每个细节都竭尽所能做到极致，就比如风云接下来要介绍的range，这个函数，只要接触过python的人，都不陌生，最常用的例子都是拿来生成循环序列，上手即用，并无深奥的理论，然而，它底层却隐藏着python设计者们的极致观念，在执行循环时，range的效率比list高，这你能想吗？print(arithmetic_sequence)# 输出: [1, 4, 7,

说到结构体，每一门编程语言都有其应用，即由若干个不同类型数据组合而形成一个新的逻辑上整体的数据模型，通常用于表示复杂的数据结构。也没有“继承”和“多态”等面向对象的概念，但是golang却是把结构体的演变运用得淋漓尽致，再与组合、嵌套和接品，达到比面向对象更高的扩展性。通过灵活的字段定义、嵌套和方法支持，结构体可以广泛应用于实体建模、配置管理、数据处理等场景。结构体是一种用户自定义的复合数据类型，