霍克斯过程的核心是强度函数λt\lambda(t)λt，它表示在时刻ttt，下一个事件即将发生的瞬时概率密度。λtμ∑titα⋅e−βt−tiλtμti​t∑​α⋅e−βt−ti​参数名称物理意义现实类比μ\muμ背景强度 (Baseline Intensity)无任何事件激发时，事件发生的“基础概率”。无地震时，地壳自然活动引发小地震的概率；博主日常的基础转发率。α\alphaα。

以上示例代码展示了不同学习率调度器的实现方式以及学习率随训练步骤变化的过程。选择合适的调度器可以根据具体任务和模型的需求来优化训练效果。指数衰减调度器（Exponential Decay Scheduler）：适用于希望学习率持续且缓慢降低，稳定收敛的训练过程。余弦退火调度器（Cosine Annealing Scheduler）：适用于需要动态调整学习率以避免局部最优，尤其适合复杂模型。步长衰减

项目链接：https://github.com/tangpan360/pytorch_template本项目是一个基于 PyTorch 的深度学习基础框架，旨在帮助用户快速实现自己的训练模型。通过替换数据集和数据预处理等模块，用户可以专注于模型开发和实验，而无需花费大量时间在基础功能的实现上，比如：框架结构清晰、模块化设计，便于扩展和复用，同时包含了一些常用的深度学习工具和方法。既适合新手快速上手

用笔记本通过网线给台式机共享网络

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token 来表示词汇表外的词汇；相反，GPT-2 使用字节对编码（BPE）分词器，它将词汇分解为子词单元，我们将在后面的章节中讨论这一点。进行填充（因为在批量输入训练时通常使用掩码，我们无论如何都不会关注填充的 token，所以这些 token 具体是什么并不重要）。一些分词器使用特殊 token 来为大型语言模型提供额外的上下文信息。注意，GPT-2并不需要上述提及的任何特殊 token，而是

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如图所示，将 pnpm-lock.yaml 文件中的https://registry.nlark.com/全部替换成https://registry.npmmirror.com/删除lock.yaml，直接安装即可，无需替换。

在Python中，语句提供了多种写入文件的方式。

在学术写作和专业文档中，美观且结构清晰的表格对于展示数据至关重要。LaTeX 提供了强大的工具来创建高质量的表格。本文将详细介绍如何使用booktabs和multirow包创建一个结构清晰、美观的表格，并提供完整的代码示例。