这篇文章探讨了计算机中最小的存储单元究竟是bit还是Byte的问题。文章首先明确指出最小存储单元是bit（比特），因为它是二进制中的一位，只能表示0或1，是最基本的信息单位。同时解释了Byte（字节）是由8个bit组成的常用存储单位，计算机通常按字节编址和存储数据。文章分析了人们混淆两者的原因：bit是最小信息单位，而Byte是最小可寻址单位。通过对比表格和字符"A"的二进制表

本文解释了大语言模型中的两个核心概念：Token和Context。Token是模型处理文本的基本单位，不等同于字数，不同语言的token切分方式不同。Context指模型单次推理时能参考的token范围，称为上下文窗口。文章详细比较了token与字数的关系，context与prompt、memory的区别，并说明大context窗口的优劣势。最后指出合理使用上下文（如通过RAG技术）能提升模型表现

Chat GPT Codex的各大订阅对比

Chat GPT Codex的各大订阅对比

本文解释了AI模型Token统计中"命中缓存"和"未命中缓存"的含义。命中缓存指模型可以复用之前处理过的相同内容（如重复的项目代码、历史对话等），无需重新计算；未命中缓存则是需要重新处理的新内容或修改过的部分。输出Token则是模型生成的新回答内容。理解这些概念有助于优化提示词结构、提高缓存命中率，从而提升模型处理效率并可能降低成本。文章通过类比浏览器缓存和

本文解释了大语言模型中的两个核心概念：Token和Context。Token是模型处理文本的基本单位，不等同于字数，不同语言的token切分方式不同。Context指模型单次推理时能参考的token范围，称为上下文窗口。文章详细比较了token与字数的关系，context与prompt、memory的区别，并说明大context窗口的优劣势。最后指出合理使用上下文（如通过RAG技术）能提升模型表现

这篇文章详细解析了神经网络参数的计算方法，主要分为权重（weights）和偏置（biases）两部分。通过一个784-16-16-10的全连接网络示例，具体说明了权重参数的计算方式（层间神经元全连接的数量积）和偏置参数的计算（每层神经元数量之和）。文中指出训练模型本质上就是通过反向传播不断调整这些参数，使模型输出更接近正确答案。同时讨论了参数数量与模型性能的关系，指出参数过多可能导致过拟合和计算成

关于goto语句的学习理解

关于goto语句的学习理解

介绍SSH