背景问题：近期相关研究发现，LLM在对比浮点数字时表现不佳，经验证，internlm2-chat-1.8b (internlm2-chat-7b)也存在这一问题，例如认为13.8

1.首先根据VodClient利用key和密钥初始化一个client——>2.然后定义一个获取视频凭证的request，里面封装视频id——>3.然后client通过这个reuqest请求得到response凭证——>4.最后根据response去getPlayAuth凭证并且进行响应。1.点击之后进入这个url，并且传入视频的id，这个视频也就是我们的小节，小节上面是我们的章节，章节上面是课程，

在执行 configure 脚本时，你可以通过设置不同的选项来自定义 Python 的编译和安装。这是一个名为 configure 的脚本，它负责。来生成一个适合的 Makefile，以便。命令来编译并安装 Python。脚本，并指定 Python 的。

背景问题：近期相关研究发现，LLM在对比浮点数字时表现不佳，经验证，internlm2-chat-1.8b (internlm2-chat-7b)也存在这一问题，例如认为13.8

GANs是一种深度学习模型，用于生成新的数据实例，如图像、音频和文本。生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

利用LangChain的能力来结合检索和生成，形成一个知识增强的问答系统（不涉及对模型的微调），而是利用llm从文档检索到问题解答。

基本介绍服务集群：一个请求由多个服务完成，服务接口暴露，以便于相互调用；注册中心：每个服务的状态，需要进行维护，我们可以在注册中心进行监控维护服务；配置中心：这些服务的配置我们都放在配置中心中配置，方便拉取配置信息，减少代码冗余；微服务优点：耦合度高，所有代码量放在一个里面，打包编译时间会很长，动一个模块中的代码，其他的可能会受影响；分布式架构：对功能进行拆分，每个业务作为独立的项目作为独立项目开

1.首先定义一个实体类，属性为页码、每页数据量package com.yanzhen.utils;import java.io.Serializable;public class Entity implements Serializable {private Integer page;private Integer limit;public Integer getPage() {return pa

根据输入的数据，对不符合预期模式的数据进行识别假设我们有一个一维的数据集，在这个数据集中有m个样本：数据在x轴的分别如下图：我们的目标是自动地找出这上面的异常样本，就可以根据样本在坐标轴上分布的数量多少，计算出坐标轴上各点对应的样本的概率密度，可以设定当概率密度小于某个值时，这时其对应的样本就是我们要找的异常样本。

给定一组包含猫和狗图像的数据集，并且每张图像都有相应的标签（是猫还是狗），监督式学习算法可以学习如何从图像中提取特征，并预测新图像中是否有猫或狗。例如，使用聚类算法对一组顾客的购买历史进行分组，以发现具有相似购买模式的顾客群体，而无需事先知道每个顾客的标签或类别。模型试图在数据中找到某种形式的组织或聚类，而无需事先知道该数据的标签。一旦模型经过训练，它可以用于预测未见过的输入数据的输出标签。来调整