在构建大型C++项目过程中，如何在各个类之间高效且安全地传递数据或事件是一项具有挑战性的任务。最直接但并不推荐的方法是使用全局变量。虽然这种方法简单易用，但它会导致命名冲突，难以维护，且全局变量的值容易在不知情的情况下被意外修改。另一种常见的方式是使用回调函数。在这种情况下，类A会注册类B的回调函数。然而，这种方法的缺点在于对象的声明周期难以控制，经常会出现回调函数触发时，对象已经被销毁的情况。W

GOP（Group of Pictures）大小，指定两个关键帧之间的最大帧数。AVCodecContext是和编解码相关的结构体，同时也是变量最多的一个结构体。: 额外的编解码器特定数据，通常包含一些配置信息。: 像素格式，描述视频帧的颜色表示方式，例如YUV420P。: 编码器的配置文件，影响编码质量和复杂性。: 用于控制量化参数的设置，影响编码质量。: 最大B帧数，影响编码的延迟和质量。:

优化后的中间表示被进一步编译为WebAssembly的中间表示（Wasm IR），这是用来生成最终WebAssembly二进制格式的表示。对于C/C++，Emsripten是一个常用的工具链，它基于LLVM并扩展了Clang，以直接生成WebAssembly，以下是编译步骤。这将生成example.wasm 和 example.js两个文件，其中的js文件是执行wasm文件的胶水层代码。把它的名字

一个大语言模型只是两个文件：参数和某些可以运行这些参数的代码。因为这是一个 700 亿参数模型，每个参数都存储为2个字节，因此参数文件有140GB，2个字节，是因为数据类型是float16运行参数的代码，可能是一个c文件/python文件或任何其他编程语言ChatGPTG:generate 生成P:Pre-trained 预训练T:Transformer 注意力机制获取大约10TB的文本，通常来自

Ollama——一个简明易用的本地大模型运行框架。随着围绕着 Ollama 的生态走向前台，更多用户也可以方便地在自己电脑上玩转大模型了。Ollama 的目标是帮助开发者在本地运行、创建和共享大型语言模型。Ollama 目前处于早期预览阶段，但已经提供了一些核心功能。例如，它支持运行和对话 Llama 2，这是 Meta 新推出的模型。此外，Ollama 还提供了一个模型库，开发者可以在这里下载和

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