本次发布的GPT-4.1系列包括三款模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。在AI大模型中，**Token（令牌）**是文本处理的最小单位，可以理解为模型“读懂”文字时拆解出来的基本积木块。下面这段引用文字是GPT-4.1系列升级的简要说明，我们就以这个为例解释一下Token到底是个啥！，100万Tokens让它能“吃下”超长内容，32768个Tokens让它

Linux 内核作为开源操作系统的核心，为众多 Linux 发行版提供了基础。基于 Linux 内核的发行版种类繁多，主要分为企业级、社区与桌面、滚动更新与轻量级、以及专业与定制化用途四大类。企业级发行版如 RHEL、CentOS 等，注重稳定性和长期支持；社区与桌面发行版如 Ubuntu、Debian 等，以易用性和丰富的软件生态著称；滚动更新发行版如 Arch Linux、Manjaro 等，

IntelliJ IDEA是一款基于Java和Kotlin开发的跨平台IDE，采用Swing和JetBrains自研UI框架构建界面。其核心技术架构包括IntelliJ Platform基础框架、插件扩展系统和高效索引机制。通过JVM实现跨平台，并优化了编辑器性能与内存管理。JetBrains选择Swing而不是JavaFX，主要考虑成熟度和定制需求。整体架构体现了大型桌面应用的设计智慧，包括模块

本次发布的GPT-4.1系列包括三款模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。在AI大模型中，**Token（令牌）**是文本处理的最小单位，可以理解为模型“读懂”文字时拆解出来的基本积木块。下面这段引用文字是GPT-4.1系列升级的简要说明，我们就以这个为例解释一下Token到底是个啥！，100万Tokens让它能“吃下”超长内容，32768个Tokens让它

传统的应用程序通常采用单体架构，所有功能都集成在一个大型应用程序中。这种架构在面对快速变化的需求和大规模的用户流量时，往往难以扩展和维护。而云原生应用程序则通过微服务架构和容器化技术，实现了更高的灵活性、可扩展性和弹性。云原生是一种构建和运行应用程序的方法，它充分利用了云计算的优势。它不仅仅是指在云上运行应用程序，更重要的是指应用程序的设计、开发、部署和运维方式都充分考虑了云环境的特性，从而能够更

错误信息如下：Access to XMLHttpRequest at 'file:///D:/vscode/axios/data.json' from origin 'null' has been blocked by CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, ch

Python vs Java 在Web开发中的对比 Python适合快速开发、AI/数据集成及中小型项目，语法简洁，但性能较弱；Java适合高并发、企业级应用，性能强但开发周期长。Python框架生态轻量灵活（Django、FastAPI），Java则以Spring为主，稳定性高。Python部署方便，Java跨平台性更优。最终选择取决于项目需求：快速迭代选Python，高并发稳定系统选Java，

WPS离线不登录，开启工具栏等相关功能当你在使用WPS的过程中，若因网络问题或其他特殊原因，导致无法登录使用WPS时，可根据以下步骤开启离线兼容模式，开启此模式后，可在未登录的状态下，激活并使用WPS的更多功能。❗注意：未登录状态下，将无法使用*****自动保存、多设备同步、WPS云文档*****WPS AI*****等功能。

摘要：机器学习中，训练集、验证集和测试集分工明确。训练集用于模型学习，数据量大且标注精确；验证集评估训练表现，帮助调参和早停；测试集模拟真实环境，测试最终性能。三者数据来源和作用不同，训练集参与参数优化，验证集和测试集不参与。简单记忆：train学知识，val查作业，test模拟实战。若无验证/测试集，可先用现有数据跑通流程再补充。

人生苦短，光阴易逝，把有限的时间和精力投入到对自己最有价值的方向上显得尤为关键，多数人都能接受“选择永远比努力更重要”的观点，但进一步问什么才是好的选择时，就只有少数人能对自己学习的知识技能、从事的工作方向做出定量的价值判断。我是工作两年的小白，一直都很想学习架构方面的课程，但是由于工作全是业务逻辑，而且是极其复杂繁琐的业务，每天都是对着协议研究业务实现，感觉自己都困在业务里面无法自拔。以上便是我