KMP 算法：全称叫做「Knuth Morris Pratt 算法」，是由它的三位发明者 Donald Knuth、James H. Morris、 Vaughan Pratt 的名字来命名的。KMP 算法是他们三人在 1977 年联合发表的。KMP 算法思想：对于给定文本串T与模式串p，当发现文本串T的某个字符与模式串p不匹配的时候，可以利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与文本串的匹配次数，避

图（Graph）：由顶点的非空有限集合 $V$ （由 $n > 0$ 个顶点组成）与边的集合 $E$（顶点之间的关系）构成的结构。其形式化定义为 $G = (V, E)$。顶点（Vertex）：图中的数据元素通常称为顶点，在下面的示意图中我们使用圆圈来表示顶点。边（Edge）：图中两个数据元素之间的关联关系通常称为边，在下面的示意图中我们使用连接两个顶点之间的线段来表示边。

上面看到的%matplotlib就是IPython魔术命令的一个示例，基于IPython内核，Jupyter可以访问IPython内核中的所有魔法，它们可以让我们更轻松的使用 Jupyter！但是鲜为人知的是，我们可以修改一个 ast_note_interactivity 选项，使Jupyter对自己行中的任何变量或语句执行此操作，这样我们就可以一次看到多个语句的值。使用%%writefile将该

如果序列的初始情况是随机的，即参加排序的序列中元素可能出现的各种排列的概率相同，则可取上述最小值和最大值的平均值作为插入排序时所进行的元素之间的比较次数，约为 $\frac{n^2}{4}$。值只进行一次元素之间的比较，因而总的比较次数最少，为 $∑^n_{i = 2}1 = n − 1$，并不需要移动元素（记录），这是最好的情况。次元素之间的比较，总的元素之间的比较次数达到最大值，为 $∑^n_

💡 如果没有特殊说明，本文的案例都是针对 Centos 发行版本。

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本文探讨了人工智能中的"涌现"现象与GPT系列模型的发展历程。涌现指复杂系统中简单个体相互作用产生的不可预测新模式，如雪花形成、群体行为等。在AI领域，随着模型规模扩大，智能涌现现象逐渐显现，如GPT-3展现的创作能力并非预先编程。文章追溯了从2017年Transformer架构提出到GPT-3的演进过程，揭示了OpenAI通过持续扩大模型规模实现技术突破的路径。特别指出，Op

本文探讨了人工智能中的"涌现"现象与GPT系列模型的发展历程。涌现指复杂系统中简单个体相互作用产生的不可预测新模式，如雪花形成、群体行为等。在AI领域，随着模型规模扩大，智能涌现现象逐渐显现，如GPT-3展现的创作能力并非预先编程。文章追溯了从2017年Transformer架构提出到GPT-3的演进过程，揭示了OpenAI通过持续扩大模型规模实现技术突破的路径。特别指出，Op

本文探讨了人工智能中的"涌现"现象与GPT系列模型的发展历程。涌现指复杂系统中简单个体相互作用产生的不可预测新模式，如雪花形成、群体行为等。在AI领域，随着模型规模扩大，智能涌现现象逐渐显现，如GPT-3展现的创作能力并非预先编程。文章追溯了从2017年Transformer架构提出到GPT-3的演进过程，揭示了OpenAI通过持续扩大模型规模实现技术突破的路径。特别指出，Op

Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助数据生成为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的Python包。这里我们直接使用它“”"“