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随着OpenAI引领的超大模型风潮，大模型的发展日新月异，如同雨后春笋般茁壮成长。在现今的科技舞台上，每周，甚至每一天，我们都能见证到一个全新模型的开源，这些模型的创新性和实用性不断超越前作，彰显出深度学习的无穷潜力。更重要的是，随着技术的进步和方法的优化，大模型的微调训练成本也大大降低，使得更多的研究者和实践者有机会亲自体验和使用这些大型模型。就如同原本昂贵的奢《侈》品逐渐走入寻常百姓家，大模型

在人工智能的浩瀚星空中，大模型犹如一颗璀璨的明星，引领着技术发展的方向。它们以巨大的参数规模和复杂的计算结构，展现出前所未有的智能潜力。本小节将从大模型的基本概念出发，逐步深入解析其发展历程、特点、分类以及泛化与微调等内容，带领大家一同探寻大模型的奥秘。1. 大模型的定义大模型，顾名思义，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，参数数量动辄数十亿甚至数千

本文讲解一下图神经网络（GNN）在不同领域中的应用场景，包括社交网络分析、推荐系统、生物信息学、交通网络优化等场景。读者在碰到需要解决这些场景下的问题时，记得阅读这本书来寻找思路。1. 社交网络分析社交网络通常以图的形式表示，其中节点表示用户，边表示用户之间的关系。GNN在社交网络分析中的应用包括：节点分类：GNN可用于识别社交网络中的用户类别，例如识别真实用户和垃圾用户。链接预测：通过学习节点之

相信大多数的Web开发者对于MVC（Model、View、Controller）设计模式都不陌生，该设计模式已经成为Web框架中一种事实上的标准了，Django框架自然也是一个遵循MVC设计模式的框架。不过从严格意义上讲，Django框架采用了一种更为特殊的MTV设计模式，其中的“M”代表模型（Model），“T”代表模板（Template），“V”代表视图（View）。MTV模式是从MVC模式变

Vue3使用v-if指令进行条件渲染条件渲染是根据条件的真假来有条件地渲染元素。在Vue.js 3.x中，常见的条件渲染包括使用v-if指令和v-show指令。本文讲解使用v-if指令进行条件渲染。2.3.1  v-if/v-else-if/v-else在Vue中使用v-if、v-else-if和v-else指令实现条件判断。1. v-if指令v-if指令根据表达式的真假来有条件地渲染元

Java应用程序的GC日志对分析定位很多性能问题有着非常大的帮助。默认情况下，Java应用程序不会自动产生GC日志。如果需要输出GC日志，必须在JVM启动时增加对应的参数，场景的参数如表5-8所示。1. GC日志分析一例如，在Tomcat的JVM启动参数中加入参数：-XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintH

衡量一个软件系统性能的好坏，在性能测试中会使用一些性能指标来进行分析和描述，以下是一些最常用的性能指标。1.2.1  响应时间请求或者某个操作从发出的时间到收到服务器响应的时间的差值就是响应时间。在性能测试中，一般统计的是事务处理的响应时间。图1-2-1是一次标准HTTP请求可能经过的处理路径和节点，那么响应时间的计算方式就是所有路径消耗的时间和每个服务器节点处理时间的累加，通常是网络时

树状项目分类是Web应用中心常见的信息展示方式，本案例使用组件创建树状项目分类。其主要代码如下：【例6.18】 使用组件创建树状项目分类（源代码\ch06\6.18.html）。<div id="app">     <category-component :list="categories

本章前面介绍了纯理论知识，目的是阐述语音识别的方法。接着搭建了开发环境，让读者可以动手编写代码。下面以识别特定词为例，使用深度学习方法和Python语言实现一个实战项目——基于特征词的语音唤醒。说明：本例的目的是演示一个语音识别的Demo。如果读者已经安装开发环境，可以直接复制代码运行；如果没有，可学习完本章后再回头练习。我们会在本节中详细介绍每一步的操作过程和设计方法。2.3.1  数

在C语言中，当进行加、乘运算时，计算的结果超出数据类型所能表示的范围，则产生溢出。其中，整数溢出分为三种情况：l  对整数型变量进行运算时，结果超出该数据类型所能表示的范围。l  将较大范围的数存储在较小范围的变量中，造成数据截断。l  无符号数运算结果小于0时。整数溢出一般不能单独利用，主要是用来绕过程序中的条件检测，从而实现漏洞利用的目的。下面通过案例，演示利用整

现在的处理器都具有保护系统软件不受应用程序破坏的功能，实现这个功能的方法是在处理器中实现不同的操作级别，不同的级别具有不同的功能，Linux使用处理器的两种级别，应用程序运行在最=低级别，即用户空间（或用户态），内核运行在最=高=级别，即内核空间（或内核态）。嵌入式系统都是由硬件系统和软件系统组成任何一个嵌入式系统都是由硬件系统和软件系统组成的。硬件系统和软件系统的协同保证了嵌入式系统的运行。硬件

三大主流前端框架介绍在前端项目中，可以借助某些框架（如React、Vue、Angular等）来实现组件化开发，使代码更容易复用。此时，一个网页不再是由一个个独立的HTML、CSS和JavaScript文件组成，而是按照组件的思想将网页划分成一个个组件，如轮播图组件、列表组件、导航栏组件等。将这些组件拼装在一起，就形成一个完整的网页。本章主要涉及的知识点有：l React框架介绍l Vue框架介绍l

 在程序设计中，递归的设计就是利用了栈的“后进先出”的思想。利用栈可以将递归程序转换为非递归程序。3.3.1  递  归递归是指在函数的定义中，在定义自己的同时又出现了对自身的调用。如果一个函数在函数体中直接调用自己，就称为直接递归函数。如果经过一系列的中间调用，间接调用自己的函数就称为间接递归调用。1. 递归函数例如，n的阶乘递归定义如下：n的阶乘算法如下：publ

大模型是指具有非常大的参数数量的人工神经网络模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数亿到数万亿参数的模型。这些模型通常需要在大规模数据集上进行训练，并且需要使用大量的计算资源进行优化和调整。大模型通常用于解决复杂的自然语言处理、计算机视觉和语音识别等任务。这些任务通常需要处理大量的输入数据，并从中提取复杂的特征和模式。通过使用大模型，深度学习算法可以更好地处理这些任务，提高模型的准确性和性能。大

第2章对MNIST数据做了介绍，描述了其构成方式及其数据的特征和标签的含义等。了解这些有助于编写合适的程序来对MNIST数据集进行分析和识别。本节将使用同样的数据集完成对其进行分类的任务。3.1.1  数据图像的获取与标签的说明MNIST数据集的详细介绍在第2章中已经完成，读者可以使用相同的代码对数据进行获取，代码如下：import numpy as np

内 容 简 介大模型是深度学习自然语言处理皇+冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学

Deployment提供了一种更加简单的更新Replication Controller和Pod的机制，更好地解决了Pod的编排问题。本节将详细介绍如何通过Deployment实现Pod的管理。15.1.1  什么是DeploymentDeployment的中文意思为部署、调集，它是在Kubernetes的1.2版本中新增加的一个核心概念。Deployment的实现为用户管理Pod提供了

kubectl命令举例为了使读者能够快速掌握kubectl命令的使用方法，下面对常用的命令进行介绍。1. kubectl create命令此命令通过文件或者标准输入创建一个资源对象，支持YAML或者JSON格式的配置文件。例如，如果用户创建了一个Nginx的YAML配置文件，其内容如下：apiVersion: v1kind: ReplicationControllermetadata: 

Kubernetes的重要概念了解和掌握Kubernetes的重要概念是非常有必要的。只有深入理解Kubernetes的基本概念，才能掌握其各个组件的功能，从而能够快速地部署和维护Kubernetes。本节将对Kubernetes中的重要概念进行介绍。1  Cluster（集群）在Kubernetes中，Cluster（集群）是计算、存储和网络资源的集合。Kubernetes利用这些基础

#好书推荐##好书奇遇季#《Docker与Kubernetes容器运维实战》已经出版。本书帮助读者系统掌握Docker与K8s运维技能。 本书内容 本书分两部分系统介绍Docker与Kubernetes的运维技术。（1）Docker部分包括：全面认识Docker、初步体验Docker、Docker基本管理、Docker仓库、数据管理、Dockerfile、日志、Compose、