近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT3.5Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，它可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。

原文链接：什么是CSS3？CSS3是CSS一个新的标准，直接理解为是CSS的升级版，里面新增了很多样式（特性）。CSS3盒子模型:::warningCSS3盒子模型必须要掌握，否则你在实际开发中遇到样式错乱很难排查问题。:::旧版的IE浏览器与其它浏览器解

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

需求分析葡萄牙某银行拟根据现有客户资料建立预测模型，以配合其数据库营销策略，营销方式为电话直销，销售产品为某金融产品（termdeposit），数据分析的目标为通过预测模型识别对该金融产品有较高购买意愿的用户群。数据形式：从数据库中导出的excel文件数据内容： bankclientdata:  1age(nume

ORM概念ORM（ObjectRalationalMapping，对象关系映射）用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只需简单的操作实体对象的属性和方法。ORM技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据

Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本次主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典1234567\

        RabbitMQ是工作在amqp协议（advancedmessagequeueprotocal，高级消息队列协议）上的一个消息中间件。它通过一个生产者消费者模型来处理应用中产生的消息。        除了生产者和消费者，此模型中另外一个重要的概念叫“工作队列”，也称为“任务队列”（TaskQueue），任务队列背后的核心想法是避免

1、背景　　需求：通过ARKit，让用户拍摄房间时显示挑选的家具或其它模型。　　要求：需要感知房间的空间大小，让家具物体贴近现实。2、功能实现　　由于公司不是用通用的3D模型obj、dae或者苹果官方的scn文件。　　之前对于3D建模知识完全不懂，所以只能摸索有没有更底层的方法。　　后面看例子，发现可以用SCN

个人总结：第一次看到这个方面的论文，方法上还是用了后验概率来建立模型，不过代码并没有开源，具体细节还要商榷。摘要提出的问题：传统的手工定制的特征只能定义有限范围内的关系。在一个集体内，个体之间复杂的依赖关系不能很好地建立模型。解决方法：通过在特征空间（featurespace）嵌入潜在变量（embeddinglatent

此基础知识仅为个人学习记录，如有错误或遗漏之处，还请各位同行给个提示。概述TFLite主要含有如下内容：（1）TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子，包括量化和浮点运算。另外，TFLite也支持在模型中使用自定义算子。（2）TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式。FlatBuffers类似于protoco