ChatGPT3.5Turbo使用了一种叫做\"DREAM\"的技术，它能为文本语料库中的每个词生成具有向量表示的词嵌入，从而增强机器学习任务的精度。此外，ChatGPT3.5Turbo使用了多监督学习技术，这可以使模型学习更快，并在真实场景中取得更好的收敛效果。

首先在shiro配置类中注入rememberMe管理器!复制代码(https://oscimg.oschina.net/oscnet/675f5689159acfa2c39c91f4df40a00ce0f.gif)/cookie对象;rememberMeCookie()方法是设置Cookie的生成模

参考：http://www.cnblogs.com/gomysql/p/3675429.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fgomysql%2Fp%2F3675429.html)1.在所有节点安装MHAnode所需的perl模

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张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

一.使用向量原理转换到目标方向为了让角色的自身y转向目标方向，并且以最小角度旋转，要点是获得当前方向与目标方向的叉值，从而判断应该旋转的方向floatrotateSpeed;//相对目标位置运动voidtrackPosition02(Vector3tarPosition){Vector3targetDirtarPo

!Canvas笔画向量交互动画效果，随着鼠标描绘轨迹(http://static.oschina.net/uploads/img/201403/22152543_6VxR.jpg)今天为大家介绍的是一个挺有趣的交互动画。用户可通过鼠标移动来复刻鼠标的轨迹。用户可长按鼠标左键，然后向某方向快速滑动，之前描绘出的路径会随着滑动的方向而进行旋转

XnViewMPmac版功能介绍无与伦比的兼容性XnViewMP支持500多种图像格式（包括Multipage和动画静态格式APNG，TIFF，GIF，ICO等），并导出到大约70种不同的文件格式。批量转换XnViewMP具有易于使用但功能强大的批量转换模

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。