当考察多个变量间的相关关系时，通常将多个变量的两两关系以矩阵的形式排列起来，R提供了散点图矩阵、相关矩阵等多种可视化方案，囊括了众多函数。本文对R语言相关关系可视化的函数进行了初步梳理（全篇框架如下），后续大家可根据个人需求及函数功能择优选择。!ca2a37780049afa7173657f022b8b242bc816d00(https://yqfi

什么是IoC    IoC容器，最主要的就是完成对象的创建以及维护对象的依赖关系等。    所谓控制反转，包括两部分：一是控制，二是反转，就是把传统方式需要由代码来实现对象的创建、维护对象的依赖关系，反转给容器来帮忙管理和实现。所以我们必须要创建一个容器，同时需要一种描述来让容器创建对象与对象的关系。    Io

范式1：原子性，表中的没一列都是不可分的，不能是数组，集合。范式2：在第一范式基础上，属性完全依赖于主键。范式3：非主属性不依赖于其它非主属性。（关系中不包含在其它关系中已包含的非主键信息）   比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话）   这样一个表结构，就存在上述关系。 学号 所在院校

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

作者：京东科技郑龙飞范式定义百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。人类语言:范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要

容器与虚拟机的区别容器和虚拟机是两种不同的虚拟化技术，它们在实现方式、资源隔离、性能和部署灵活性等方面存在区别，同时也可以互相结合使用。

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

人工智能生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（GenerativeAdversarialModels，GAN），变分自编码器（VarianceAutoEncoder，VAE），标准化流模型（NormalizationFlow，NF）以及这里要介绍的扩散模型（DiffusionModels，DM）