什么是Model　　对象模型即创建对象时浏览器会将HTML文档抽象成树模型，比如一个节点对象就是模型中一个节点的实例，模型中相邻节点之间存在着关系，关系即父子、兄弟，每一个节单对象都保存着指示其他关系节点的“指针”，因此在操作节点对象时我们根据Model的定义可以在头脑里抽象出一个HTML的模型，作为操作节点的导航。下面是一个示例：!

本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法，该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模型，预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化，我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介

线程（http://www.chromium.org/developers/designdocuments/threading(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.chromium.org%2Fdevelopers%2Fdesigndocuments%2Fthrea

一、简介 单元测试作为白盒测试的一项基本技能，越来越受到测试行业界的青睐，掌握单元测试技能，将会在你面试、找工作中增加一份筹码。 如果之前没有掌握单元测试的基本方法，本系列单元测试的文章将带领你从入门到精通，一步一个脚印见证你的测试技能成长之路。 GTest是Google开源的一个C单元测试框

OSI模型——传输层运输层运输层概述运输层提供应用层端到端通信服务，通俗的讲，两个主机通讯，也就是应用层上的进程之间的通信，也就是转换为进程和进程之间的通信了，我们之前学到网络层，IP协议能将分组准确的发送到目的主机，但是停留在网络层，并不知道要怎么交给我们的主机应用进程，通过前面的学习，我们学习有mac地

2012年按照SVN方式来使用Git，还不熟悉Git分支，就是下面的直线模型。其缺点是没有阶段，使用者不知道什么时候是发布版（永远都在发布）。即使后来使用了tag功能，也没多大改变。!line(http://static.oschina.net/uploads/space/2014/0504/102727_BbpG_114194.png)2013年

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

LangChainLangChain是一个以LLM（大语言模型）模型为核心的开发框架，LangChain的主要特性：可以连接多种数据源，比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O（输入/输出）、Retrieva

近日，天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级！该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升，更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下，为AI应用落地铺就更为宽广的道路。