序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

ChatGPT是一个基于GPT3.5（GenerativePretrainedTransformer3.5）的语言模型，用于处理自然语言问答。GPT3.5是由人工智能公司OpenAI开发的一种大型神经网络模型，能够处理自然语言文本。ChatGPT是基于GPT3.5模型构建的，能够根据用户输入的问题，生成自然语言的回答。

应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

\TOC\javaIO模型BIO：JDK1.4之前的IO，阻塞IONIO：linux多路复用技术（select模式）实现IO事件的轮询方式：同步非阻塞的模式，这种方式目前是主流的网络通信模式Mina,netty网络通信框架AIO：jdk1.7

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/859b832e38d7434f89d4122fe403005d.gif)(ArtificialNeuralNetwork，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的神经网络入门，涉及神经元模

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MindStudio精度对比简介原因:训练场景下，迁移原始网络(如TensorFlow、PyTorch)，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下，ATC模型转换过