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由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码，然而在实际应用中，我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据，且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上，OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

Task5:模型融合5.1学习目标学习融合策略完成相应学习打卡任务5.2内容介绍https://mlwave.com/kaggleensemblingguide/https://github.com/MLWave/KaggleEnsembleGuide模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。1

SpringCloud项目目前仍然是快速迭代期，版本变化很快。这里整理一下版本相关的东西，备忘一下。大版本版本号规则SpringCloud并没有熟悉的数字版本号，而是对应一个开发代号。Cloud代号Boot版本(train)Boot版本(tested)lifecycleAngle1.2.xinco

!(http://uploadimages.jianshu.io/upload_images/6757335ca72a45db44e750.jpg?imageMogr2/autoorient/strip%7CimageView2/2/w/1240)随着新工具的发布，现有工具版本的更新迭代，2016年显然是设计类工具蓬勃发展的一年。在本文中，我

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某次遇到一个从0到1的大型项目，该项目涉及两个端，除了鉴权和部分业务逻辑不同外，页面UI和其余逻辑几乎一致，遇到这种项目，该如何架构？既能保证项目顺利开发完成，又能保证后期的迭代、维护、可扩展？

近日，AAAI2024GlobalCompetitiononMathProblemSolvingandReasoning大赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队凭借在大模型基础能力研究领域的数据处理与模型训练策略的领先优势，在众多参赛队伍中脱颖而出，荣获本次竞赛冠军。

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