自然语言理解数据在大语言模型中扮演着至关重要的角色。大语言模型是一种能够理解和生成自然语言的计算机程序，能够识别和学习语言中的规律和模式。自然语言理解数据是通过对自然语言进行标注和注释而生成的数据，其中包含了语法、语义、上下文、情感等信息。这些数据可以帮助

生成式人工智能是指:利用机器学习技术让计算机自动生成不同模态（比如文本，图片，语音等）高质量数据的方法。尽管过去几十年的人工智能研究迭代出了无数的生成模型，但生成式人工智能被当成一种新的算力来讨论还要从以GPT3为代表的大预训练语言模型算起。

antvx6是一个功能强大、可扩展性高的可视化工具，提供了一系列开箱即用的交互软件和简单易用的节点定制能力，能够帮助使用者便捷地创建流程图、ER图等交互性较强的应用。本次分享介绍了x6的基本功能，更多高级功能有待我们进一步学习和探索。

1.前言在读《深入理解JVM虚拟机》这本书前两章的时候整理了JDK从1.0到最新版本发展史，其中记录了JDK这么多年来演进过程中的一些趣闻及引人注目的一些特性，在调研JDK19新增特性的时候了解到了虚拟线程这个概念，于是对虚拟线程进行学习整理内容如下。2.

1前言最近部门内部成立一个网络兴趣小组，初衷是通过网络知识学习，在遇到网络问题时能够承担起一个与网络侧同学有效沟通的“连接人”的角色，求学这么多年其实也陆续学了不少的网络相关课程，本科的计算机网络、硕士的高等计网等，不过当时大多都停留在理论层面，趁此机会对

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。1.实战我使用的MySQL版本是5.7，建表DDL

背景：近期在跟进业务中发生了一些问题，并从中学习了一些避免问题产生的经验。通过这些问题也引发了我的一个疑问：“不存在的场景真的不存在吗？”，本篇文章将探讨这一问题，并尝试分析问题产生的原因。场景举例：在项目研发和测试过程中，常常会出现以下几种场景：场景一：

大家好呀，我是summo，这次来写写我在上班空闲(摸鱼)的时候做的一个小网站的事。去年阿里云不是推出了个活动嘛，2核2G的云服务器一年只要99块钱，懂行的人应该知道这个价格在业界已经是非常良心了，虽然优惠只有一年，但是买一台用来学习还是非常合适的。