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近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT3.5Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，它可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。

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

日志收集系统架构1.项目背景a.每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题b.当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足c.当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实2.解决方案

之前看到一个帖子说的挺好，项目开发尽量不要自己造轮子，能用开源项目或者SAAS服务尽量用，很多事情都是跟时间赛跑。如果大家有个人项目或者公司内部测试项目，，推荐大家尝试一下，挺方便的，不用自己搭建数据库，在家或者公司随时可以访问。SQLAlchemy是Python中最常用的访问数据库的ORM库，MemFireDB兼容Postgres接口，所以可以直接把Mem

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1、概要前面的文章介绍了SpringBatch并发并行的批处理能力，但是还不够，单台机器的性能终归有极限，因此我们有些场景就可以考虑使用多台机器来处理。本文我们将介绍remotechunking，第一篇简单介绍SpringBatch多机器处理披露任务的能力。2、什么是remotechunking

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