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。

【AI绘画/AI图像生成】已成为现下炙手可热的话题，AI大模型训练的成本高昂，算法研究时间周期较长，对于大多数人来说，自研一套算法模型还是非常困难的，因此AI绘画API就应运而生，直接调用AI绘画API就能轻松将先进的图文AI融入到我们的产品中，使用门槛是非常低的。

背景日常实施中可能会出现在部署mysql时未更改数据默认存储路径(默认:/var/lib/mysql)，然而一般分配服务器的人只会给系统分区分配50G的空间，这导致后续空间不够用的情况，也就出现了需要迁移数据的问题测试环境租的3A服务器，带宽高root@wangcat/etc/redhatreleaseCentOSLinuxrelease7.6

ChatGPT是一款由OpenAl开发的语言模型产品，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。

常量let变量var变量常量的名称不再限制英文字符，数字，下划线，可以使特殊字符和汉字等，但是仍然限制数学符号，箭头，不能数字开头，还有一堆其他限制，针对这点，我觉得还是使用原来的规则较好，简单，明了，熟悉，尽量不要乱用字符吧。打印信息不用再指定类型了，直接打印变量或常量即可。println("helloworld")类型可以获得最大和最小

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

ORM概念ORM（ObjectRalationalMapping，对象关系映射）用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只需简单的操作实体对象的属性和方法。ORM技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据

Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本次主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典1234567\

1、背景　　需求：通过ARKit，让用户拍摄房间时显示挑选的家具或其它模型。　　要求：需要感知房间的空间大小，让家具物体贴近现实。2、功能实现　　由于公司不是用通用的3D模型obj、dae或者苹果官方的scn文件。　　之前对于3D建模知识完全不懂，所以只能摸索有没有更底层的方法。　　后面看例子，发现可以用SCN

此基础知识仅为个人学习记录，如有错误或遗漏之处，还请各位同行给个提示。概述TFLite主要含有如下内容：（1）TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子，包括量化和浮点运算。另外，TFLite也支持在模型中使用自定义算子。（2）TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式。FlatBuffers类似于protoco