语言模型

大规模语言模型（LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够学习和生成人类可读的文本。这些模型基于神经网络，利用互联网上的大量文本数据进行训练，拥有数十亿到数万亿个参数。整理了国内外公司和科研机构开源的LLM，展示了它们在自然语言生成、文本分类、机器翻译等领域的应用。

利用语言模型结合Boruta算法预测NBA常规赛前16强，预测准确率达到14/16。文章详细介绍了模型建立过程及算法评估。

Semantic Kernel (SK) 是一个轻量级 SDK，允许开发人员将 C# 和 Python 等传统编程语言与大型语言模型 (LLM) AI 相结合。 SK 提供提示模板、链接和规划功能，帮助开发人员创建自然语言提示、生成响应、提取信息、调用其他提示或执行可以用文本表示的其他任务。 SK 的四大优势： 快速集成: SK 可以轻松地嵌入到任何类型的应用程序中，方便开发人员测试和运行 LLM AI。 扩展性: SK 支持连接外部数据源和服务，使应用程序能够将自然语言处理与实时信息结合使用。 更优的提示: SK 的模板化提示使开发人员能够使用抽象和机制快速设计语义函数，从而释放

使用R语言进行数据分析和数据挖掘。

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

MechaCar_Statistical_Analysis 的线性回归做得还挺扎实，用 R 跑出来的模型不光有数有图，而且讲得比较清楚。像是vehicle_length和ground_clearance对mpg的影响，一看就直观。还有那p 值和R²，都帮你解释得明明白白。用来做教学演示或者复现项目都挺方便的。

广告投放的效果总让你摸不准？广告预算分配模型的 R 语言实现会帮上大忙。这个实例用 R 写得挺清爽的，逻辑清晰，代码也不长。你可以直接看到预算怎么按渠道分配，图表展示也一目了然。 里面用了线性回归来做效果归因，思路比较实用。比如要把 10 万块广告预算分到微博、抖音、微信这三路，它能根据历史转化效果给出一个还算靠谱的分法。对中小团队来说，省事不少。 嗯，文件结构也蛮，浏览一下就能上手。如果你之前用过 Python 的类似方案，对照着看也挺有意思的。R 的绘图能力在这类模型上还是加分的。 另外还附了不少相关资源，像预算控制流程、KT 算法那种方法论资料，也有 R 语言教程链接，扩展一下思路也不错

本教程采用理论与实践相结合的方式，通过深入浅出的讲解，指导学员利用R语言建立和评估常用数据挖掘模型算法，例如线性回归、聚类分析、关联规则和主成分分析等。此外，学员将掌握数据挖掘模型的抽象和技术实现路线，以便应对实际的数据挖掘应用需求。

使用滚动窗口VAR进行DY溢出指数建模，包含代码、操作教程、参考文献和原数据，教程详细易懂，适合新手。

数据结构课程设计的模型，是个对你理解和掌握基本结构有的参考资源。它把常用的数据结构讲得比较清楚，从数组、链表到树、图、哈希表，全都有。而且内容不啰嗦，重点突出，挺适合边学边做项目的时候看。 数组的下标访问、链表的动态扩展、栈和队列的进出规则、树结构的查找优化、图的路径探索——这些都在里面讲得挺细。还有一点比较贴心的地方是，文档里结合了C 语言的实现，适合做课程设计时快速上手。 文件名是C 语言版)数据结构课程设计模型.doc，基本可以看出是为教学场景准备的，比较实用。哦对了，还顺带附了一个www.pudn.com.txt，里面是些拓展阅读的资源链接，比如：二叉树遍历、队列啥的，想深挖也挺方便。