大模型

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。

提高认知效率并掌握大型模型的教程、调用和使用技巧

好东西在大沙地的实质是啥的，上单和其他方面的内容都是关键。

使用 permdata 函数创建随机置换，用于处理海量数据序列。

pgsql 的大对象功能，说白了就是用来存大块东西的，比如图像、视频、大文本这类撑爆字段的数据。平时开发遇到这类需求还挺常见，尤其是要和文件打交道的时候。大对象在 PostgreSQL 里靠一个叫做OID的东西来标识，系统分配一个 32 位的整数编号，有了它之后，后面所有的读写都靠它。你可以用lo_create()来创建，基本上就是一句话的事：DECLARE loboid oid; BEGIN loboid := lo_create(0); END;写入呢，用lo_put()，指定 OID、偏移量和数据内容就行。比如写一句Hello, World!进去，也就一行代码：PERFORM lo_

基础SQL的实用指南，对提升SQL技能有显著帮助。

嗯，都知道，大数据这一块儿其实挺有意思的，尤其是中国移动在这方面的探索。最近我看到他们的一些策略报告，挺值得一看。比如，通过搭建平台和开发应用，运营商在大数据的价值实现上已经做了多尝试，探索方向也是蛮多元的。除了这些策略文件，还可以看看他们关于云计算、客户细分、资费设计等的资料，这些内容不仅给出了详细的，还有一些实操性的建议。对前端开发者来说，理解这些报告，尤其是关于数据和安全的部分，对后续的项目有。如果你对这些感兴趣，可以去看看相关文章，里边有一些具体的文档链接，像中国移动大数据平台安全基线规范.pdf、移动运营商日志文件下载等，这些文件资料内容丰富，会给你一些灵感。

这份PDF文件涵盖了Flink七大武器的深入分析和实际应用案例。

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

采用分治法递归地将大整数乘法分解成规模更小的子问题，并通过子问题的解法合并得到最终结果。