大模型

FastGPT-main 挺不错的一个开源项目，提升大模型的训练效率。如果你也在做大规模的 GPT 训练，应该会挺喜欢这个项目的。它基于 Transformer 架构，优化了并行计算和内存管理，能让你在有限的计算资源下高效训练大模型。通过并行计算优化，FastGPT 可以充分利用多 GPU 环境，减少训练时间。动态分块和自适应学习率调度的引入，使得模型训练更高效，也能确保模型精度不受影响。使用起来也挺，安装后按步骤配置数据集、选择模型大小就能开始训练了。如果你是自然语言的开发者，FastGPT 绝对是一个值得尝试的工具哦。

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

OSI 模型的七层架构挺经典，理论清晰，层层分明；TCP/IP模型四层更精炼，实际用得多，贴近现在的网络开发。两者对比着看，能帮你更顺畅地理解HTTP、TCP、IP这些协议怎么协作，适合搞前端、后端或网络通信的同学扫盲或进阶。建议你结合项目实际需求，别死记结构，多理解背后的设计思路。这篇关于 TCP/IP 协议的基础文章也挺适合搭配着看，通俗又有料。

使用 permdata 函数创建随机置换，用于处理海量数据序列。

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。

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。