随笔分类 - LLM精彩问答
摘要:摘要 使用各种LLM模型进行问答,不保证准确。 关键信息 模型: qwen2:7b 后端: ollama 前端: chatbox 提示词:小红书的风格是:很吸引眼球的标题,每个段落都加 emoji, 最后加一些 tag。请用小红书风格 问答 问题 [https://zh.wikipedia.org/
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摘要:摘要 使用各种LLM模型进行问答,不保证准确。 关键信息 模型:gemma2:2b 后端:ollama 前端:chatbox 提示词:小红书的风格是:很吸引眼球的标题,每个段落都加 emoji, 最后加一些 tag。请用小红书风格 问答 数学角度和版本号角度解释9.9和9.11哪个大? 这真是个有趣
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摘要:为什么神经网络最后都会归结于计算矩阵? 神经网络的本质是通过一系列的线性和非线性变换来实现对输入数据的处理和转换。在这个过程中,神经网络需要对每一层的输入进行线性变换和非线性变换,其中线性变换通常是通过矩阵乘法来实现的。 具体来说,神经网络中的每一层都包含多个神经元,每个神经元都与上一层的所有神经元
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摘要:CPU与GPU计算方式上的区别 CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)是计算机中两种不同的处理器,它们在计算方式上有以下区别: 并行计算能力:GPU拥有比CPU更多的计算核心,这使得GPU可以同时处理大量的数据并进行并行计算。相比之下,CPU的计算核心数量较少,只能进行有限的并行计算。 计算精度
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摘要:问答1 Python类中的方法并不是闭包,但是它们可以拥有闭包的性质,这取决于方法中是否使用了外部函数的变量。 闭包是指在函数内部定义的函数,并且内部函数可以访问外部函数的变量。而类中的方法是定义在类内部的函数,它们通常并不满足闭包定义中的两个条件:它们不是在函数内部定义的,且默认情况下也无法访问外
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摘要:傅里叶级数是利用信号分解原理,将一个周期性信号表示为基本正弦函数的叠加形式。具体来说,傅里叶级数是将一个周期为T的函数f(t)表示为一系列正弦函数sin(nωt)和余弦函数cos(nωt)的线性组合形式,即: $f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{\infty} a_n \cos(n\
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摘要:声明:chatGPT的回答仅供参考,不一定是正确回答。 chatGPT简介 [https://openai.com/blog/chatgpt/] ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue ChatGPT是由人工智能实验室OpenAI研发的通用聊
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