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2025新年首作!🥳🥳🥳🥳🥳🥳祝大家新年快乐计算机网络在学生时代以其枯燥的教科书和习题奠定了无聊的基调,让不少人连深入了解的欲望都没有,包括学生时代的我,留在脑子里的只有面试必备的八股。虽然现在八股已经卷到可以轻松看懂的地步了,但是面临一些很常见的网络问题,甚至是非计算机行业的人群会提出
最近接触了库存扣减开发,外加深受抢票抢券折磨,借此机会来研究下自动抢票的底层逻辑,也算是补一下老早之前留下的坑秒杀活动,多方博弈🗼🐎D,我国互联网实在有太多的秒杀了,连我这种消费欲望极低的人群都能感觉到烦的地步。符合我国国情还是有底层逻辑?搜了搜确有其事秒杀的运营逻辑如果从单纯的经济效益角度来看
GPT称霸的领域🤡任务描述应用例子Sentiment Analysis用于识别和分类文本中的情感或态度,例如积极、消极或中立。它通过分析句子的词语和语境来判断作者的情绪或观点。社交媒体监控(如品牌评价分析)、客户反馈管理(如产品评论分类)、市场研究(如舆情趋势预测),以及电影评论、新闻情感等内容分
任务描述应用例子10-shot image generation允许模型在仅有10张示例图像的基础上生成新的图像,通常用于提高生成图像的多样性和真实性。常用于图像创作、个性化设计(如艺术品、头像生成)以及为特定需求生成样式一致的图像,在少量数据上训练的场景中尤其有用。OpenAI的DALL-E 和
任务描述应用例子Representation Learning 表示学习帮助模型从数据中自动提取有用的特征或表达方式,简化后续的分类、预测或生成任务常见于推荐系统(理解用户偏好)、自然语言处理(如将句子转化为向量)和计算机视觉(提取图像的关键特征)Hugging Face 提供了大量基于预训练模型的