
作者:翟晓鹰更新时间:2025-02-17 23:01:48
经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应在我的生活里的应用,故事主要有三条线,第一条线,我过去生活运用经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应的应用实例,算是半个自传,有虚构成分。第二条线,是我当下生活运用经济学的记录和感悟。第三条线,是我脑内神经元组成的虚拟世界的故事和对现实的影响。三条线交织在一起,随着我的经济学学习的深入... 职场小聪明小师妹修仙第一舔?她百倍返利! 王爷有点懵 又一次有经验的穿越 公主她受命于天 漂亮宿主又美又撩病娇反派追着吻 轮回印 伊甸的旅途 救世秦皇 我,穿书反派,温柔师尊请留步 出狱即巅峰,前妻后悔疯了 败家王爷,富婆王妃 穿成锦鲤文女主,我带全家吃肉肉 快穿之逆袭指南 重生皇子,召唤神将无敌于世 鸣潮:麻辣仙人竟是我? 传奇之我队打怪PK掉落超极品 住笔,书都写杂了! 我在第六史躺平等飞升 综漫空间只有我知道剧情 三角洲行动之第三次世界大战
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别说是在笔记本电脑上跑,就是使用高性能 GPU 的台式机,也无法带得动啊。老老实实调用 API 不好吗?其实,LLM(大语言模型)有非常宽泛的参数量范围。咱们今天介绍的这个模型 GPT4All 只有 70 亿参数,在 LLM 里面现在算是妥妥的小巧玲珑。不过看这个名字你也能发现,它确实是野心勃勃,照着 ChatGPT 的性能去对标的。GPT4All 基于 Meta 的 LLaMa 模型训练。你可能立即觉得不对,你这跟 GPT 有啥关系?为什么要无端蹭热度?且慢,GPT4All 确实和 ChatGPT 有关 —— 它用来微调的训练数据,正是调用 ChatGPT 产生的大量问答内容。我怕你对技术细节不感兴趣,因此只用下面这张图来说明 GPT4All 的训练过程。??GPT4All 其实就是非常典...
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仅差一次奥运冠军就可以彻底封神的林远,却在冬京奥运会决赛肌肉拉伤,意外淘汰。一时间接受不了事实的林远醉酒重生。回到了那个充满无限可能的高一。带着他几十年的田径技能,带着重生福利冠军系统。看林远在这一世,创造出怎样的辉煌如果您喜欢短跑之王从高中开始的奥运冠军,别忘记分享给朋友...
宋蒙联合灭金是南宋王朝所犯下的最大战略错误,如果宋蒙当时谈判失败,历史之路又该如何走?本书就假设了一个偶然的因素导致了宋蒙联合灭金的谈判失败后,历史从此改变的故事。本书主人翁李思业是唐朝一支没落宗室的后裔,城破后十四岁的他被掳到金国成为奴隶,几经波折,他重获自由身后回到故国的都城临安,并渐成商贾。一个偶然的发现,他...
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关于高台王子别撩我第一次相见,神志不清的宋熙熙衣衫不整地被他压倒在KTV的沙发上。她喊他色狼,北堂宸轩咬牙切齿你说我是色狼,我连最后一步都没做彻底,看来我得好好完成才担得起这个称号!险些霸占她的身体,幸好她急中生智。第二次相见,他是威风堂堂的贵族少爷,还要拐她做女仆给他暖床?呸,她有梦中情人好吧,摔了他的宝贝摩托就跑路。第三次相见,他泳池诱惑,好吧,他的身材是很好,但是她坐怀不乱。偏偏这大少爷要和她算总账,还...
一场核潜艇事故,让高不凡穿越到了隋朝大业七年,成为渤海郡飞鹰马场的少场主,本以为会一辈子当个养马的富二代,岂料隋帝杨广一声令下,征发百万大军东征高丽,一个富裕强大的帝国从此走上了末路,高不凡也随之开启了其不凡的人生身处乱世,我终将不凡。如果您喜欢隋末扬旌,别忘记分享给朋友...