Go语言fmt包深度探索:格式化输入输出的利器

自定义格式化器 `fmt.Formatter`八、总结 🎭 引言 一、基础输出函数fmt.Print与fmt.Println 📌 fmt.Print:纯粹输出,不带换行 fmt.Print是一个在Go语言中广泛使用的函数,用于将一个或多个值格式化输出到标准输出(通常是终端),并且重要的一点是它不会自动在输出结束后添加换行符。这使得fmt.Print非常适合于连续输出多条信息而不需要每次输出后都换行的场...

AI大模型探索之路-训练篇11:大语言模型Transformer库-Model组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Tra...

C语言 计数控制循环

今天 我们来说 计数控制的循环 对于循环次数 我们已知的循环 我们称之为 计数控制的循环 这种情况 我们一般选择 for来实现 更为方便 先看一个案例 求 1 到 N 的累加合 我们代码可以这样写 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS//禁用安全函数警告#pragma warning(disable:6031)//禁用 6031 的安全警告#include <stdio...

语言模型与词向量表示

       大语言模型(Large Language Models, LLMs)与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点,说明了它们之间的联系: 1. 高质量词向量的生成        大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示,主要得益于以下几个方面: 大规模数据预训练: 这些模型...

R语言4版本安装mvstats(纯新手)

下载mvstats.R文件点此链接:https://download.csdn.net/download/m0_62110645/89251535 第一种方法 找到mvstats.R的文件安装位置(R语言的工作路径) getwd()   将mvstats.R保存到工作路径 在R中输入命令 source("mvstats.R")   第二种方法 找到mvstats.R的安装的文件位置 在R中输入命令 s...

C语言数据结构之队列

目录 1.队列的概念及结构2.队列的实现逻辑3.队列的代码实现4.相关例题选择题 •͈ᴗ•͈ 个人主页:御翮 •͈ᴗ•͈ 个人专栏:C语言数据结构 •͈ᴗ•͈ 欢迎大家关注和订阅!!! 1.队列的概念及结构 与栈不同的是,队列的出栈顺序是先入先出,就像我们出火车站,先排队的人排在前面,就先出站(插队不算奥,队列不可以插队,要做守规则的宝宝)。 2.队列的实现逻辑 和栈一样,队列也可以用顺序表和链表来...

AI大模型探索之路-训练篇10:大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Tra...

【Go语言快速上手(六)】管道, 网络编程,反射,用法讲解

GO快速上手 1. 前言2. 初识管道3. 管道的高级用法4. GO中的网络编程5. GO语言中的反射6. 总结以及拓展 1. 前言 本篇文章是GO语言快速上手系列的最后一篇文章, 学完本章后你就掌握了GO语言常用的所有知识和语法, 在未来使用GO语言时你可能还会遇见一些奇怪的语法,但是别害怕, GO就是为了简洁而生,你有Java或CPP的基础,学什么都很快的 2. 初识管道 说白了管道就是一个数据...

NLP自然语言处理和应用场景介绍

【A】NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是计算机科学与人工智能领域的一个分支,旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面: 机器翻译:将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统:帮助用户快速准确地检索到所需信息,或通过自然语言进行问题提问并...

聚类分析:使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类

种常用的无监督学习技术,旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法,它通过将数据点划分为K个簇,并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类,并以鸢尾花(Iris)数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集,由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本,每个样本代表一种...
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