make mrproper #清除编译安装的数据
make dep #清除依赖
tar xvf kernel-rely.tar.tz && cd kernel-rely
需要安装依赖的yum localinstall *.rpm
如果已经有依赖，单独安装内核的rpm -ivh kernel-4.9.86-30.el6.x86_64.rpm --force --nodeps
2023-11-12 12:27:54
82.02MB
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包含如下内容：
azkaban-web-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz：Azkaban Web服务安装包
azkaban-exec-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz：Azkaban 执行服务安装包
azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz：Azkaban 单机安装包
create-all-sql-0.1.0-SNAPSHOT.sql：编译之后的sql脚本
execute-as-user.c：C程序文件脚本
2023-11-09 13:35:05
184.55MB
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opencv-4.5.5版本编译后的成品，包含java所依赖的jar包以及linux平台下的so文件
2023-11-05 21:36:55
10.68MB
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# 深入分析ChatGPT原理以及GPT-4自然语言处理技术的实现
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，通过对大量的语料进行训练，可以生成具有自然流畅度的文本。GPT-4是ChatGPT的下一代版本，相比前一代，它在语言模型的建模能力、文本生成质量和上下文理解等方面都有所提升。
## ChatGPT的原理分析
ChatGPT的原理是基于Transformer模型的，它是一种自注意力机制，可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而实现上下文建模。在ChatGPT中，输入序列是一段自然语言文本，输出序列是一个具有自然流畅度的文本。
ChatGPT的训练过程可以分为两个阶段。第一阶段是基于无标注语料的预训练，它使用大量的数据来学习语言模型的参数。在这个阶段，ChatGPT的目标是预测下一个词语的概率分布。第二阶段是基于有标注数据的微调，它使用特定的任务来对语言模型进行微调。在这个阶段，ChatGPT的目标是最小化任务特定的损失函数。
## GPT-4自然语言处理技术的实现
GPT-4的实现与ChatGPT类似，但是它在模型结构和训练方法上都有所改进。GPT
2023-11-05 12:35:59
14KB
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2023年6月新书，适合中高级技术人员参考学习使用。主要内容：
Chapter 1. GPT-4 and ChatGPT Essent?als
Chapter 2. Taking a Deep Dive into the GPT-4 and ChatGPT APIs
Chapter 3. Advanced Techniques to Unlock the Full Potential of GPT-4 and ChatGPT
……
…………
2023-10-30 16:08:06
22.41MB
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kkFileView为文件文档在线预览解决方案，项目使用流行的spring boot搭建，易上手和部署，基本支持主流办公文档的在线预览，该资源为其docker镜像，一键启动。如果你的项目需要接入文件预览项目，达到对docx、excel、ppt、jpg等文件的预览效果，那么通过在你的项目中加入下面的代码就可以成功实现：
var url = 'http://127.0.0.1:8080/file/test.txt'; //要预览文件的访问地址
window.open('http://127.0.0.1:8012/onlinePreview?url='+encodeURIComponent(base64Encode(url)));
2023-10-30 14:11:07
769.21MB
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为了解决官网下载OpenCV比较慢，所以上传了这个资源包
这个资源包里包含了
opencv-4.8.0-windows.exe : windows下的包
opencv-4.8.0-android-sdk.zip : Android下的包
opencv-4.8.0.zip : openCV的源码
具体openCV的使用，可以看我的博客 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635
2023-10-30 04:23:36
441.99MB
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