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基于LLaMa的17亿参数开源模型，使用GPT-2词元分析器，36层Transformer架构，配置RMSNorm的SiLU激活参数，支持长文本生成模型内部用于处理信息的虚拟计算单元，类似的大脑神经元，数量越多，模型能学习的知识越复杂参数多！=效果好，高质量数据比单纯堆参数更重要处理文字，通过多层结构逐层分析文本1、注意力机制：同时关注句子中多个词的关联2、多层处理：每层分工不同，共36层接力处理信息把文字拆成最小学习单元的工具，让模型更容易理解生僻词，降低学习难度。
2025-04-12 17:40:45
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原创 论文1md
本文提出了一种名为LLM4SD的框架，旨在利用大语言模型（LLMs）驱动分子属性预测领域的科学发现。该框架通过整合文献知识（如分子量对溶解度的关键影响）和从分子数据（如SMILES编码结构）中推理出的新规则，生成可解释的特征向量，并结合随机森林等可解释模型进行预测。实验表明，LLM4SD在58个分子属性预测任务中优于现有最先进的图神经网络（GNNs），并提供了可解释的规则，为科学假设的提出提供了新思路。
2025-04-12 17:39:16
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原创 基础算法（C语言实现）
差分算法是一种高效的区间更新算法，它可以在O(1)的时间复杂度内对数组的某个区间进行加减操作，然后通过O(n)的时间复杂度将差分数组还原为原数组。差分算法的核心思想是利用前缀和的性质，通过维护一个差分数组来快速实现区间更新。int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;
2025-04-12 17:38:33
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原创 数据分析（持续更新）
矩阵乘法是线性代数中的核心运算，依赖于轴对齐。在Numpy中，可以使用np.dot()或实现矩阵乘法。矩阵乘法的规则要求两个矩阵的维度必须匹配，否则会报错。# 创建一个 Pandas Series 对象# Series 是 Pandas 中的一维数据结构，类似于带标签的数组print(s) # 打印 Series# 创建一个日期范围# pd.date_range() 用于生成一组连续的日期# '20130101' 是起始日期，periods=6 表示生成 6 个日期。
2025-03-16 19:16:27
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原创 基础算法（C语言实现）
差分算法是一种高效的区间更新算法，它可以在O(1)的时间复杂度内对数组的某个区间进行加减操作，然后通过O(n)的时间复杂度将差分数组还原为原数组。差分算法的核心思想是利用前缀和的性质，通过维护一个差分数组来快速实现区间更新。int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;int x = 5;int y = 10;return 0;
2025-03-16 19:13:09
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原创 算法练习（python实现版）
以下是针对Python编程筑基阶段精选的LeetCode题目列表，按照难度递增和知识点分类排列，帮助你循序渐进地掌握Python编程核心技能：
2025-03-09 21:13:58
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空空如也
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