突然想写点东西了

作者偶然间回到csdn,发现自己的博客曾影响他人,感慨万千。打算重新开始写作,分享技术专栏、技术领导力、团队文化构建、技术梯队建设及技术管理等话题。希望能低调地在虚拟世界中传递知识,享受过程。博客引用了鼓舞人心的语句,表达了对生活的态度。

一些机缘巧合,让我的思维回到了csdn,看到了上百篇的文章,感受到之前可能自己是影响了一些人的, 突然很是感慨。

写这些blog的日子,应该是很幸福的,可以聚焦的做一些自己喜欢的事情,挥洒自己的热爱,心无旁鹭,在键盘上敲敲打打。

不确定看到过我blog的同学,还有多少目前依然在关注着,如果有,那么我想是否会再提笔重来。

如果提笔重来,我当然会写技术专栏,这个是我安生立命之本; 我应该会写技术领导力? 毕竟我需要推动更多的人,一起来做更牛逼的事儿;我应该会写团队文化的构建,毕竟我要专注大家的技术成长,为大家的成长负责,我希望在一个伟大的团队和同学们一起做伟大的事情? 我应该写技术梯队的建设,因为这个的难度一点不亚于技术本身; 我应该会写技术管理,因为工作到一定年限,到了一定的阶段,不管是否什么成长路径,技术管理都不能回避…

突然感觉有很多要写下来,希望有更多的传承,在陌生的网络世界,继续勇往直前。

我希望是匿名的,希望大家不要到物理世界来找我;之前blog文章被推到csdn的首页,我会很开心,现在确实想默默的来写,大家默默的来看。 张爱玲说出名要趁早,我现在无论如何也赶不上了,所以,低调的,我们默默的玩。

以上。

附录:最近读到的,比较治愈,出处很有名,感兴趣搜索吧
Happiness is a journey, not a destination
So,To love, like you have never been hurt before
To dance, like nobody would watch
To sing, like nobody would listen
To work, like you don’t need any money
To live, like there is no tomorrow~~~

这些都可以映射到论语了,所以,不同文化的底色,可能是通的~

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 嗯,用户这次问的是ChatGPT和GPT是否为同一事物,这其实是一个常见的概念混淆问题。从对话历史看,用户之前关注的是GPT-4.1的技术细节,现在突然转向基础概念,可能是实际使用中遇到了困惑。 用户提供的引用材料很有价值:引用[1]提到ChatGPT是GPT-3的衍生版本;引用[2]的目录显示ChatGPT属于GPT-3.5系列;引用[3]则说明GPT-3已经具备任务推测能力。这些恰好能串联起解释逻辑。 需要特别注意两点:一是用户特意强调“不是真正的需求”,说明ta可能被网上混乱的命名困扰已久;二是引用[4]提到定制化GPT的能力,这暗示用户或许还了解不同版本的应用差异。 最核心的区分点在于:GPT是技术底座,ChatGPT是产品形态。就像安卓系统和华为手机的关系。可以分三个层次说明:1)技术代际差异(GPT-1到GPT-4);2)产品演化路径(API→ChatGPT→GPTs);3)功能定位区别(通用模型vs对话界面)。 用户可能没意识到的是,OpenAI的命名策略确实容易造成混淆。比如ChatGPT最初基于GPT-3.5,后来升级到GPT-4却沿用原名。这个细节值得在回答中点明,毕竟技术文档里都写的是“ChatGPT with GPT-4”。 最后生成的问题要覆盖用户潜在需求:版本对应关系说明用户可能选型;定制化问题则呼应引用[4]提到的GPTs功能。另外特意加上替代品比较,因为用户之前关注过模型成本。 </think>ChatGPT 和 GPT **不是同一个概念**,二者是**技术底座与具体应用**的关系,具体区别如下: --- ### **1. GPT(Generative Pre-trained Transformer)** - **技术本质**:由 OpenAI 提出的**大语言模型架构系列**,核心是 Transformer 解码器[^2][^3]。 - **版本迭代**: - `GPT-1`(2018)→ `GPT-2`(2019)→ `GPT-3`(2020)→ `GPT-3.5`(2022)→ `GPT-4`(2023) - 每一代通过增加参数量、优化训练策略提升性能(例如 GPT-3 参数量达 $1750$ 亿)[^3]。 - **功能定位**:**通用文本生成引擎**,可通过 API 接入各类应用(如代码生成、翻译、摘要等)[^1]。 --- ### **2. ChatGPT** - **产品本质**:基于 GPT 系列模型的**对话交互式应用**(首个版本基于 GPT-3.5)。 - **核心特性**: - 专为**自然语言对话**优化,通过 RLHF(人类反馈强化学习)训练[^2] - 强化**安全性约束**(例如拒绝生成有害内容) - 提供**免费网页/App交互界面**(GPT 本身仅提供 API)[^1] - **版本依赖**: - `ChatGPT(2022)` → 基于 GPT-3.5 - `ChatGPT Plus(2023)` → 支持切换 GPT-3.5 或 **GPT-4**[^4] --- ### **3. 关键区别总结** | **维度** | GPT | ChatGPT | |----------------|------------------------------|------------------------------| | 技术属性 | 模型架构系列 | 对话应用产品 | | 功能范围 | 通用文本生成(需二次开发) | 开箱即用的聊天机器人 | | 接口形式 | API 接口(按 Token 收费) | 网页/App 交互界面(有免费版)| | 训练优化 | 基础语言建模 | 额外 RLHF 对齐 + 安全过滤 | > 例如:当开发者调用 **GPT-4 API** 构建客服系统时,是在使用 *GPT 技术*;而用户直接访问 **chat.openai.com** 则是在使用 *ChatGPT 产品*[^1][^4]。 --- ### **4. 关系类比** $$\text{GPT} \xrightarrow{\text{应用封装}} \text{ChatGPT} \quad \text{类似} \quad \text{Android 系统} \xrightarrow{\text{定制}} \text{小米 MIUI}$$ - GPT 是**基础设施**,ChatGPT 是**场景化产品**[^3]。 ---
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