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均值、中值和众数是机器学习中经常使用的技术，因此了解它们背后的概念很重要。标准差（Standard Deviation，又常称均方差）是一个数字，描述值的离散程度。低标准偏差表示大多数数字接近均值（平均值）。高标准偏差表示这些值分布在更宽的范围内。例如：这次我们已经登记了 7 辆车的速度：标准差是：0.9意味着大多数值在平均值的 0.9 范围内，即 86.4。让我们对范围更广的数字集合进行处理：标准差是：37.85这意味着大多数值都在平均值（平均值为 77.4）的 37.85 范围内。

它们都是有助于计算和理解注意力机制的抽象概念。请继续阅读下文的内容，你就会知道每个向量在计算注意力机制中到底扮演什么样的角色。计算自注意力的第二步是计算得分。假设我们在为这个例子中的第一个词“Thinking”计算自注意力向量，我们需要拿输入句子中的每个单词对“Thinking”打分。这些分数决定了在编码单词“Thinking”的过程中有多重视句子的其它部分。这些分数是通过打分单词（所有输入句子的单词）的键向量与“Thinking”的查询向量相点积来计算的。

NVLink是一种解决服务器内GPU之间通信限制的协议。与传统的PCIe交换机不同，NVLink带宽有限，可以在服务器内的GPU之间实现高速直接互连。第四代NVLink提供更高的带宽，每条通道达到112Gbps，比PCIe Gen5通道速率快三倍。NVLink旨在为GPU直接互连提供简化、高速、点对点的网络，相比传统网络减少了开销。通过在不同层次提供CUDA加速，NVLink减少了与通信相关的网络开销。

当我们导入一个模块时： import xxx ，默认情况下python解释器会搜索当前目录、已安装的内置模块和第三方模块。搜索路径存放在sys模块的path中。【即默认搜索路径可以通过sys.path打印查看】

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