关联模型错误的蛋疼错误提示

最新推荐文章于 2025-08-03 16:59:38 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/djwhome/p/9114933.html

本文介绍了一个关于 Laravel 框架中控制器命名的问题，当控制器名称中出现两个以上的大写字母时会触发错误。文章给出了正确的命名方式并解释了错误原因。

出现了这个错误提示

后来百度出来是https://segmentfault.com/q/1010000012974115

其实问题的根源在于 laravel的控制器名 只可以有一个大写字母出现 出现两个大写字母就会报错!!!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/djwhome/p/9114933.html

零基础想学大模型？这篇全网最全学习路线，从入门到精通，一篇搞定！
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大模型（Large Models）的训练是近年来人工智能领域的核心技术之一，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等任务中，如 GPT、BERT 等模型的成功背后，离不开复杂的训练过程。本文将为你介绍大模型是如何训练的，包括数据准备、模型架构、训练方法和硬件支持等方面。
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07-25 888
本文系统介绍了大模型训练的核心技术与方法。首先阐述了分布式并行训练的四种主要方式：数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行。其次分析了提升训练速度的关键因素，包括单卡优化、计算资源扩展和多卡效率提升。文章详细讲解了数据准备流程，强调数据质量对模型性能的重要影响。重点剖析了基于Transformer的模型架构特点，及其在BERT和GPT系列模型中的应用。同时介绍了预训练和微调两阶段训练方法，以及GPU/TPU等硬件支持方案。最后探讨了训练面临的梯度消失、能耗等挑战，并展望了模型蒸馏、稀疏训练等未来发展路径。
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2401_84495872的博客
06-03 1104
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Trb201013的博客
08-03 852
本文介绍了大模型训练的核心技术，主要包括三个方面：1）分布式并行加速技术，包括数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行；2）算法模型架构，重点介绍了Transformer和MoE等新型网络结构；3）内存和计算优化技术，如激活重计算、混合精度训练等。文章还分析了影响训练速度的关键因素，包括单卡速度、加速芯片数量和多卡加速比，并详细阐述了数据准备、Transformer架构、预训练与微调方法以及硬件支持等训练环节。这些技术的综合运用使得训练超大规模AI模型成为可能。
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python12345678_的博客
05-30 1038
大模型（Large Models）的训练是近年来人工智能领域的核心技术之一，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等任务中，如 GPT、BERT 等模型的成功背后，离不开复杂的训练过程。本文将为你介绍大模型是如何训练的，包括数据准备、模型架构、训练方法和硬件支持等方面。
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注：随着时间推移，文章中的结论可能会发生变化。此外，本文面向的读者是非算法团队的产品经理，为了保障文章的可读性，可能会省略部分细节，同时文章重点是工程落地而非学术探讨，不具备任何辩经的价值。
2万字长文，如何成为一个“懂”AI 的产品经理？
lvaolan的博客
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