
作者:翟晓鹰更新时间:2025-02-17 23:01:48
经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应在我的生活里的应用,故事主要有三条线,第一条线,我过去生活运用经济学,博弈论,蝴蝶效应,骨牌效应的应用实例,算是半个自传,有虚构成分。第二条线,是我当下生活运用经济学的记录和感悟。第三条线,是我脑内神经元组成的虚拟世界的故事和对现实的影响。三条线交织在一起,随着我的经济学学习的深入... 职场小聪明王爷有点懵 传奇之我队打怪PK掉落超极品 我,穿书反派,温柔师尊请留步 综漫空间只有我知道剧情 重生皇子,召唤神将无敌于世 鸣潮:麻辣仙人竟是我? 出狱即巅峰,前妻后悔疯了 又一次有经验的穿越 穿成锦鲤文女主,我带全家吃肉肉 轮回印 三角洲行动之第三次世界大战 小师妹修仙第一舔?她百倍返利! 公主她受命于天 我在第六史躺平等飞升 漂亮宿主又美又撩病娇反派追着吻 住笔,书都写杂了! 救世秦皇 败家王爷,富婆王妃 快穿之逆袭指南 伊甸的旅途
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别说是在笔记本电脑上跑,就是使用高性能 GPU 的台式机,也无法带得动啊。老老实实调用 API 不好吗?其实,LLM(大语言模型)有非常宽泛的参数量范围。咱们今天介绍的这个模型 GPT4All 只有 70 亿参数,在 LLM 里面现在算是妥妥的小巧玲珑。不过看这个名字你也能发现,它确实是野心勃勃,照着 ChatGPT 的性能去对标的。GPT4All 基于 Meta 的 LLaMa 模型训练。你可能立即觉得不对,你这跟 GPT 有啥关系?为什么要无端蹭热度?且慢,GPT4All 确实和 ChatGPT 有关 —— 它用来微调的训练数据,正是调用 ChatGPT 产生的大量问答内容。我怕你对技术细节不感兴趣,因此只用下面这张图来说明 GPT4All 的训练过程。??GPT4All 其实就是非常典...
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宋悦意与谢璟令定下了婚约。准备嫁娶之前,被谢家老夫人接过去侍疾。她明知谢家人想利用她的身份和人脉有所作为,她亦装作不知,兢兢业业为他们办好每一件事,为谢璟令铺就青云路只因她认定了这桩婚事,便会一心一意。人家却对她冷若冰霜,离我远点!她以为他性情向来如此。最后才知,人家只是对她才冷若冰霜,他有爱若眼珠子的青梅竹马,阿盈,今生今世,我只承认你是我的妻子。这辈子,我绝不负你。他和他的阿盈还暗地育有一子,并且不知何时就已对她下毒,令她不能生育,随后让她因愧疚将他们的三岁小儿过继到名下,成为她的嫡子。在她死后,他不仅可以光明正大娶青梅,让父兄因她的缘故继续帮扶他,还让他们的儿子日后能在宋家登堂入室如此经历,只当噩梦一场,梦醒时却正处于险境,性命堪忧之际。以为她一个离家千里之外的弱女子,孤立无援之下,就能任人宰割了去?在未吸干她最后一滴血之前,他们左右都不愿退婚。那就莫怪她要以进为退,抛却端庄贤良,不走寻常路,让那些烂人无路可走。如果您喜欢另谋高嫁表姑娘休想退婚,别忘记分享给朋友...
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1V1双洁意外得到金手指的顾笙万万没有想到自己会乐极生悲,穿越成男频七十年代致富文里的路人甲。虽然上有极品后奶奶,下有重生小姑姑,可顾笙也不是吃素的,耍的她们团团转。而且原主弟弟是未来著名大学教授,妹妹是未来著名服装设计师,爸爸是未来企业家。顾笙嘿嘿一笑,都是未来的大佬,这可不就是躺赢的人生。于是顾笙开始撸起袖子养大佬,还不忘找回失忆的大佬爸爸,没成想自己居然变成了女大佬。当顾笙决定抱好锦鲤小竹马的大腿时,傅瑾傲娇冷哼你见过哪只锦鲤有腿?顾笙声音娇软那我抱紧你吖~如果您喜欢穿进年代文后我躺赢了,别忘记分享给朋友...
关于三得才妻未晚矣堂堂宰相千金,又是拥有第一才女之称的官家小姐,新婚第二天新郎便不见踪影,她成了全长安城最大的笑话。是可忍孰不可忍!金蝉脱壳,她也逃了。然而这是怎么回事?出门就撞见这位据说已经逃走的夫君,明明贬低着她,却又对化名为另一个人的她如此亲近。这位雍大将军中意的不是她刚结交的小姐姐吗?干嘛又对她阴阳怪气忽冷忽热?...
穿越后,她成了明面上受宠的嫡女,但却没有嫡女的待遇,反而处处受欺压。哼,开玩笑!她可不是好欺负的主!如果您喜欢宝藏嫡女,别忘记分享给朋友...