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2025年11月25日
new和init
摘要: 2025.11.25 1.__new__确实是一个静态方法(使用@staticmethod装饰器),它在类创建实例时被调用。而__init__是实例方法,它的第一个参数是self,代表实例本身。 2.__new__方法负责创建并返回一个实例对象,如果不返回对象则实例创建不成功。而__init__方法
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posted @ 2025-11-25 01:27 sellingpear
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2025年11月12日
python-import
摘要: 2025.11.12 1.Python在导入模块时会按照固定的顺序依次查找所需的模块,正确的查找顺序是:首先查找内建模块,然后是当前路径,接着是PYTHONPATH环境变量中的路径,最后是Python的安装路径。
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posted @ 2025-11-12 01:13 sellingpear
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2025年11月6日
python-方法
摘要: 2025.11.6 1. def foo(a, b=2, *args, **kwargs): print(a, b, args, kwargs) foo(1, 3, 4, 5, x=6, y=7) 输出为 1 3 (4, 5) {'x': 6, 'y': 7} 以上代码定义了一个函数 foo,它有三
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posted @ 2025-11-06 23:55 sellingpear
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2025年10月24日
闭包
摘要: 2025.10.24 1. def adder(x): def wrapper(y): return x + y return wrapper adder5 = adder(5) print(adder5(adder5(6))) 闭包:如果一个函数内部又定义了一个函数,就把外部的函数称为外函数,内部
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posted @ 2025-10-24 01:29 sellingpear
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2025年10月17日
Transformer
摘要: 2025.10.17 1.大型语言模型在预训练阶段学习通用表示能力,使得模型能在零样本学习中有效推理,这主要归功于Transformer架构的自注意力模块。自注意力机制使模型能够捕捉上下文依赖和长距离关系,从而学习通用表征,支持零样本泛化。
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posted @ 2025-10-17 23:29 sellingpear
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KV缓存(Key-Value Cache)
摘要: 2025.10.17 1.KV缓存(Key-Value Cache)是大语言模型推理优化中的一项技术,主要用于存储注意力机制中先前计算的键(Key)和值(Value)矩阵,以避免在生成每个新token时重复计算整个序列,从而加速解码过程并减少响应时间。
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posted @ 2025-10-17 23:28 sellingpear
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模型验证
摘要: 2025.10.17 1.模型验证用于确保模型在未见数据上的表现,从而评估其泛化能力
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posted @ 2025-10-17 23:27 sellingpear
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2025年10月15日
ROUGE指标
摘要: 2025.10.15 1.ROUGE指标是评估文本生成质量的常用指标,通过计算生成文本与参考文本之间的n-gram重叠度来测量内容相似性和召回率
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posted @ 2025-10-15 22:19 sellingpear
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猴子补丁(monkey patching)
摘要: 2025.10.15 1.猴子补丁的主要问题是破坏代码的可维护性和可预测性,因为它允许在运行时动态修改类或模块的行为,导致代码行为难以预测、调试和维护。
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posted @ 2025-10-15 21:16 sellingpear
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生成器
摘要: 2025.10.15 1.https://blog.csdn.net/m0_65482549/article/details/143995443 2025.10.17 1.生成器表达式在Python中是惰性的,按迭代逐项生成元素,不需要一次性存储整个序列,从而显著降低峰值内存占用,尤其适合处理大数据
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posted @ 2025-10-15 21:13 sellingpear
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