**【NLP高频面题-Transformer篇】Positionencoding为什么选择相加而不是拼接呢？**重要性：★首先明确：Transformer会对原始输入做嵌入(embedding)，从而映射到需要的维度，可采用一个变换矩阵做矩阵乘积的方式来实现，Transformer中的positionembedding也是加在这个嵌入后

【NLP高频面题-LLM架构篇】使用SwiGLU相对于ReLU有什么好处？重要性：★★★

【NLP高频面题-LLM架构篇】旋转位置编码RoPE相对正弦位置编码有哪些优势？重要性：⭐⭐⭐

Linux系统以其强大的命令行操作而闻名，对于初学者来说，掌握一些基础的命令是入门的关键。这篇文章将详细介绍25个Linux常用命令，每个命令都有其独特功能和用途，希望能够帮助你快速上手。一、文件和目录管理命令1.pwd：显示当前目录当你打开终端时，你的位置默认是用户主目

【NLP高频面题-LLM架构篇】旋转位置编码RoPE如何进行外推？重要性：★★★

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【NLP高频面题-LLM架构篇】大模型为何使用RMSNorm代替LayerNorm？重要性：★★★

【NLP高频面题-LLM架构篇】LLM对Transformer都有哪些优化？⚠︎重要性：★★★

【NLP高频面题-LLM架构篇】LLM为何使用GQA代替MHA？重要性：★★

【NLP高频面题-LLM架构篇】LLM对Transformer都有哪些优化？⚠︎重要性：★★★

【NLP高频面题-分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？重要性：★★NLPGithub项目：NLP项目实践：fasterai/nlp-project-practice介绍：该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁：https://gite

【NLP高频面题-LLM架构篇】什么是旋转位置编码（RoPE）？重要性：★★★

【LLM训练】从零训练一个大模型有哪几个核心步骤？⚠︎重要性：★★★NLPGithub项目：NLP项目实践：fasterai/nlp-project-practice介绍：该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁：https://gitee.com/fas

【淘汰9成NLP面试者的高频面题】RNN是如何基于时间进行参数学习（BPTT）的？重要性：★★本题主要考察面试者有有以下几点：①理解RNN循环的概念，认识到截断的BPTT的必要性②理解深度学习框架在处理反向传播时需要在保存各个时刻的中间（前向计算）数据，会消耗大量的显存这是我常用

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【淘汰9成NLP面试者的高频面题】RNN是如何基于时间进行参数学习（BPTT）的？重要性：★★本问题主要考察面试者有有以下几点：①理解RNN循环的概念，认识到截断的BPTT的必要性②理解深度学习框架在处理反向传播时需要在保存各个时刻的中间（前向计算）数据，会消耗大量的显存这是我常用

    在人工智能迅猛发展的当下，财务领域正经历着深刻变革。财务、会计这类与算数紧密相关的职业首当其冲，受到人工智能的强烈冲击。    就拿商场、门店来说，收银工作已从人工转变为机器操作。以往收银时需一件件扫码，如今只需将商品全部放入识别箱，就能批量扫码并快

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1.首先数据下数据字典，查询workflow_requestbase表的currentnodeid,currentnodetype.根据判断条件requestid查询即可2.第二部完成数据库端数据的查询更新，及前端页面的效果测试 3.更新好节点ID和节点类型后会发现流程会出现在下一个节点，这个时候编写action即可(可加各种判断条

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我是Postman开放技术计划办公室的负责人，最近，在一次PostmanOpenTechnologies团队会议上，我提出了一个非常笼统的方向：我们必须成为以文档著称的团队，并需要个人和团队共同记录所有内容。虽然还有更多背景信息，比如我们与产品团队的协作等等，但这也是我给自己以及其他从事工程、OS

最近感慨面试难的人越来越多了，一方面是市场环境，更重要的一方面是企业对软件测试的人才要求越来越高了。基本上这样感慨的分为两类人第一，虽然挂着3、5年经验，但肚子里货少，也没

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