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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练过程是其能够在众多自然语言处理任务中取得优异性能的关键。主要包括以下两个阶段：
1. 无监督预训练阶段
数据准备
战略屋是一种用于定义、描述和管理企业战略的图形化工具，通过结构化的框架将企业的战略目标、路径和资源整合在一起，形成清晰的战略全貌。以下是关于战略屋的详细解析：
战略屋是企业战略规划的图形化表达工具，旨在通过分层结构将企业的使命、愿景、战略目标、业务布局、关键举措和资源保障等内容系统化呈现。它帮助企业明确战略方向，统一内部共识，并指导战略执行。
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市场行情相关
今天的市场行情如何？ 最近一个月的某个股票或指数的表现如何？ 当前哪些行业或板块表现较好？ 股票具体信息
某只股票的实时价格和涨跌幅是多少？ 某只股票的历史表现如何，过去180天的趋势是什么样的？ 投资策略与技巧
如何选择适合自己的投资股票？ 在市场波动时，应该采取什么样的投资策略？ 如何评估一只股票的投资价值？ 技术分析与基本面分析
什么是技术分析，如何应用于股票投资？ 如何进行基本面分析，评估公司的财务健康状况？ 市场趋势与预测
当前市场的主要趋势是什么？ 对未来几个月的市场走势有什么看法？ 投...
无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一种方法，其特点是在训练过程中不使用标签数据。与有监督学习不同，无监督学习的目标是从未标记的数据中发现隐藏的结构、模式或规律。常见的无监督学习任务包括聚类、降维和关联规则挖掘等。
常用算法：
降维（Dimensionality Reduction）：...
特征图（Feature Map）是卷积神经网络（CNN）中的重要概念，表示输入数据经过卷积操作后提取的特征。以下是关键点：
卷积（Convolution）是一种数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理和深度学习等领域。以下是卷积的核心概念和应用：
对于连续函数 ( f ) 和 ( g )，卷积定义为： [ (f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t - \tau) \, d\tau ] 对于离散函数，卷积为： [ (f * g)[n] = \sum_{m=-\infty}^{\infty} f[m] g[n - m] ]
在图像处理中，卷积用于滤波操作，如模糊、锐化和边缘检测。通过卷积核（或滤波器）与图像进行卷积，可以...
大模型（Large Model）通常指参数规模巨大（通常在数百万到数千亿级别）的机器学习模型。这类模型能够捕捉数据中的复杂模式，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉和生成式人工智能等领域。典型的大模型包括：
PaLM（Google 的 Pathways 语言模型）
视觉模型：
Stable Diffusion（生成式图像模型）
多模态模型：
训练一个运维模型（如故障预测、自动化运维等）通常涉及数据收集、预处理、模型选择、训练和评估等步骤。以下是详细流程：
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第一性原理（First Principles）是一种从最基本的、不可再简化的原理出发，通过逻辑推理来解决问题或构建理论的思维方式。它强调不依赖经验、假设或现有结论，而是回归事物的本质，从最基础的层面进行分析和推导。