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第一章:Open-AutoGLM核心技术揭秘架构设计理念 Open-AutoGLM 采用模块化解耦设计,将自然语言理解、任务规划、代码生成与执行反馈四大核心能力分离,通过统一的中间表示层(Intermediate Representation, IR)进行通信。该…
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CTGAN实战指南:三分钟学会生成高质量合成数据 【免费下载链接】CTGAN Conditional GAN for generating synthetic tabular data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTGAN 你是否曾经因为数据隐私问题而无法使用真实数据进行开发?或者…
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引言:RPM测试为何如此关键? 在Linux DevOps实践中,RPM包的管理与测试往往是决定系统稳定性的关键环节。每一次组件的升级、修复或功能增强,都可能引入意想不到的依赖冲突、配置变更或性能问题。据统计,超过30%的生产环…
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第一章:Open-AutoGLM 部署概述Open-AutoGLM 是一个面向自动化代码生成与自然语言任务处理的开源大语言模型系统,支持本地化部署与企业级集成。其核心优势在于结合了 GLM 架构的强大语义理解能力与开放插件机制,适用于代码补全、文档生成、智能…
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