技术专栏 第1140页

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　　我们知道瑞萨电子的通用 MCU 产品线主要包含基于自有内核 8/16bit RL78 系列以及 32bit RX 系列，还有这两年明显增加研发投入的基于 Arm Cortex-M 内核的 RA、Synergy 系列，当然还有 RISC-V 内核产品（基于 AndesCore N22/D25F 的 ASSP EASY 系列和自研内核的 R9A02G021）。

BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。

然后通过实例介绍了文件夹相关的常用操作，仅供参考。

前言：

那么，为什么我们需要树这种数据结构呢，直接用数组不行吗，用切片不行吗？当然可以，只不过现实世界是缤纷杂乱的，而又没有一种万能药式的数据结构以应对千变万化的业务需求。所以，才会有各类树，而且一些“高级”数据结构是基于树形数据结构的，例如映射。