技术专栏 第155页

有些小伙伴在工作中，一遇到大表数据删除就手足无措，要么直接
DELETE导致数据库卡死，要么畏手畏脚不敢操作。

这个流程能跑，直到：

Avalonia版本在银河麒麟V10 SP1 上的运行效果如下图所示：

1.千万别把密钥放前端

这是我见过最多人掉坑的地方。前端调用大模型 API 最忌讳的就是把密钥写在代码里，因为无论你怎么混淆，最终都能被扒出来。正确做法就是——永远通过后端转发。前端只传用户输入，后端再负责真正的 API 请求。

我一开始嫌麻烦想偷懒，后来密钥被人抓走疯狂调用，那次真是付费付得心痛。之后就彻底死心了：所有敏感操作都放后端，省事又省钱。

在传统 SQL 中，我们使用
GROUP BY 和聚合函数（如
SUM,
AVG）进行数据汇总。但这种方式存在一个核心局限：
聚合后行数会减少。比如按部门计算平均销售额，原始的员工个体销售记录就“消失”了。

核心优势：

你是否经历过这种绝望： 在电脑上用 Python 训练好了一个完美的 PaddlePaddle 模型，老板突然说：“挺好的，明天把它做到 Android App 里给我看。”

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文本生成型 Transformer 的工作原理是
下一个 Token 预测：给定用户输入的文本提示，模型预测最可能的下一个 token（单词或子词）。