技术专栏 第698页

1.在Uni-app项目的根目录下新建如下目录结构，用来存储Android和iOS原生插件。

首先安装safetensors：

从前面章节我们可以知道，Transformer接受的是高维向量（word embedding），而从文本到向量的转换分为两个阶段：分词和embedding化，分别产出token和word embedding。在构建大模型的过程中，token 分词与word embedding扮演着举足轻重的角色。它们不仅是模型理解文本语言的基础，还深刻影响着模型的性能与精度。本篇会介绍如何做好单词到数字的映射，下一篇介绍如何从数字转换到embedding。

因为作者能力有限，本文只是对跳表的核心功能：创建节点与跳表、插入节点、删除节点、获取节点rank、根据rank获取节点、获取分数区间的ele集合进行复刻，其余的需要自己去实现。

Spring 已经支持接入
DeepSeek了。

这一节回顾生成模型的一般框架和VAE方法。

线上项目除了做小程序还可以做在线web或者App，为什么一开始没有选择做web或者App了，因为小程序上线流程相对简单，你不用去买服务器，也不用去注册域名，代码直接托管在腾讯服务器，App的话你就更不用说了，开发App相对会麻烦些，特别苹果，你得有苹果手机和苹果电脑，App要申请证书还需要软著，如果想把自己的项目发布出去就得上架各应用市场，那也是很麻烦的，而且更重要的是现在越来越多的应用市场不再接收个人开发的App项目了。

它就像我们观察动画的
眼睛，通过控制相机的位置、角度和视野，可以创造出丰富多样的视觉效果。

1.ThreadLocal的特点介绍

话不多说，直接上菜：