技术专栏 第986页

目前使用qwen2.5coder的32b模型，体验上和gpt-4o差不多（都稀碎），适用于编写脚本，查一些简单问题，例如
flask如何把变量传到前端，准确率还可以，但是补全功能稀碎。

好了，接下来我们开始部署流程的详细演示。

一、简介

下面列出了一些近年来开发构建的评估数据集。需要注意的是：

还是得先说查啊，不然没法删啊0v0

AI驱动的代码生成和补全系统。

本篇介绍使用Fastapi + sqlalchemy + alembic 来完成后端服务的数据库管理，并且通过docker-compose来部署后端服务和数据库Mysql。包括：

在频率派的观点中，我们通过最优化某些准则（例如似然函数）来确定参数的具体值。而在贝叶斯派的观点中，给定观测数据，我们引入参数的先验分布，然后使用贝叶斯定理来计算对应后验概率分布。