什么样的男生最令女生讨厌？

女孩很反感的5种男生类型，“家用中央空调”却上榜了？

　　“家用中央空调”的男孩子

　　那样的男孩子好像对任何人都很好，可通常就这样的男孩子做朋友或是很非常好的，但是搞好盆友得话，就有一些不适合了，就更别说当男友了。

　　殊不知那样种类的男孩子却也是在时下愈来愈多了有没有，通常有很多男孩子也也是非常容易在日常生活中对这一女孩非常好，对那一个女孩也很好，实际上那样的男孩子并不会让女生喜欢，反倒会让女孩很反感而已！

　　娇情的男孩子

　　一般娇情的男孩子一直会给人一种陌生感，通常什么事情也都一直会展现出一种很“娘”的觉得，那样的男孩子如今看来也也是不计其数，殊不知那样的男孩子确实不容易给人留有哪些的好印像。对老公99条暖心话有哪些呢？

　　邋里邋遢的男孩子

　　为何大部分女孩的男孩子都总是会是这些爱打蓝球、很太阳的男孩子呢？实际上还有一个缘故便是她们很干脆利落，会令人很想要去接近，可当见到这些较为邋里邋遢的男孩子以后，就一直会不由自主要想避开！和男友吵架闹分手怎么办？10s免费申请情感分析>

　　很“装”的男孩子

　　有一些男孩子实际上并没有是多少工作能力，或是没有是多少家产，殊不知却一直会给别人说自身多么的富有或是是说自身家中有多么的好，那样很“装”的男孩子，女孩们也都也是会很反感的。对老公99条暖心话有哪些呢？

　　吸烟的男孩子

　　许多男孩子也都是由于见到他人吸烟时的模样是很酷帅，因此自身也就要想试着，结果自身就无法自拔，殊不知一直会吸烟男孩子也大量的全是会让女孩很抵触。

　　如何对付中央空调型的男人？尽管针对男孩子而言，吸烟是一种支配权，但是针对女孩来讲，他们却没有务必要吸你二手烟的责任！尤其是这些一直会控制不住自身的男孩子，每日都需要抽很多根烟，那样的男孩子也也是会让女孩十分担忧，自然，大量的也都是会是抵触！

在我看来，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计

算、图像处理，Python都可以胜任。

Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries

included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，

也可以作为第三方库给别人使用。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至

NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且

将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、

动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。

python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

陆林 - Monica

陆沨沉默,不知怎么的,安折明白了他这沉默下的意思——陆沨必须去拿那个外设,即使可能会被眼镜男开枪打死。 “安折……”他的声音有点哑,想

monica2022loftercom



异世界的审判者(五) - 泗

“要去哪里”一路上安折陆沨二人都很沉默,陆沨看向逐渐远去的主城区,安折叹口气“我刚刚给他们喷的混合液有我的提取液,能暂时压制他们,如果

si64890567loftercom



一十四洲原著《小蘑菇》情感分析——因为懂得,所以慈悲(三) - 知乎

2月10

大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练过程，能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。

大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。相比之下，小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度更快，也更加轻便，适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景，例如移动设备或嵌入式设备。

在实际应用中，选择大模型或小模型取决于需要解决的问题和可用资源。大模型通常在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面表现良好，它们通常需要高性能计算资源的支持，例如标准的GPU或云端集群。

小模型适合解决一些简单的、小规模的问题，例如信用卡欺诈检测等，它们具有更快的推理速度，可以在低功耗设备上运行，例如智能手机或物联网设备。

大模型能解决的问题

大规模预训练可以有效地从大量标记和未标记的数据中捕获知识，通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调，极大地扩展了模型的泛化能力。在应对不同场景时，不再从0开始，只需要少量的样本进行微调。

再比如BERT已经训练好了，我们要做下游任务，做一个句子的情感分析。那么就会在BERT的输入token中加入一个 class token，这个和vit的做法一样，encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation 和softmax和gt做损失训练，所以这一步可以直接初始化BERT模型的预训练参数做finetune，效果要更好。收敛的又快，loss又低。