问题背景：序列推荐（SR）任务旨在预测用户可能的下一个交互项目。近年来，大型语言模型（LLMs）在SR系统中表现出色，但它们巨大的规模使得在实际平台中应用变得低效和不切实际。研究动机：论文探讨了在SR领域中LLMs的必要性，以及是否存在模型规模和性能之间的不一致性。研究发现LLMs的许多中间层是冗余的。方法提出：基于上述发现，论文提出了一种名为SLMRec的方法，该方法采用简单的知识蒸馏技术来增强小型语言模型（SLMs）在SR任务上的性能。实验设计：论文在大规模行业数据集上进行了广泛的实验，以评
参考https://xdclass.net
/将排序方式调整为大小写不敏感的utf8mb4_general_ci。
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lws-minimal-ws-server这些例程在buildroot里面，更新的话只能整体编译，十分麻烦和耗时，在sdk外面建立项目，单独开发，会更合适。
✨在Uniapp开发App端时，实现用户隐私协议是上架应用商店的必要步骤。通过合理设计隐私协议的展示方式和内容，不仅可以满足应用商店的要求，还能增强用户对应用的信任感。希望本文能帮助你在Uniapp开发中顺利实现用户隐私协议，并成功上架应用商店。
通常我们买的资源都是带会 ModelAtlasSplitConfigs.txt 或 sceneAtlasSplitConfigs.txt 的。
i++) //每一个点都遍历一遍求岛屿面积。else if (j == grid[0].size() || j < 0) //纵坐标是否超过最大值 或者为负数。if (i == grid.size() || i < 0) //横坐标是否超过最大值 或者为负数。if (grid[i][j] == '1') //是否为陆地，是的话执行If。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。} //如果是0，说明是海，不是岛屿 不需要再看周围了。//以此为中心，向四周扩。
蓝耘容器全栈技术指南》不仅是一本工具书，更是企业实现云原生转型的路线图。从轻量化内核到异构计算，从混合云调度到安全加固，其技术体系覆盖了全栈场景的核心需求。未来，随着边缘计算与AI技术的深度融合，蓝耘有望成为下一代智能基础设施的基石。延伸阅读深入理解Docker核心技术（Namespace/CGroups）企业级Kubernetes与蓝耘容器集成方案异构计算在AI推理中的实战案例。
命令搭建 Redis 集群，核心原因在于 Docker Swarm 提供了容器编排能力，而 Redis 集群的分布式特性需要依赖 Swarm 的底层架构实现多节点协同和管理。会创建 Swarm 集群的管理节点（Manager），负责调度服务、维护集群状态，并为后续加入的 Worker 节点提供通信基础，同时也提供了动态扩缩容能力等能力。关键参数：–advertise-addr 声明管理节点的通信地址，确保其他节点可访问36。注意：最好在服务器上找个专门的文件夹存放这些yml文件，免得后面找不到了。
