个快速测试来确认这一解释： torch.ones(4) tensor([1., 1., 1., 1.]) 在Jupyter记事本中，我们可以使用?指令在另一个浏览器窗口中显示文档。例如，list?指令将创建 与help(list)指令几乎相同的内容，并在新的浏览器窗口中显示它。此外，如果我们使用两个问号，如list??， 将显示实现该函数的Python代码。 2.7. 查阅文档 83 首先，我们深度理解一下中央处理器（Central Processing Unit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时 钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深 层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制 造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻辑、高速互连等 的GPU与单个CPU上的单个Python线程搭配使用时产生的性能瓶颈。其次，编译器可以将上述代码优化和重 写为print((1 + 2) + (3 + 4))甚至print(10)。因为编译器在将其转换为机器指令之前可以看到完整的代 码，所以这种优化是可以实现的。例如，只要某个变量不再需要，编译器就可以释放内存（或者从不分配内 存），或者将代码转换为一个完全等价的片段。下面，我们将通过模拟命令式编程来进一步了解符号式编程的

tfTestDemo.py,dataDeal.py \ #依赖的本地⽂件� --tfcmd “python tfTestDemo.py --training_epochs=20” \ #TF运⾏指令� --input /home/xitong/tf-test/data \#训练样本HDFS路径� --output /home/xitong/tf-test/outputTest \

基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布 • 性能优化 • 通信优化：特征请求与模型计算单元化，在线样本格式压缩 • 计算优化：基于SSE／AVX 指令优化 3 在线机器学习-模型服务部署 • 模型更新频次效果对比 • FM：数据越新，效果越好 • 相同数据规模，时间越新，效果越好，且时间差距越大，差异越明显 • 月级规模数据，时间相差一

response print(responses) if __name__ == '__main__': test() 1.14 Qwen-Agent Qwen-Agent 是一个基于 Qwen 的指令跟随、工具使用、计划和记忆能力来开发 LLM 应用程序的框架。它还 附带了一些示例应用程序，例如浏览器助手、代码解释器和自定义助手。 1.14.1 安装 git clone https://github