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Excel实现GPT：：上下文越大，预测越准 -「上下文窗口」Excel 演示
「LLM那些事」系列第 4 篇《上下文窗口的边界》，文章连接：https://blog.csdn.net/houwenjin/article/details/163999753。 演示什么：在「预测」Sheet 的黄色格子里输入一句话（默认「来泡一杯」），四个「模型」——分别只统计最后 1 / 2 / 3 / 4 个字的 n-gram 查表——同时预测下一个字。同一个输入，看的上下文越长，候选越少、预测越确定： ┌────────────────┬──────────┬───────────────┬──────┐ │ 只看最后几个字 │ 用的前缀 │ 候选下一字数 │ 预测 │ ├────────────────┼──────────┼───────────────┼──────┤ │ 1 个 │ 杯 │ 3（茶/子/水） │ 模糊 │ ├────────────────┼──────────┼───────────────┼──────┤ │ 2 个 │ 一杯 │ 2（茶/水） │ 收窄 │ ├────────────────┼──────────┼───────────────┼──────┤ │ 3 个 │ 泡一杯 │ 1（茶） │ 确定 │ ├────────────────┼──────────┼───────────────┼──────┤ │ 4 个 │ 来泡一杯 │ 1（茶） │ 确定 │ └────────────────┴──────────┴───────────────┴──────┘
运动场馆预约小程序源码-下载即用.zip
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Python DenseNet121 CIFAR-10 十类图像分类 在 CIFAR-10 上训练 DenseNet121 分类模型，输出混淆矩阵、history.csv 与损失曲线，数据自动下载。 功能： · CIFAR-10 十类 · DenseNet121 密集连接 · 混淆矩阵 · 损失曲线 · 自动下载数据 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明，按 README 安装后即可复现。
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