权重初始化创建了神经网络后，我们需要进行权重和偏差的初始化。到现在，我们一直是根据在第一章中介绍的那样进行初始化。提醒你一下，之前的方式就是根据独立的均值为 $$0$$，标准差为 $$1$$ 的高斯随机变量随机采样作为权重和偏差的初始值。
当一个高尔夫球员刚开始学习打高尔夫时，他们通常会在挥杆的练习上花费大多数时间。慢慢地他们才会在基本的挥杆上通过变化发展其他的击球方式，学习低飞球、左曲球和右曲球。类似的，我们现在仍然聚焦在反向传播算法的理解上。这就是我们的“基本挥杆”——神经网络中大部分工作学习和研究的基础。
目前，守护使构建速度更快有效地支持在内存中缓存和由JVM优化使代码更快。在未来的Gradle版本中，守护进程将变得更加聪明，预先完成工作。它可能，例如，在编辑完构建脚本后就开始下载依赖生成是将要运行的假设下后立即和新改变或添加的依赖性是必需的。有许多方式使得在未来的版本的gradle的gradle守护进程。
大语言模型结构当前绝大多数大语言模型结构都采用了类似GPT 架构，使用基于Transformer 架构构造的仅由解码器组成的网络结构，采用自回归的方式构建语言模型。但是在位置编码、层归一化位置以及激活函数等细节上各有不同。上篇文章 介绍了GPT-3 模型的训练过程，包括模型架构、训练数据组成、训练过程以及评估方法。
CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：
关注时代Java
