本文将深入探讨两种常用的损失函数——KL散度和交叉熵损失，并分析它们在实际应用中的区别和联系。 在深度学习和机器学习领域，损失函数是模型优化的核心工具之一。它不仅决定了模型的训练方向，还直接影响模型的性能和泛化能力。随着大语言模型（LLM ...

涵盖了 Spring 框架的核心概念和关键功能，包括控制反转（IOC）容器的使用，面向切面编程（AOP）的原理与实践，事务管理的方式与实现，Spring MVC 的流程与控制器工作机制，以及 Spring 中数据访问、安全、Boot 自动配置等方面的深入研究。此外，它还包含了 Spring 事件机制的应用、高级主题如缓存 ...