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静态分析学习笔记：数据流分析1 1.数据流分析？ 数据流分析（Data Flow Analysis），对于这个名词我们需要记住这三点 数据流如何在控制流图（CFG）中流动，其中数据流分析主要是在CFG

1.整体优化思路 目前整体的项目架构还是比较清晰的，优化其实主要围绕两个核心替换模型和对音频进行预处理 在接下来的部分当中我们会着重介绍一下替换模型以及音频预处理这两个部分 2.模型替换 2.1 模型

0.本次的任务目标 我们先看看官方的描述 大约说的就是我们需要生成一段语音，使其在内容和音色语气上尽可能地接近。 1.理解baseline: 在理解Baseline之前，我们需要先了解什么是TTS 这

1.整体思路： 整体思路首先把原始数据洗干净，把用户输入的的时间格式统一，把空的地方填上"无数据"，这样AI就不会被脏数据污染，给出奇怪的解释。然后解决API调用的问题。原来的代码就像一个人排队买咖啡

0.遗留问题：什么是LoRA 在本次的Baseline调优中，我们使用了LoRA技术来对讯飞星火平台上的模型进行微调，那么什么是LoRA技术呢？ LoRA技术的核心思想，是针对预训练大语言模型（LLM

1. MCP简介 在之前的夏令营中笔者接触了基础的大语言模型概念（LLM），这一期的夏令营主要围绕的是MCP的概念进行学习。 在一切介绍开始之前，我们不妨对MCP下一个相对直观易懂的概念，MCP的本质

0. Baseline的基础解析： 0.1.赛题的基础解析 我们先来看看赛题的官方解释 这个次比赛的本质是逆推RNA的折叠步骤，简单来说就是我有一根电话线，随手一扔，他就会变随机生成一个形状，这个形状

0. 引子： 在这篇文章中会主要记录参加这次学习赛的项目，主要会记录一下构思过程，同时也会尝试实现一下项目的一些基础功能 1. Remix项目简介与系统架构设计： 这次其实要做的项目还是比较清晰明了的

0. 引子 这次的主题是定制一个专属的大模型，定制专属大模型通常能够在特定的专业领域中比起通用大模型有更好的表现。 在本文中，我们会基于讯飞星辰MaaS平台，通过LoRA技术对Spark Max模型进