mbr和gpt选哪个

gpt的英文全称是“Generative Pre-trained Transformer”。GPT是一种基于深度学习的语言模型，采用Transformer架构和预训练技术和fine-tuning的方法来解决自然语言处理(NLP)中的各种任务，如语言生成、分类、翻译等。GPT最早由OpenAI团队提出，采用了多层的Transformer encoder和decoder结构。GPT还通过无监督方式进行的大规模预训练，并利用fine-tuning技术对不同的NLP任务进行微调。使得GPT可以针对不同的NLP任务，根据输入的上下文，对后续的输出进行生成；也可以实现句子级别或文本级别的情感分类和命名实体识别任务；还可以应用到语言推理、问答系统等场景中。当前的GPT-3版本已经可以模拟人类写作行为，能够用极为流畅自然的语言来撰写文章，翻译文本甚至创造故事。总之，GPT是一个非常先进的自然语言处理模型，在NLP领域方面具有较好的效果和丰富的应用前景。影响：1、带来质的飞跃：GPT通过预训练和fine-tuning技术，可以快速适应不同领域、不同任务的输入和输出，在自然语言生成、文本分类、语言理解等方面带来了巨大的突破。特别是最新版本的GPT-3，能够进行非常复杂的自然语言生成和理解任务，展现了惊人的创造力。2、推动自然语言处理技术向深度和全面发展：GPT主要利用了深度学习和Transformer架构，使得NLP技术在深度和范围上都有了较大提升，拥有了更好的表达能力和泛化能力，在神经机器翻译、人机对话、知识图谱等多个领域展示了强大的应用前景。3、加深了人工智能与自然语言之间的交互：GPT的应用和落地，最终会进一步推动AI与自然语言融合的世界的到来，这将会有非常深远的影响，如人机交互、音箱智能语音助手以及智能客服等领域。

gpt的全称如下：GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，它是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它是近年来最成功的预训练模型之一，由OpenAI团队开发。GPT模型具有非常强的生成能力，可以根据大规模语料库中的模式和规律进行语言模型的预训练，接下来通过在特定任务中的fine-tuning，可以将模型专门用于问题解答、翻译、情感识别、段落摘要等NLP任务。GPT模型的主要优势是其能够自动学习大量普通口语的语言（排除口头禅和特定行业术语）并能处理自然语言生成，使得它成为机器人聊天，语音助手，与用户交互等领域的重要成果。在不断的研发中，新的GPT系列模型已经出现，例如GPT-2、GPT-3等，它们在处理语音过程中具有更高的准确性和表现力，更好地满足了自动化处理自然语言的需求，为人工智能领域的研究和应用提供了更广泛的技术支持。

全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是指全局唯一标示磁盘分区表格式。它是可扩展固件接口（EFI）标准（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的以32bits来存储逻辑块地址和大小信息的主引导记录（MBR）分区表。

gpt的中文名字是磁盘分区表格式。全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是指全局唯一标示磁盘分区表格式。它是可扩展固件接口（EFI）标准（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的以32bits来存储逻辑块地址和大小信息的主引导记录（MBR）分区表。对于那些扇区为512字节的磁盘，MBR分区表不支持容量大于2.2TB的分区，然而，一些硬盘制造商注意到这个局限性，并且将他们的容量较大的磁盘升级到4KB的扇区，这意味着MBR的有效容量上限提升到16TiB。分区方法：GPT分区的一大优势就是针对不同的数据建立不同的分区，同时为不同的分区创建不同的权限。相比与我们目前通常使用的MBR分区，GPT本身就有着得天独厚的优势。GPT分区的创建或者更改其实并不麻烦，我们在更改硬盘分区格式之前需要先将硬盘备份，然后使用Windows自带的磁盘管理功能或者使用DiskGenius等磁盘管理软件就可以轻松地将硬盘转换成GPT（GUID）格式，转换完成后，我们就可以真正开始系统的安装过程了。

GPT是GenerativePretrainedTransformer（生成预训练变换器）的缩写。数字技术的发展，推动社会经济形态从农业经济、工业经济向数字经济（智慧经济）发展，数字经济直接或间接地利用数据方式推动经济发展。得益于人工智能，数字经济得到了极大的发展，人工智能作为一种日新月异的数字技术在经济领域广泛渗透，其颠覆了传统经济模式，为新经济形式注入活力，加速了生产力的提升。

gpt是一名人工智能语言模型，也被称为AI助手。是由计算机程序编写而成，可以模拟人类的语言交流，为用户提供各种服务和帮助。可以回答用户的问题、提供信息、执行任务等，帮助用户解决各种问题。ChatPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型。ChatGPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT是一种预训练模型，它是通过在大规模语料库上进行无监督学习而得到的。在预训练阶段，ChatGPT可以学习到自然语言的语法、语义和上下文等信息，从而可以生成自然流畅的文本。在应用阶段，ChatGPT可以通过微调等方式对特定任务进行优化，从而可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT的优点在于它可以生成自然流畅的文本，可以进行多轮对话，并且可以根据上下文进行理解和回答。它可以用于多种应用场景，比如智能客服、智能问答、智能助手等。同时，ChatGPT还可以不断地通过学习和优化来提高自己的性能和效果。

　　GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。　　GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。　　由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。　　总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。

GOT，中文全称是谷草转氨酶，又叫天冬氨酸转氨酶。是反映肝损伤程度的一项指标。GPT,谷一丙转氨酶,主要分布在肝，其余在肌肉、肾脏中也有分布。肝功能检查项目中GPT是反映肝细胞损伤最灵敏的酶学检测项目，正因为这样，GPT升高，就提示肝细胞发生了损伤，至于是不是得肝炎那还得具体事例具体分析，不能一概而论

GenerativePre-trainedTransformer人工智能模型，是一种可以在任意语言中进行自然语言理解的机器学习模型。GPT是一种通用模型，旨在模拟人类自然语言处理行为。GPT对于自然语言生成、文本分类和语义推断等任务都具有良好的性能，它可以使用训练数据集轻松生成内容。GPT使用了注意力机制，这意味着它在处理常见NLP任务时，对文本的位置和上下文敏感，可以轻松适应不同的文本预料。此外，GPT也可以在几乎所有的NLP任务中学习结构化信息，如句子的位置和词性标记，提高了模型的表现。由此可见，GPT是一种非常强大有效的NLP模型，因此被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎、情感分析等人工智能项目中。

一款叫GPT的新软件火爆全球，GPT 是 OpenAI 开发的一种语言模型，它能够通过大量文本数据的预训练，掌握语言规律并生成文本。GPT分别是三个单词(Generative 生成型 Pre-trained 预训练 Transformer 转换模型)，即生成式预训练模型。它的本质是通过预训练的方式对大量文本数据进行学习，从而达到精准预测和生成文本的目的。当前GPT还只是应用在聊天领域的日常办公，未来很可能人工智会辐射至各行各业，从搜索引擎到办公软件、从社交媒体到游戏开发，AI的发展很快就会以病毒传播式的速度普及到我们的日常生活中。最近一段时间，全世界知名的互联网企业全都开始涌入AI市场，资本的涌入和技术的迭代势必会让AI的发展急剧加速。目前，GPT技术已经在多个领域得到了应用，包括：1. 语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！2. 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。3. 语音识别：GPT也可以用于语音识别，其原理与文本生成类似。使用GPT进行语音识别的一个好处是可以进行语音到文本的转化，从而将语音转化为可观看的文本内容。4. 智能客服：GPT可以帮助企业开发智能客服系统，为客户提供更快速、更准确的服务。5. 自然语言理解：GPT可以帮助机器更好地理解人类语言，从而实现更智能的人机交互。可能很多人都没有注意到，在过去的短短三十年内，人类已经经历了三次技术的迭代，每一次都是以不起眼的形式出现，并迅速颠覆了我们的日常生活方式：第一次出现的互联网跨越了现实空间，将全世界的网友链接在一起；第二次是智能手机，便携的移动端解放了我们的业余时间，让我们可以随时随地进行网络互动，而随着ChatGPT的发布；第三次技术革命已经开始，而且速度比我们想象中快的多。gpt的出现标志着人类生产力的又一巨大进步！未来，随着GPT技术的不断发展和完善，它将在更多领域得到应用，如智能教育、智能医疗、智能家居、数字营销等等。总之，GPT技术未来的趋势和运营场景非常广泛，并将持续改变人们的生产和生活方式。

gpt是一种分区，支持大容量，多个主分区。uefi可以理解是一种高级的启动方式。但uefi启动需要gpt分区

苹果GPT是苹果公司研发的一种自然语言处理技术，全称为“Generative Pre-trained Transformer”。它是一种基于机器学习的算法，可以分析和理解人类语言，进而生成自然语言文本。苹果GPT主要通过训练大规模的语言模型来实现。在训练过程中，它可以自动学习语言的语法、语义和语境等方面的知识，并用这些知识来生成高质量的自然语言文本。这种技术在自然语言处理、智能对话、机器翻译等领域有着广泛的应用。除了苹果公司，许多其他科技公司也在积极研发和应用自然语言处理技术。这些技术的发展将为人工智能、智能客服等领域带来更加智能化、高效化的解决方案。对于开发人员和研究人员来说，熟练掌握自然语言处理技术，包括苹果GPT等，将对他们的工作产生积极的影响。他们可以利用这些技术来实现更加智能化的应用程序，提高效率和用户体验。对于企业来说，可以利用自然语言处理技术来开发智能客服系统、智能助手等产品，提升客户服务质量和效率。总之，苹果GPT是一项非常有价值的自然语言处理技术，对于相关领域的开发和研究都有着重要的意义。

　MBR，主引导记录(Master Boot Record)，也就是现有的硬盘分区模式。MBR分区的标准决定了MBR只支持在2TB以下的硬盘，超过2TB的硬盘只能管理2TB。为解决这个大问题，微软和英特尔在EFI方案中开发了GPT分区模式。　　GPT，全局唯一标识分区表(GUID Partition Table)，GUID，全局唯一标识符(Globally Unique Identifier) 。GPT是EFI方案的一部分，但并不依赖于EFI主板，在BIOS主板的PC中也可使用GPT分区。与MBR最大4个分区表项的限制相比，GPT对分区数量没有限制，但Windows最大仅支持128个GPT分区。GPT可管理硬盘大小达到了18EB(1EB=1024PB=1,048,576TB)，不过NTFS格式最大仅支持256TB。　　GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区，为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘。　　由于MBR分区模式最大只能支持2TB硬盘，2.5T硬盘必须使用GPT分区模式！看目前Windows对GPT分区的支持情况：　　新型UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。UEFI是由EFI1.10为基础发展起来的，它的所有者不再是Intel而是一个称作Unified EFI Form的国际组织。

gpt是一名人工智能语言模型，也被称为AI助手。是由计算机程序编写而成，可以模拟人类的语言交流，为用户提供各种服务和帮助。可以回答用户的问题、提供信息、执行任务等，帮助用户解决各种问题。ChatPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型。ChatGPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT是一种预训练模型，它是通过在大规模语料库上进行无监督学习而得到的。在预训练阶段，ChatGPT可以学习到自然语言的语法、语义和上下文等信息，从而可以生成自然流畅的文本。在应用阶段，ChatGPT可以通过微调等方式对特定任务进行优化，从而可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT的优点在于它可以生成自然流畅的文本，可以进行多轮对话，并且可以根据上下文进行理解和回答。它可以用于多种应用场景，比如智能客服、智能问答、智能助手等。同时，ChatGPT还可以不断地通过学习和优化来提高自己的性能和效果。

aigc和gpt是什么意思，让我们一起了解一下吧！简单理解，它是一款“生成式”人工智能软件，能实现撰写代码、回答问题、书写论文、诗歌、剧本等指令。所谓“AIGC”指的就是AI（人工智能）生成内容，ChatGPT是AIGC的一款具体的应用和产品。ChatGPT是OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，在推出两个月后，用户数量就突破1亿了。瑞银发布报告称，在过去20年里，根本找不到像ChatGPT这样能够快速累计用户的应用程序。相比较目前搜索引擎给出的内容，ChatGPT输出的内容更接近于人类加工后的成品，也更像一个客服，通过与用户聊天，挖掘其他信息从而更好地为用户找到真正的问题并解决问题。举个例子，当一个码农向ChatGPT提问，“我写的这段代码不按我预期的那样工作，我该如何修复它？”ChatGPT会提问用户这段代码是用来做什么，以及现在提示什么错误、这是整段代码还是其中的一段等等问题，再为用户提供可能的解决思路。因此ChatGPT也被视为是能颠覆传统搜索引擎产品的新应用。研究出ChatGPT的公司OpenAI是受微软投资的，此前，微软CEO曾透露，微软计划将ChatGPT等人工智能工具整合进旗下所有产品，这一举动让谷歌如临大敌。做搜索引擎起家的百度，也在这一领域有所准备，并计划在3月发布百度的类似产品。以上就是小编的分享，希望可以帮助到大家。

GPT-4的全称是Generative Pre-trained Transformer 4，它是一个基于Transformer的深度学习模型，使用了预训练和微调的技术。预训练是指在一个大规模的文本数据集上，训练一个通用的语言模型，使其能够学习到语言的基本规律和知识。微调是指在一个特定的任务上，对预训练的模型进行调整，使其能够适应不同的需求和场景。GPT-4的回答准确性不仅大幅提高，还具备更高水平的识图能力，且能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。此外，GPT-4的文字输入限制也提升至2.5万字，且对于英语以外的语种支持有更多优化。GPT-4的技术报告写道：“鉴于GPT-4等大型模型面临激烈的竞争环境，以及基于安全考量，该报告没有包含关于架构（包括模型大小）、硬件、数据集构建、训练方法等方面的进一步细节。GPT-4的应用场景GPT-4的应用场景是非常广泛的，几乎涵盖了所有需要使用语言的领域。以下是一些GPT-4的典型应用场景的示例：1、文章生成：GPT-4可以根据用户给出的标题、关键词、摘要等信息，生成一篇完整的文章，无论是新闻、故事、评论、论文等，都可以轻松应对。GPT-4生成的文章不仅语法正确，语义连贯，而且有逻辑性和创造性，甚至可以模仿不同的风格和口吻。2、代码生成：GPT-4可以根据用户给出的需求描述、示例输入输出、注释等信息，生成符合要求的代码，无论是Python、Java、C++等，都可以轻松应对。GPT-4生成的代码不仅语法正确，功能正确，而且有可读性和优化性，甚至可以适应不同的编程风格和规范。

1、AIGC是人工智能技术自动生成内容，与ChatGPT同属于AI概念的延伸。2、总之，AI是人工智能的总称，而GPT是自然语言处理的一种特定的应用模型，它们之间的联系是GPT是AI在自然语言处理领域的一种具体应用。3、AI（ArtificialIntelligence）即人工智能，是指通过计算机模拟人类的智能行为和思维过程，实现某些特定任务的技术和方法。4、AIGC是继UGC、PGC之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。5、AIGC全称为AI-GeneratedContent，即利用人工智能技术来自动生产内容。具体可基于生成对抗网络GAN、生成扩散模型和大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。

传统的分区方案(称为MBR分区方案)是将分区信息保存到磁盘的第一个扇区(MBR扇区)中的64个字节中，每个分区项占用16个字节，这16个字节中存有活动状态标志、文件系统标识、起止柱面号、磁头号、扇区号、隐含扇区数目(4个字节)、分区总扇区数目(4个字节)等内容。由于MBR扇区只有64个字节用于分区表，所以只能记录4个分区的信息。这就是硬盘主分区数目不能超过4个的原因。后来为了支持更多的分区，引入了扩展分区及逻辑分区的概念。但每个分区项仍用16个字节存储。MBR分区方案不是用得好好的吗？为什么要提出新的方案呢？那就让我们看看MBR分区方案有什么问题。前面已经提到了主分区数目不能超过4个的限制，这是其一，很多时候，4个主分区并不能满足需要。另外最关键的是MBR分区方案无法支持超过2TB容量的磁盘。因为这一方案用4个字节存储分区的总扇区数，最大能表示2的32次方的扇区个数，按每扇区512字节计算，每个分区最大不能超过2TB。磁盘容量超过2TB以后，分区的起始位置也就无法表示了。在硬盘容量的突飞猛进，2TB的限制已经被突破。由此可见，MBR分区方案已经无法满足需要了。下面介绍GUID分区表方案。GUID分区表(简称GPT。使用GUID分区表的磁盘称为GPT磁盘)是源自EFI标准的一种较新的磁盘分区表结构的标准。与目前普遍使用的主引导记录(MBR)分区方案相比，GPT提供了更加灵活的磁盘分区机制。它具有如下优点：1、支持2TB以上的大硬盘。2、每个磁盘的分区个数几乎没有限制。为什么说“几乎”呢？是因为Windows系统最多只允许划分128个分区。不过也完全够用了。3、分区大小几乎没有限制。又是一个“几乎”。因为它用64位的整数表示扇区号，即0 ~=18,446,744,073,709,551,616。夸张一点说，一个64位整数能代表的分区大小已经是个“天文数字”了，若干年内你都无法见到这样大小的硬盘，更不用说分区了。4、分区表自带备份。在磁盘的首尾部分分别保存了一份相同的分区表。其中一份被破坏后，可以通过另一份恢复。5、每个分区可以有一个名称(不同于卷标)。既然GUID分区方案具有如此多的优点，在分区时是不是可以全部采用这种方案呢？不是的。并不是所有的Windows系统都支持这种分区方案。 请看下表：Windows种类能否读写GPT磁盘能否从GPT磁盘启动32位 Windows XP不能。只能看到一个Protective MBR分区不支持Windows 2000/NT/9x不能。只能看到一个Protective MBR分区不支持64位 Windows XP能只有基于Itanium的系统才能从GPT磁盘启动Windows Server 2003 SP1及以上版本能只有基于Itanium的系统才能从GPT磁盘启动Windows Vista能只有基于 EFI 的系统支持从GPT磁盘启动Windows Server 2008能只有基于 EFI 的系统支持从GPT磁盘启动Windows 7能只有基于 EFI 的系统支持从GPT磁盘启动Windows 8/8.1 能 只有基于 EFI 的系统支持从GPT磁盘启动是不是很失望？目前多数的个人电脑系统还无法完美支持GPT磁盘。但是这并不意味着我们不需要了解GUID分区方案。别忘了，硬件的发展速度总是令人吃惊的。1.5TB的硬盘已经大量上市，2TB以上容量的硬盘很快就会普及，基于EFI的主板也正在销售。GUID分区方案终将成为主流 。做为一款分区软件，DiskGenius从3.1版本开始支持GUID分区表。这是国内第一款支持GUID分区表的分区软件。DiskGenius提供了GUID分区的建立、删除、格式化、已丢失分区恢复、文件恢复、分区表备份、GUID分区表格式与MBR分区表格式之间的相互转换(无损转换)等功能。

gpt中的g是generative，常用意思有能生产的；有生产力的。ChatGPT的全称就是ChatGenerativePre-trainedTransformer，中文翻译为:聊天生成预训练转换器。G代表的是generative，常用意思有能生产的；有生产力的。P代表的是pre-trained，其中pre-为前缀，表示先于...,trained表示训练过的，受过培训的。pre-trained的意思就是预训练。T代表的是transformer，表示变换模型。这款当今最火爆的Al语言模型，由美国人工智能实验室OpenAl于去年11月底发布，并迅速火遍全球。人们长期苦于那些智能语音助手的傻瓜回答，这次ChatGPT却出乎意料的聪明:它可以用来创作故事、撰写新闻、回答客观问题、聊天、写代码和查找代码问题等。

1、GPT4是OpenAI旗下GPT系列模型的最新成果，之前他们已经出过GPT、GPTGPT3和GPT5这几个版本。GPT系列模型都是基于深度学习技术搞出来的大规模语言模型，可以吸收海量数据进行预训练，并在不同任务上进行微调或零样本学习。2、GPT-4是一个人工智能语言模型，目前尚未正式发布。由于其技术含量和商业价值极高，因此它的购买方式可能会受到一定的限制。3、GPT-4的全称是GenerativePre-trainedTransformer4，它是一个基于Transformer的深度学习模型，使用了预训练和微调的技术。4、gpt4全称：生成式预训练转换器4凭借ChatGPT掀起人工智能（AI）应用热潮的OpenAI发布了最新作品——GPT-4，得到这种新模型支持的ChatGPT将迎来升级。5、GPT4是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它是GPT列的最新版本。GPT-4的原理是通过大规模的语料库训练神经网络模型，从而实现自然语言生成、文本分类、机器翻译等多种自然语言处理任务。

chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。chatGPT的规范使用2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

gpt4全称：生成式预训练转换器4凭借ChatGPT掀起人工智能（AI）应用热潮的OpenAI发布了最新作品——GPT-4，得到这种新模型支持的ChatGPT将迎来升级。GPT4的意思是一种基于人工智能的考试，它是由Google的智能机器人系统（GPT）开发的，可以帮助考生评估他们的技能和知识。GPT4考试的目的是帮助考生评估他们在有限的时间内完成任务的能力，以及他们的知识程度。GPT4可以念为GenerativePretrainedTransformer4。

1、开机引导进入启动盘PE系统，也就是用制作的USB启动盘引导电脑进入PE系统。运行桌面的分区工具，点中硬盘名称。2、删除硬盘的所有分区，并变为灰色，点中磁盘，点击‘硬盘"菜单，依次单击‘转换分区表类型为MBR格式。3、点击“确定”后，会弹出一个提示框，会告诉你一些信息。4、接下来，等待电脑操作完成，硬盘分区表类型已成功改为MBR。新建分区。5、分区表建立完成后，在wre分区就可以随便调节大小了。注意事项：GPT转MBR只需要删除系统盘和引导分区，再转换成MBR就可以。不用删除硬盘所有分区和数据。

chatGPT念“柴特鸡皮题”。GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

可以用diskgenius将MBR转成GPT　　diskgenius支持传统的MBR分区表类型及较新的GUID分区表类型。必要时可通过本软件在这两种分区表类型之间进行无损转换。　　转换时不会破坏文件数据，但是对于不支持GUID分区表格式的操作系统，将无法访问使用GUID分区表的磁盘分区及其文件！具体操作：　　一、转换分区表类型为GUID格式　　本功能用于将磁盘分区表类型转换为GUID。转换前磁盘的首尾部必须要有转换到GUID分区所必须的空闲扇区(几十个扇区即可)。否则无法转换。要执行该操作，选择要转换的磁盘后，点击菜单“硬盘 - 转换分区表类型为GUID格式”项，程序弹出如下提示：　　请确认转换后使用该磁盘的操作系统支持GUID分区表格式，否则转换后该磁盘分区将无法访问！点击“确定”按钮完成转换。执行“保存分区表”命令后该转换才会实际生效。　　二、转换分区表类型为MBR格式　　本功能用于将分区表类型转换回传统的MBR格式。由于MBR分区表有一定的限制(如主分区数目不能超过四个等)，这种转换有一定的条件限制。因此在转换时，如果分区数目多于四个，本软件将首先尝试将后部的分区逐一转换为逻辑分区。如果无法转换到逻辑分区(一般是由于分区前没有转换到逻辑分区的空闲扇区)，分区表类型转换将失败。　　要执行该操作，选择要转换的磁盘后，点击菜单“硬盘 - 转换分区表类型为MBR格式”项，程序弹出如下提示：　　如果磁盘容量超过2TB，转换为MBR格式后，超过2TB的部分容量将无法使用。另外如果GPT磁盘上安装有基于EFI架构的操作系统，转换到MBR类型后该操作系统将无法启动。确认无误后点击“确定”按钮开始转换。还有一点需要注意的是并不是所有的Windows系统都支持GPT，看一下你的电脑是否支持，然后再转，不然系统就进不去了

首先我会详细阐述 BERT 原理，然后简单介绍一下 ELMO 以及 GPT BERT 全称为 B idirectional E ncoder R epresentation from T ransformer，是 Google 以 无监督的方式利用大量无标注文本 「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer） 我在 Transformer 详解 中已经详细的解释了所有 Transformer 的相关概念，这里就不再赘述 以往为了解决不同的 NLP 任务，我们会为该任务设计一个最合适的神经网络架构并做训练，以下是一些简单的例子 不同的 NLP 任务通常需要不同的模型，而设计这些模型并测试其 performance 是非常耗成本的（人力，时间，计算资源）。如果有一个能 直接处理各式 NLP 任务的通用架构 该有多好？ 随着时代演进，不少人很自然地有了这样子的想法，而 BERT 就是其中一个将此概念付诸实践的例子 Google 在预训练 BERT 时让它同时进行两个任务： 1. 漏字填空 2. 下个句子预测 对正常人来说，要完成这两个任务非常简单。只要稍微看一下前后文就知道完形填空任务中 [MASK] 里应该填 退了 ；而 醒醒吧 后面接 你没有妹妹 也十分合理(?) 接下来我会分别详细介绍论文中这两个任务的设计细节 在 BERT 中，Masked LM（Masked Language Model）构建了语言模型，简单来说，就是 随机遮盖或替换 一句话里面的任意字或词，然后让模型通过上下文预测那一个被遮盖或替换的部分，之后 做 Loss 的时候也只计算被遮盖部分的 Loss ，这其实是一个很容易理解的任务，实际操作如下： 这样做的好处是，BERT 并不知道 [MASK] 替换的是哪一个词，而且 任何一个词都有可能是被替换掉的，比如它看到的 apple 可能是被替换的词 。这样强迫模型在编码当前时刻词的时候 不能太依赖当前的词 ，而要考虑它的上下文，甚至根据上下文进行 "纠错"。比如上面的例子中，模型在编码 apple 时，根据上下文 my dog is，应该 把 apple 编码成 hairy 的语义而不是 apple 的语义 我们首先拿到属于上下文的一对句子，也就是两个句子，之后我们要在这两个句子中加一些特殊的 token： [CLS]上一句话[SEP]下一句话[SEP] 。也就是在句子开头加一个 [CLS] ，在两句话之间和句末加 [SEP] ，具体地如下图所示 可以看到，上图中的两句话明显是连续的。如果现在有这么一句话 [CLS] 我的狗很可爱 [SEP] 企鹅不擅长飞行 [SEP] ，可见这两句话就 不是连续的 。在实际训练中，我们会让这两种情况出现的数量为** 1:1** Token Embedding 就是正常的词向量，即 PyTorch 中的 nn.Embedding() Segment Embedding 的作用是用 embedding 的信息让模型 分开上下句 ，我们给上句的 token 全 0，下句的 token 全 1，让模型得以判断上下句的起止位置，例如 Position Embedding 和 Transformer 中的不一样，不是三角函数，而是 学习出来的 BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来，同时进行，然后将所有的 Loss 相加，例如 BERT 的 Fine-Tuning 共分为 4 种类型，以下内容、图片均来自台大李宏毅老师 Machine Learning 课程 （以下内容 图在上，解释在下） 为什么要用CLS？ 这里李宏毅老师有一点没讲到，就是为什么要用第一个位置，即 [CLS] 位置的 output。这里我看了网上的一些博客，结合自己的理解解释一下。因为 BERT 内部是 Transformer，而 Transformer 内部又是 Self-Attention， 所以 [CLS] 的 output 里面肯定含有整句话的完整信息 ，这是毋庸置疑的。但是 Self-Attention 向量中，自己和自己的值其实是占大头的，现在假设使用 的 output 做分类，那么这个 output 中实际上会更加看重 ，而 又是一个有实际意义的字或词，这样难免会影响到最终的结果。但是 [CLS] 是没有任何实际意义的，只是一个占位符而已，所以就算 [CLS] 的 output 中自己的值占大头也无所谓。当然你 也可以将所有词的 output 进行 concat，作为最终的 output 首先将问题和文章通过 [SEP] 分隔，送入 BERT 之后，得到上图中黄色的输出。此时我们还要训练两个 vector，即上图中橙色和黄色的向量。首先将橙色和所有的黄色向量进行 dot product，然后通过 softmax，看哪一个输出的值最大，例如上图中 对应的输出概率最大，那我们就认为 s=2 同样地，我们用蓝色的向量和所有黄色向量进行 dot product，最终预测得 的概率最大，因此 e=3。最终，答案就是 s=2,e=3 你可能会觉得这里面有个问题，假设最终的输出 s>e 怎么办，那不就矛盾了吗？其实在某些训练集里，有的问题就是没有答案的，因此此时的预测搞不好是对的，就是没有答案 以上就是 BERT 的详细介绍，参考以下文章 ELMo是Embedding from language Model的缩写，它通过无监督的方式对语言模型进行预训练来学习单词表示 这篇论文的想法其实非常简单，但是效果却很好。它的思路是用 深度的双向 Language Model 在大量未标注数据上训练语言模型 ，如下图所示 在实际任务中，对于输入的句子，我们使用上面的语言模型来处理它，得到输出向量，因此这可以看作是一种 特征提取 。但是 ELMo 与普通的 Word2Vec 或 GloVe 不同，ELMo 得到的 Embedding 是 有上下文信息 的 具体来说，给定一个长度为 N 的句子，假设为 ，语言模型会计算给定 的条件下出现 的概率： 传统的 N-gram 模型 不能考虑很长的历史 ，因此现在的主流是使用 多层双向 LSTM 。在时刻 ，LSTM 的第 层会输出一个隐状态 ，其中 ， 是 LSTM 的层数。最上层是 ，对它进行 softmax 之后得到输出词的概率 类似的，我们可以用 一个反向 来计算概率： 通过这个 LSTM，我们可以得到 。我们的损失函数是这两个 LSTM 的 加和 : 这两个 LSTM 有各自的参数 和 ，而 Word Embedding 参数 和 Softmax 参数 是共享的 为了用于下游（DownStream）的特定任务，我们会把不同层的隐状态组合起来，具体组合的参数是根据不同的特定任务学习出来的，公式如下： GPT 得到的语言模型参数不是固定的，它会根据特定的任务进行调整（通常是微调），这样的到的句子表示能更好的适配特定任务。它的思想也很简单，使用 单向 Transformer 学习一个语言模型 ，对句子进行无监督的 Embedding，然后 根据具体任务对 Transformer 的参数进行微调 。GPT 与 ELMo 有两个主要的区别： 这里解释一下上面提到的 单向 Transformer 。在 Transformer 的文章中，提到了 Encoder 与 Decoder 使用的 Transformer Block 是不同的。在 Decoder Block 中，使用了 Masked Self-Attention ，即句子中的每个词都只能对 包括自己在内的前面所有词进行 Attention ，这就是单向 Transformer。GPT 使用的 Transformer 结构就是将 Encoder 中的 Self-Attention 替换成了 Masked Self-Attention ，具体结构如下图所示 训练的过程也非常简单，就是将 n 个词的词嵌入 ( ) 加上位置嵌入 ( )，然后输入到 Transformer 中，n 个输出分别预测该位置的下一个词 这里的位置编码没有使用传统 Transformer 固定编码的方式，而是动态学习的 Pretraining 之后，我们还需要针对特定任务进行 Fine-Tuning。假设监督数据集合 的输入 是一个词序列 ，输出是一个分类的标签 ，比如情感分类任务 我们把 输入 Transformer 模型，得到最上层最后一个时刻的输出 ，将其通过我们新增的一个 Softmax 层（参数为 ）进行分类，最后用 CrossEntropyLoss 计算损失，从而根据标准数据调整 Transformer 的参数以及 Softmax 的参数 。这等价于最大似然估计： 正常来说，我们应该调整参数使得 最大，但是 为了提高训练速度和模型的泛化能力 ，我们使用 Multi-Task Learning，同时让它最大似然 和 这里使用的 还是之前语言模型的损失（似然），但是使用的数据不是前面无监督的数据 ，而是使用当前任务的数据 ，而且只使用其中的 ，而不需要标签 针对不同任务，需要简单修改下输入数据的格式，例如对于相似度计算或问答，输入是两个序列，为了能够使用 GPT，我们需要一些特殊的技巧把两个输入序列变成一个输入序列 ELMo 和 GPT 最大的问题就是 传统的语言模型是单向的 —— 我们根据之前的历史来预测当前词。但是我们不能利用后面的信息。比如句子 The animal didn"t cross the street because it was too tired 。我们在编码 it 的语义的时候需要同时利用前后的信息，因为在这个句子中， it 可能指代 animal 也可能指代 street 。根据 tired ，我们推断它指代的是 animal 。但是如果把 tired 改成 wide ，那么 it 就是指代 street 了。传统的语言模型，都 只能利用单方向的信息 。比如前向的 RNN，在编码 it 的时候它看到了 animal 和 street ，但是它还没有看到 tired ，因此它不能确定 it 到底指代什么。如果是后向的 RNN，在编码的时候它看到了 tired ，但是它还根本没看到 animal ，因此它也不能知道指代的是 animal 。 Transformer 的 Self-Attention 理论上是可以同时关注到这两个词的，但是根据前面的介绍，为了使用 Transformer 学习语言模型，必须 用 Mask 来让它看不到未来的信息 ，所以它也不能解决这个问题的 根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），但是是分别有两个方向的自回归LM，然后把LSTM的两个方向的隐节点状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事情的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接，本质上仍然是自回归语言模型。 自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的， 自回归语言模型天然匹配这个过程 。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致 生成类的NLP任务到目前为止都做不太好 。 自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词，或者反过来，只能根据下文预测前面一个单词。相比而言，Bert通过 在输入X中随机Mask掉一部分单词 ，然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词，如果你对Denoising Autoencoder比较熟悉的话，会看出，这确实是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似Bert这种预训练模式，被称为DAE LM。 这种DAE LM的优缺点正好和自回归LM反过来，它能比较自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，这是好处。缺点是啥呢？ 主要在输入侧引入[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致的问题 ，因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]标记的。DAE吗，就要引入噪音，[Mask] 标记就是引入噪音的手段，这个正常。 XLNet的出发点就是：能否 融合自回归LM和DAE LM两者的优点 。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题。

生物化学英文缩写符号 二十种氨基酸 甘氨酸 Gly G 丙氨酸 Ala A 缬氨酸 Val V 亮氨酸 Leu L 异亮氨酸 Ile I 甲硫氨酸（蛋氨酸） Met M 脯氨酸 Pro P 苯丙氨酸 Phe F 酪氨酸 Tyr Y 色氨酸 Trp W 精氨酸 Arg R 赖氨酸 Lys K 组氨酸 His H 天门冬氨酸 Asp D 谷氨酸 Glu E 半胱氨酸 Cys C 丝氨酸 Ser S 苏氨酸 Thr T 天冬酰胺 Asn N 谷氨酰胺 Gln Q 1．NAD+ （nicotinamide adenine dinucleotide）：烟酰胺腺嘌呤二核苷酸；辅酶Ⅰ。 2．FAD（flavin adenine dinucleotide）：黄素腺嘌呤二核苷酸。 3．THFA（tetrahydrofolic acid）：四氢叶酸。 4．NADP+（nicotinamide adenine dinucleotide phosphate）：烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸；辅酶Ⅱ。 5．FMN（flavin mononucleotide）：黄素单核苷酸。 6．CoA（coenzyme A）：辅酶A。 7．ACP（acyl carrier protein）：酰基载体蛋白。 8．BCCP（biotin carboxyl carrier protein）：生物素羧基载体蛋白。 9．PLP（pyridoxal phosphate）：磷酸吡哆醛。 10．UDPG：尿苷二磷酸葡萄糖，是合成蔗糖时葡萄糖的供体。 11．ADPG：腺苷二磷酸葡萄糖，是合成淀粉时葡萄糖的供体。 12．F-D-P：1，6-二磷酸果糖，由磷酸果糖激酶催化果糖-1-磷酸生成，属于高能磷酸化合物，在糖酵解过程生成。 13．F-1-P：果糖-1-磷酸，由果糖激酶催化果糖生成，不含高能磷酸键。 14．G-1-P：葡萄糖-1-磷酸。由葡萄糖激酶催化葡萄糖生成，不含高能键。 15．PEP：磷酸烯醇式丙酮酸，含高能磷酸键，属高能磷酸化合物，在糖酵解过程生成。 16．GOT（Glutamate-oxaloacetate transaminase）：谷草转氨酶， 17．GPT（Glutamate-pyruvate transaminase）：谷丙转氨酶 57、DNP：2，4-二硝基苯酚，解偶联剂 58、TCA：三羧酸循环；柠檬酸循环；krebs途径 59、TPP：焦磷酸硫胺素 60、DHAP：磷酸二羟丙酮 61、EMP：糖酵解途径；Embden-Meyerhof Pathway途径 28．IF（initiation factor）：原核生物蛋白质合成的起始因子。 29．EF（elongation factor）：原核生物蛋白质合成的延伸因子。 30．RF（release factor）：原核生物蛋白质合成的终止因子（释放因子）。 31．hnRNA（heterogeneous nuclear RNA）：核不均一RNA。 32．fMet-tRNAf ：原核生物蛋白质合成的第一个氨酰基转移RNA。 33．Met-tRNAi ：真核生物蛋白质合成的第一个氨酰基转移RNA。 34、IP3:肌醇三磷酸 35、DAG：甘油二酯 36、NAN：N-乙酰神经氨糖酸 37、MVA：二羟甲基戊酸 38、HMGCoA合酶:β-羟甲基戊二酰CoA合酶 39、HMGCoA：β-羟基-β-甲基戊二酰CoA40、IPP：异戊烯醇焦磷酸酯 41、DPP：二甲基丙烯焦磷酸酯 42、PCA循环：C4途径，C4二羧酸途径，C4光合碳同化循坏,Hatch-Slack途径 43、NADP-ME:具有高活性的依赖NADP的苹果酸酶的苹果酸型 44、NAD-ME:具有高活性的依赖NAD的苹果酸酶的天冬氨酸型 45、PEP-CK：具有高活性的PEP羧激酶的天冬氨酸 46、CAM：景天酸代谢途径 47、CATP:2-羧基阿拉伯糖醇-1-磷酸 48、PCR：卡尔文循环；C3途径；C3光合碳还原途径 49、C2光呼吸碳氧化循环 50、RuBP:核桐糖-1，5-二磷酸 51、PSⅠ：光系统Ⅰ 52、PSⅡ：光系统Ⅱ 53、CP：色素蛋白复合体 54、OEC:放氧复合体 55、LHC：捕光复合体 56、WSC：水裂解体 18．APS（Adenosine phosphosulfate）：腺苷酰硫酸 19．PAL（Pheny-lalanine ammonia lyase）：苯丙氨酸解氨酶 20．PRPP（Phosphoribosyl pyrophosate）：5-磷酸核糖焦磷酸 21．SAM （S-adenoymethionine）：S-腺苷蛋氨酸 22．GDH （Glutamate drhyddrogenase）：谷氨酸脱氢酶 23．IMP（Inosinic acid）：次黄嘌呤核苷酸 24. CAP（Catabolic gene activator protein）：降解物基因活化蛋白 25. PKA（Protein kinase）：蛋白激酶A 26. CaM（Calmkdulin）：钙调蛋白 27. ORF（Open reading frame）：开放阅读框架

AI时代来临,哪些工作会被AI代替?计算机和IT领域：例如软件测试员、数据分析师等。医疗保健领域：例如医学影像技师、实验室技术员等。消防/救援员由于很多区域人类无法进入，或者存在救亡危险，人工智能控制的机器人就可以代替人类去救援，比如火灾，野外救援等工作。司机目前，无人驾驶正在研发之中，预计未来，无人驾驶汽车就可以实现商用。如此看来，汽车驾驶员这个职业将会是首先被人工智能技术所取代的职业。一些需要严谨逻辑和推理的工作，如法律、财务等也有可能被AI取代。这些工作需要非常精准的思考和分析，而AI在这方面的表现也越来越出色。因此人类的工作未来并不会全部被AI取代。二是我们需要了解的是，在科技高速发展的时代里，会出现一种新的工作形态，它是在人类和AI之间的合作，这就是所谓的“协同工作模式”。gpt3.5可以论文降重吗gpt写论文查重率不高。从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。TA可以帮您构思论文思路，论文大纲撰写，论文润色，论文降重，辅助你快速高效的完成论文。其次，GPT-4的应用场景和目标也会影响其障重性。如果GPT-4的应用场景是简单的语言生成或问那么它的障重性可能会比较高；但如果应用场景是复杂的对话系统或自然语言处理，那么障重性可能会面临更多的挑战。使用GPT写论文使用得当并且在适当的情况下，是不太可能被发现的。虽然GPT已经非常优秀，但它还不是完美的，仍有一些明显的缺陷、漏洞和限制。该同学在校期间能够遵守校纪校规，学习方面能够完成各项学习任务，掌握了基本的专业知识，具有一定的实践能力。尊敬师长，团结同学，具有良好的沟通能力，并能积极参加各项活动，是一名合格的大学生。gpt3.5参数量GPT-5的速度限制是取决于所使用的硬件和模型参数配置，一般来说，包含175B参数的GPT-3模型的推理速度比较慢，需要大量的计算资源才能完成。GPT4预计将拥有超过100万亿个参数（1e+15），而GPT3只有1750亿个参数（75e+11）。GPT4是一个多模态（multimodal）模型，即它可以接受图像和文本作为输入，并输出文本；而GPT5只能接受文本作为输入，并输出文本。gtp4的模型规模预计将达到100万亿个参数，而gtp5的模型规模只有1750亿个参数。这意味着gtp4可以处理更多的数据，生成更长、更复杂、更连贯、更准确、更多样化和更有创造力的文本。据悉，苹果GPT-5模型的训练参数量比GPT-3小，但是在一些特定的任务上表现更加出色。GPT-5是一个基于GPT-3的改进版本，它可以生成高质量的文本，并且可以模拟人类的语言表达能力。虽然GPT-5可以生成新的语言表达，但是它并不能直接用于论文降重。gpt4概念是什么1、GPT4是OpenAI旗下GPT系列模型的最新成果，之前他们已经出过GPT、GPTGPT3和GPT5这几个版本。GPT系列模型都是基于深度学习技术搞出来的大规模语言模型，可以吸收海量数据进行预训练，并在不同任务上进行微调或零样本学习。2、GPT-4是一个人工智能语言模型，目前尚未正式发布。由于其技术含量和商业价值极高，因此它的购买方式可能会受到一定的限制。3、GPT-4的全称是GenerativePre-trainedTransformer4，它是一个基于Transformer的深度学习模型，使用了预训练和微调的技术。4、gpt4全称：生成式预训练转换器4凭借ChatGPT掀起人工智能（AI）应用热潮的OpenAI发布了最新作品——GPT-4，得到这种新模型支持的ChatGPT将迎来升级。5、GPT4是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它是GPT列的最新版本。GPT-4的原理是通过大规模的语料库训练神经网络模型，从而实现自然语言生成、文本分类、机器翻译等多种自然语言处理任务。分区讲解系统怎么选？1、但使用其他的分区程序，如OS/2的BootManager便可以在一块硬盘中分区出至多四个主分区(对BootManager来说，扩充分区也算一个主分区)，然后选择要用来启动的分区(假设该分区中存在有操作系统的引导代码)。2、步骤在“此电脑”上右键点击，选择“管理”，然后在“计算机管理”窗口的左侧列表中选择“磁盘管理”。在Windows10中也可以右键点击开始菜单，直接选择“磁盘管理”功能。3、完成分区：最后一步是完成分区，可以选择格式化分区，使其能够存储数据。检查硬盘状态：使用硬盘检测工具检查硬盘的状态，确保硬盘没有损坏或坏道。苹果gpt是3.5还是41、苹果GPT是5版本。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于自然语言处理的人工智能技术。苹果公司在WWDC2021大会上发布了新的机器学习框架CoreML3，其中包括了GPT-3和其他一些模型。2、GPT4是一个多模态（multimodal）模型，即它可以接受图像和文本作为输入，并输出文本；而GPT5只能接受文本作为输入，并输出文本。3、gpt5和0区别有：模型规模、完善度、推理能力、创造力。模型规模gtp4的模型规模预计将达到100万亿个参数，而gtp5的模型规模只有1750亿个参数。4、这也就意味着，GPT-4将更接近于人脑，并且可以实现更复杂的任务。目前，GPT-5已经被广泛运用于聊天机器人等人工智能应用中。但是，GPT-4的应用范围将更加广泛，包括语音、视频等多种形式。5、苹果GPT是苹果公司研发的一种自然语言处理技术，全称为“GenerativePre-trainedTransformer”。它是一种基于机器学习的算法，可以分析和理解人类语言，进而生成自然语言文本。苹果GPT主要通过训练大规模的语言模型来实现。

caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer1. chatGPT介绍chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。2. chatGPT如何训练数据ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。

gpt4怎么用1、打开nat.dev登录（sign-in注册时不用填手机号码）选择GPT-4模型然后直接空白处用英语或者中文输入问题想尝试AI作图的方法如下。2、将图片上传到图像托管网站（如Imgur、GooglePhotos等），复制图片的链接。在GPT-4的输入框中，输入你的文本。在需要插入图片的位置，粘贴图片链接。确保链接在文本中以可识别的方式显示。3、加速器：由于GPT-4的运算量非常大，需要高性能的计算资源才能实现快速的推理和训练。因此，可以使用加速器来加速GPT-4的计算过程。存储设备：GPT-4需要大量的存储空间来存储模型参数和训练数据。4、GPT-4和MJ（MegaJoin）之间的接口可以通过API实现，具体步骤如下：首先，需要在GPT-4和MJ的平台上注册账号，获取相应的API密钥。5、GPT-3可以通过API调用实现应用，因此，我们可以期待GPT-4也将提供API服务。此外，GPT-3也可以在云端部署，用户可以通过云端服务使用GPT-3。因此，我们可以期待GPT-4也将提供云端服务。6、GPT4考试包括一系列问题，考生需要在规定的时间内完成，并且需要熟悉智能机器人系统（GPT）的有关知识。考生需要了解GPT4小组处理任务的过程，以及熟悉和理解算法。gpt4怎么和mj接口GPT4可以念为GenerativePretrainedTransformer4。打开nat.dev登录（sign-in注册时不用填手机号码）选择GPT-4模型然后直接空白处用英语或者中文输入问题想尝试AI作图的方法如下。存储设备：GPT-4需要大量的存储空间来存储模型参数和训练数据。因此，可以使用高速的存储设备。网络连接：GPT-4需要与其他设备进行通信。而GPT-4Plus则是在GPT-4的基础上升级了一些功能，包括更精确的文本表示、更先进的情感分析和更高的语义理解能力等，能够更好地处理自然语言的细节特征和上下文信息，提高AI模型生成的文本的质量和准确率。Plus的官方公告或购买信息。因为GPT-4Plus还未发布，所以尚不清楚它的具体价格和购买方式。但是，一旦GPT-4Plus发布并且有购买信息，可能会在官方网站上发布。您可以密切关注相关新闻和官方信息以获取最新的购买信息。在GitHub上找到GPT4Free项目的代码库，并将其克隆到本地。安装必要的依赖项，如Python、PyTorch、Flask等。可以使用pip命令来安装所需的Python包。gpt4全称gpt4全称：生成式预训练转换器4凭借ChatGPT掀起人工智能（AI）应用热潮的OpenAI发布了最新作品——GPT-4，得到这种新模型支持的ChatGPT将迎来升级。GPT4的意思是一种基于人工智能的考试，它是由Google的智能机器人系统（GPT）开发的，可以帮助考生评估他们的技能和知识。GPT4考试的目的是帮助考生评估他们在有限的时间内完成任务的能力，以及他们的知识程度。GPT4可以念为GenerativePretrainedTransformer4。gpt4的原理是什么GPT4的意思是一种基于人工智能的考试，它是由Google的智能机器人系统（GPT）开发的，可以帮助考生评估他们的技能和知识。GPT4考试的目的是帮助考生评估他们在有限的时间内完成任务的能力，以及他们的知识程度。GPT-4是OpenAI计划的下一代自然语言处理模型，预计将成为目前最大的自然语言处理模型。GPT-4预计将进一步改善自然语言处理。GPT是“生成对抗网络（GenerativePre-trainedTransformer）”的缩写，是一种深度学习模型。GPT-4是一个人工智能语言模型，目前尚未正式发布。由于其技术含量和商业价值极高，因此它的购买方式可能会受到一定的限制。GPT-4的全称是GenerativePre-trainedTransformer4，它是一个基于Transformer的深度学习模型，使用了预训练和微调的技术。GPT-4是指第四代生成式预训练模型（GenerativePre-trainedTransformer4），是人工智能领域的一项前沿技术，目前还没有正式发布。GPT4是一个多模态（multimodal）模型，即它可以接受图像和文本作为输入，并输出文本；而GPT5只能接受文本作为输入，并输出文本。gpt4office怎么下载1、可以通过百度下载，这里以office为例，具体的操作方法为：打开百度，搜索office，并点击打开官网。在跳转的界面中，选择需要下载的版本。选择需要下载的语言和位数系统。下载完成后，打开安装包，点击立即安装。2、首先打开空白的网页，进行搜索免费的office下载。下载下来之后进行解压，然后找到安装执行程序，右键进行使用管理员允许。在打开的界面，选择勾选同意，点继续。3、点击下载office各种版本安装合集包office安装包链接：https：//pan.baidu.com/s/1ThEwGei4CRoclwaXrW3MBw提取码：2222该软件最初出现于九十年代早期，最初是一个推广名称，指一些以前曾单独发售的软件的合集。4、你好，如果是手机，可以到应用市场下载Microsoftoffice，现在这个应用有些功能都是免费的。5、首先要下载的安装包。然后把下载的安装包解压，下图有下载方法然后双击打开文件，找到office2010安装包文件，并且打开。双击setup.exe安装程序，允许此应用对设备的更改。6、这里以office2016为例，首先要从网上获取安装包，打开百度搜索office2016安装包即可找到。请点击输入图片描述找到office2016安装包后，点击下载，下载完成后一般会获得一个iso文件，对于iso文件处理。gpt4如何上传图片1、在演示视频中，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(GregBrockman)用笔和纸画了一幅网站草图，并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后，GPT-4就生成了网页代码，制作出了与草图高度相似的网站。2、GPT4的训练过程是基于大规模的语料库。语料库是指包含大量文本数据的数据库，例如维基百科、新闻报道、社交媒体等。GPT-4通过对这些语料库进行训练，从中学习到自然语言的规律和模式，从而实现对自然语言的理解和生成。3、GPT4考试包括一系列问题，考生需要在规定的时间内完成，并且需要熟悉智能机器人系统（GPT）的有关知识。考生需要了解GPT4小组处理任务的过程，以及熟悉和理解算法。4、出现系统提示无法安装的提示框时，按住“shift+f10”，打开管理员命令窗口输入：diskpart命令，回车输入：listdisk命令，回车。输入：selectdisk0，回车。5、UEFI+GPT开机启动更快，开机时跳过外设检测，并且可以实现启动时原生分辨率，搭载固态硬盘开机时间很短，十秒左右。（没有开机硬件自检会稍微快了那么2秒）UEFI+GPT支持SecureBoot。6、总之，如果您想购买GPT-4，建议先了解一些相关的科技公司和研究机构，然后联系他们的销售部门或合作伙伴进行咨询和购买。同时，您需要准备足够的资金和技术资源来支持GPT-4的使用和开发。

GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，它是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它是近年来最成功的预训练模型之一，由OpenAI团队开发。GPT模型具有非常强的生成能力，可以根据大规模语料库中的模式和规律进行语言模型的预训练，接下来通过在特定任务中的fine-tuning，可以将模型专门用于问题解答、翻译、情感识别、段落摘要等NLP任务。GPT模型的主要优势是其能够自动学习大量普通口语的语言（排除口头禅和特定行业术语）并能处理自然语言生成，使得它成为机器人聊天，语音助手，与用户交互等领域的重要成果。在不断的研发中，新的GPT系列模型已经出现，例如GPT-2、GPT-3等，它们在处理语音过程中具有更高的准确性和表现力，更好地满足了自动化处理自然语言的需求，为人工智能领域的研究和应用提供了更广泛的技术支持。

gpt是什么缩写如下：GPT的全称是Generative Pre-trained Transformer，它是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它是近年来最成功的预训练模型之一，由OpenAI团队开发。GPT模型具有非常强的生成能力，可以根据大规模语料库中的模式和规律进行语言模型的预训练，接下来通过在特定任务中的fine-tuning，可以将模型专门用于问题解答、翻译、情感识别、段落摘要等NLP任务。GPT模型的主要优势是其能够自动学习大量普通口语的语言（排除口头禅和特定行业术语）并能处理自然语言生成，使得它成为机器人聊天，语音助手，与用户交互等领域的重要成果。在不断的研发中，新的GPT系列模型已经出现，例如GPT-2、GPT-3等，它们在处理语音过程中具有更高的准确性和表现力，更好地满足了自动化处理自然语言的需求，为人工智能领域的研究和应用提供了更广泛的技术支持。

MBR是存储器缓冲寄存器。GPT是全局唯一标识磁盘分区表。内存缓冲寄存器(MBR)是注册在计算机的处理器或中央处理单元,CPU、存储的数据转移到和立即访问存储。GPT是一个实体硬盘的分区表的结构布局的标准。是可扩展固件接口（EFI）标准（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的一64bits来存储逻辑块地址和大小信息的主开机纪录（MBR）分区表。扩展资料MBR作为一个缓冲区允许处理器和内存单元独立行动不影响操作的细微差异。一个数据项将被复制到MBR准备用在下一个时钟周期，当可以使用的处理器或存储在主存中。在MBR硬盘中，分区信息直接存储于主引导记录（MBR）中（主引导记录中还存储着系统的引导程序）。但在GPT硬盘中，分区表的位置信息储存在GPT头中。但出于兼容性考虑，硬盘的第一个扇区仍然用作MBR，之后才是GPT头。在使用MBR/GPT混合分区表的硬盘中，这部分存储了GPT分区表的一部分分区（通常是前四个分区），可以使不支持从GPT启动的操作系统从这个MBR启动，启动后只能操作MBR分区表中的分区。如Boot Camp就是使用这种方式启动Windows。参考资料来源：百度百科-GPT参考资料来源：百度百科-mbr

一：传统的MBR，主引导记录(Master Boot Record)，也就是现有的硬盘分区模式。MBR分区的标准决定了MBR只支持在2TB以下的硬盘，超过2TB的硬盘只能管理2TB！为解决这个大问题，微软和英特尔在EFI方案中开发了GPT分区模式。二：GPT，全局唯一标识分区表(GUID Partition Table)，GUID，全局唯一标识符(Globally Unique Identifier) 。GPT是EFI方案的一部分，但并不依赖于EFI主板，在BIOS主板的PC中也可使用GPT分区。与MBR最大4个分区表项的限制相比，GPT对分区数量没有限制，但Windows最大仅支持128个GPT分区。GPT可管理硬盘大小达到了18EB(1EB=1024PB=1,048,576TB)，不过NTFS格式最大仅支持256TB。GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区，为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘。由于MBR分区模式最大只能支持2TB硬盘，2.5T硬盘必须使用GPT分区模式！看目前Windows对GPT分区的支持情况：三：新型UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。UEFI是由EFI1.10为基础发展起来的，它的所有者不再是Intel而是一个称作Unified EFI Form的国际组织

gpt是一名人工智能语言模型，也被称为AI助手。是由计算机程序编写而成，可以模拟人类的语言交流，为用户提供各种服务和帮助。可以回答用户的问题、提供信息、执行任务等，帮助用户解决各种问题。ChatPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型。ChatGPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT是一种预训练模型，它是通过在大规模语料库上进行无监督学习而得到的。在预训练阶段，ChatGPT可以学习到自然语言的语法、语义和上下文等信息，从而可以生成自然流畅的文本。在应用阶段，ChatGPT可以通过微调等方式对特定任务进行优化，从而可以用于生成自然语言文本、回答问题、聊天等多种任务。ChatGPT的优点在于它可以生成自然流畅的文本，可以进行多轮对话，并且可以根据上下文进行理解和回答。它可以用于多种应用场景，比如智能客服、智能问答、智能助手等。同时，ChatGPT还可以不断地通过学习和优化来提高自己的性能和效果。

MBR，主引导记录(Master Boot Record)，也就是现有的硬盘分区模式。MBR分区的标准决定了MBR只支持在2TB以下的硬盘，超过2TB的硬盘只能管理2TB！为解决这个大问题，微软和英特尔在EFI方案中开发了GPT分区模式。GPT，全局唯一标识分区表(GUID Partition Table)，GUID，全局唯一标识符(Globally Unique Identifier) 。GPT是EFI方案的一部分，但并不依赖于EFI主板，在BIOS主板的PC中也可使用GPT分区。与MBR最大4个分区表项的限制相比，GPT对分区数量没有限制，但Windows最大仅支持128个GPT分区。GPT可管理硬盘大小达到了18EB(1EB=1024PB=1,048,576TB)，不过NTFS格式最大仅支持256TB。GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区，为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘。由于MBR分区模式最大只能支持2TB硬盘，2.5T硬盘必须使用GPT分区模式！看目前Windows对GPT分区的支持情况：新型UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。UEFI是由EFI1.10为基础发展起来的，它的所有者不再是Intel而是一个称作Unified EFI Form的国际组织

GPT（Globally Unique Identifier Partition Table Format）一种由基于 Itanium 计算机中的可扩展固件接口 （EFI） 使用的磁盘分区架构。与主启动记录 （MBR） 分区方法相比，GPT 具有更多的优点，因为它允许每个磁盘有多达 128 个分区，支持高达 18 千兆兆字节的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID （GUID）。与支持最大卷为 2 TB （terabytes） 并且与每个磁盘最多有 4 个主分区（或 3 个主分区，1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器）的主启动记录 （MBR） 磁盘分区的样式相比，GUID 分区表 （GPT） 磁盘分区样式支持最大卷为 18 EB （exabytes） 并且每磁盘最多有 128 个分区。与 MBR 分区的磁盘不同，至关重要的平台操作数据位于分区，而不是位于非分区或隐藏扇区。另外，GPT 分区磁盘有多余的主要及备份分区表来提高分区数据结构的完整性。在运行带有 Service Pack 1 （SP1） 的 Windows Server 2003 的基于 x86 的计算机和基于 x64 的计算机上，操作系统必须驻留在 MBR 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在基于 Itanium 的计算机上，操作系统加载程序和启动分区必须驻留在 GPT 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在单个动态磁盘组中既可以有 MBR，也可以有 GPT 磁盘。也使用将基本 GPT 和 MBR 磁盘的混合，但它们不是磁盘组的一部分。可以同时使用 MBR 和 GPT 磁盘来创建镜像卷、带区卷、跨区卷和 RAID-5 卷，但是 MBR 的柱面对齐的限制可能会使得创建镜像卷有困难。通常可以将 MBR 的磁盘镜像到 GPT 磁盘上，从而避免柱面对齐的问题。可以将 MBR 磁盘转换为 GPT 磁盘，并且只有在磁盘为空的情况下，才可以将 GPT 磁盘转换为 MBR 磁盘。否则数据将发生丢失！！！不能在可移动媒体，或者在与群集服务使用的共享 SCSI 或 Fibre Channel 总线连接的群集磁盘上使用 GPT 分区样式MBR，全称为Master Boot Record，即硬盘的主引导记录。 为了便于理解，一般将MBR分为广义和狭义两种：广义的MBR包含整个扇区（引导程序、分区表及分隔标识），也就是上面所说的主引导记录；而狭义的MBR仅指引导程序而言。硬盘的0柱面、0磁头、1扇区称为主引导扇区（也叫主引导记录MBR）。它由三个部分组成，主引导程序、硬盘分区表DPT和硬盘有效标志（55AA）。在总共512字节的主引导扇区里主引导程序（boot loader）占446个字节，第二部分是Partition table区（分区表），即DPT，占64个字节，硬盘中分区有多少以及每一分区的大小都记在其中。第三部分是magic number，占2个字节，固定为55AA。

MBR，主引导记录(Master Boot Record)，也就是现有的硬盘分区模式。MBR分区的标准决定了MBR只支持在2TB以下的硬盘，超过2TB的硬盘只能管理2TB！为解决这个大问题，微软和英特尔在EFI方案中开发了GPT分区模式。GPT，全局唯一标识分区表(GUID Partition Table)，GUID，全局唯一标识符(Globally Unique Identifier) 。GPT是EFI方案的一部分，但并不依赖于EFI主板，在BIOS主板的PC中也可使用GPT分区。与MBR最大4个分区表项的限制相比，GPT对分区数量没有限制，但Windows最大仅支持128个GPT分区。GPT可管理硬盘大小达到了18EB(1EB=1024PB=1,048,576TB)，不过NTFS格式最大仅支持256TB。GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区，为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘。由于MBR分区模式最大只能支持2TB硬盘，2.5T硬盘必须使用GPT分区模式！看目前Windows对GPT分区的支持情况：新型UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。UEFI是由EFI1.10为基础发展起来的，它的所有者不再是Intel而是一个称作Unified EFI Form的国际组织

BIOS+MBR和UEFI+GPT两种模式的区别：一般情况下，在安装官方原版系统时，你使用BIOS传统启动方式，你在安装界面重新分区就是MBR分区表；如果你使用的是UEFI启动方式，你在安装界面重新分区就是GPT分区表。BIOS+MBR这种启动模式兼容性较好。可以进行安装 32位和64位系统。硬盘分区模式为MBR，这种模式硬盘分区最大支持支持2TB。UEFI+GPT这种启动模式，多数情况下只能安装64位系统。硬盘分区模式为GPT，这种模式硬盘分区最大支持18EB，基本上算是无限大。BIOS和UEFI：BIOS是Basic Input Output System的简称。它是位于计算机主板上的芯片中的低级软件。计算机启动时，BIOS加载，BIOS负责唤醒计算机的硬件组件，确保它们正常运行，然后运行引导加载程序来引导Windows或任何其他已安装的操作系统。UEFI就是BIOS的升级版，它最显而易见的区别在于它把把BIOS单调的蓝底白字或黑底白字替换为图文并茂的样式，可以通过鼠标点击进行设置，反正看起来就是很高大上的样子了。UEFI可以以32位或64位模式运行，并具有比BIOS更多的可寻址地址空间，这意味着您的引导过程更快。另外，UEFI包含其他功能，它支持安全启动，这意味着可以检查操作系统的有效性，以确保没有恶意软件篡改引导进程。总之，BIOS和UEFI两种模式启动计算机过程可以概括为：BIOS先要对CPU初始化，然后跳转到BIOS启动处进行POST自检，此过程如有严重错误，则电脑会用不同的报警声音提醒，接下来采用读中断的方式加载各种硬件，完成硬件初始化后进入操作系统启动过程；而UEFI则是运行预加载环境先直接初始化CPU和内存，CPU和内存若有问题则直接黑屏，其后启动PXE采用枚举方式搜索各种硬件并加载驱动，完成硬件初始化，之后同样进入操作系统启动过程。MBR和GPT：MBR是传统的分区表类型，最大缺点是不支持容量大于2T的硬盘。GPT则弥补了MBR这个缺点，最大支持18EB的硬盘，是基于UEFI使用的磁盘分区架构。此外，BIOS只支持MBR引导系统，而GPT仅支持UEFI引导系统。由于GPT引导系统的方式与MBR不同，所以我们在安装系统时，才面临需要手动开启UEFI，或是将其设置成Legacy模式等方式加以解决。目前的电脑一般为UEFI启动，内存大于4G，安装32位系统意义不大；对于老主板还是建议使用BIOS+MBR，这种模式较为稳定。

GPT（Globally Unique Identifier Partition Table Format）一种由基于 Itanium 计算机中的可扩展固件接口 （EFI） 使用的磁盘分区架构。与主启动记录 （MBR） 分区方法相比，GPT 具有更多的优点，因为它允许每个磁盘有多达 128 个分区，支持高达 18 千兆兆字节的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID （GUID）。与支持最大卷为 2 TB （terabytes） 并且与每个磁盘最多有 4 个主分区（或 3 个主分区，1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器）的主启动记录 （MBR） 磁盘分区的样式相比，GUID 分区表 （GPT） 磁盘分区样式支持最大卷为 18 EB （exabytes） 并且每磁盘最多有 128 个分区。与 MBR 分区的磁盘不同，至关重要的平台操作数据位于分区，而不是位于非分区或隐藏扇区。另外，GPT 分区磁盘有多余的主要及备份分区表来提高分区数据结构的完整性。在运行带有 Service Pack 1 （SP1） 的 Windows Server 2003 的基于 x86 的计算机和基于 x64 的计算机上，操作系统必须驻留在 MBR 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在基于 Itanium 的计算机上，操作系统加载程序和启动分区必须驻留在 GPT 磁盘上。其他的硬盘可以是 MBR 或 GPT。在单个动态磁盘组中既可以有 MBR，也可以有 GPT 磁盘。也使用将基本 GPT 和 MBR 磁盘的混合，但它们不是磁盘组的一部分。可以同时使用 MBR 和 GPT 磁盘来创建镜像卷、带区卷、跨区卷和 RAID-5 卷，但是 MBR 的柱面对齐的限制可能会使得创建镜像卷有困难。通常可以将 MBR 的磁盘镜像到 GPT 磁盘上，从而避免柱面对齐的问题。可以将 MBR 磁盘转换为 GPT 磁盘，并且只有在磁盘为空的情况下，才可以将 GPT 磁盘转换为 MBR 磁盘。否则数据将发生丢失！！！不能在可移动媒体，或者在与群集服务使用的共享 SCSI 或 Fibre Channel 总线连接的群集磁盘上使用 GPT 分区样式MBR，全称为Master Boot Record，即硬盘的主引导记录。 为了便于理解，一般将MBR分为广义和狭义两种：广义的MBR包含整个扇区（引导程序、分区表及分隔标识），也就是上面所说的主引导记录；而狭义的MBR仅指引导程序而言。硬盘的0柱面、0磁头、1扇区称为主引导扇区（也叫主引导记录MBR）。它由三个部分组成，主引导程序、硬盘分区表DPT和硬盘有效标志（55AA）。在总共512字节的主引导扇区里主引导程序（boot loader）占446个字节，第二部分是Partition table区（分区表），即DPT，占64个字节，硬盘中分区有多少以及每一分区的大小都记在其中。第三部分是magic number，占2个字节，固定为55AA。

　　高中生物重点知识点总结1 　　1. 人的成熟红细胞的特殊性： 　　①成熟的红细胞中无细胞核; 　　②成熟的红细胞中无线粒体、核糖体等细胞器结构; 　　③红细胞吸收葡萄糖的方式为协助扩散; 　　④葡萄糖在成熟的红细胞中通过糖酵解获得能量(两条途径：糖直接酵解途径EMP和磷酸己糖旁路途径HMP)。 　　2. 蛙的红细胞增殖方式为无丝分裂。 　　3. 乳酸菌是细菌，全称叫乳酸杆菌。 　　4. XY是同源染色体，但其大小不一样(Y染色体短小得多)，所携带的基因不完全相同(Y染色体上基因少得多)。 　　5. 酵母菌是菌，但为真菌类，属于真核生物。 　　6. 一般的生化反应都需要酶的催化，可水的光解不需要酶，只是利用光能进行光解，这就是证明“并不是生物体内所有的反应都需要酶”的例子。 　　7. 人属于需氧型生物，人的体细胞主要是进行有氧呼吸的，但红细胞却进行无氧呼吸。 　　8. 细胞分化一般不可逆，但是植物细胞很容易重新脱分化，然后再分化形成新的植株。 　　9. 高度分化的细胞一般不具备全能性，但卵细胞是个特例。 　　10. 细胞的分裂次数一般都很有限，但癌细胞又是一个特例。 　　11. 人体的酶发挥作用时，一般需要接近中性环境，但胃蛋白酶却需要酸性环境。 　　12. 矿质元素一般都是灰分元素，但N例外。 　　13. 双子叶植物的种子一般无胚乳，但蓖麻例外;单子叶植物的种子一般有胚乳，但兰科植物例外。 　　14. 植物一般都是自养型生物，但菟丝子、大花草、天麻等是典型的异养型植物。 　　15. 蜂类、蚁类中的雄性个体是由卵细胞单独发育而来的，只具有母方的遗传物质;雌性个体由受精卵发育而来。 　　16. 一般营养物质被消化后，吸收主要是进入血液，但是甘油与脂肪酸则被主要被吸收进入淋巴液中。 　　17. 纤维素在人体中是不能消化的，但是它能促进肠的蠕动，有利于防止结肠癌，也是人体必需的营养物质了，所以也称为“第七营养物质”。 　　18. 酵母菌的呼吸方式为兼性厌氧型，有氧时进行有氧呼吸，无氧时进行无氧呼吸。 　　19. 高等植物无氧呼吸的产物一般是酒精，但是某些高等植物的.某些器官的无氧呼吸产物为乳酸，如：马铃薯的块茎、甜菜的块根、玉米的胚等。 　　20. 化学元素“砷”是唯一可以使人致癌而不使其他动物致癌的致癌因子。 　　21. 体细胞的基因一般是成对存在的，但是，雄蜂和雄蚁就是孤雌生殖，只有卵细胞的染色体! 　　22. 体细胞的基因一般是成对存在的，植物中的香蕉是三倍体，进行无性生殖。 　　23. 红螺菌的代谢类型为兼性营养厌氧型。 　　24. 猪笼草的代谢类型为兼性营养需氧型。 　　25. 病毒是DNA或RNA病毒，但是朊病毒没有DNA或RNA，其遗传物质只是蛋白质(“朊”意即是蛋白质)。 　　高中生物重点知识点总结2 　　一、捕获光能的色素 　　叶绿体中的色素有4种，他们可以归纳为两大类： 　　叶绿素(约占3/4)：叶绿素a(蓝绿色)叶绿素b(黄绿色) 　　类胡萝卜素(约占1/4)：胡萝卜素(橙黄色)叶黄素(黄色) 　　叶绿素主要吸收红光和蓝紫光，类胡萝卜素主要吸收蓝紫光。白光下光合作用最强，其次是红光和蓝紫光，绿光下最弱。因为叶绿素对绿光吸收最少，绿光被反射出来，所以叶片呈绿色。 　　二、实验——绿叶中色素的提取和分离 　　1 实验原理：绿叶中的色素都能溶解在层析液(有机溶剂如无水乙醇和丙酮)中，且他们在层析液中的溶解度不同，溶解度高的随层析液在滤纸上扩散得快，绿叶中的色素随着层析液在滤纸上的扩散而分离开。 　　2 方法步骤中需要注意的问题：(步骤要记准确) 　　(1)研磨时加入二氧化硅和碳酸钙的作用是什么?二氧化硅有助于研磨得充分，碳酸钙可防止研磨中的色素被破坏。 　　(3)滤纸上的滤液细线为什么不能触及层析液?防止细线中的色素被层析液溶解。 　　(4)滤纸条上有几条不同颜色的色带?其排序怎样?宽窄如何?有四条色带，自上而下依次是橙黄色的胡萝卜素，黄色的叶黄素，蓝绿色的叶绿素a，黄绿色的叶绿素b。最宽的是叶绿素a，最窄的是胡萝卜素。 　　三、捕获光能的结构——叶绿体 　　结构：外膜，内膜，基质，基粒(由类囊体构成)。与光合作用有关的酶分布于基粒的类囊体及基质中。光合作用色素分布于类囊体的薄膜上。吸收光能的四种色素和光合作用有关的酶，就分布在类囊体的薄膜上。类囊体在基粒上。 　　叶绿体是进行光合作用的场所。它内部的巨大膜表面上，不仅分布着许多吸收光能的色素分子，还有许多进行光合作用所必须的酶。 　　四、光合作用的原理 　　1、光合作用的探究历程：光合作用是指绿色植物通过叶绿体，利用光能，把二氧化碳和水转化成储存着能量的有机物，并且释放出氧气的过程。 　　植物更新空气。 　　植物进行光合作用时，把光能转化成化学能储存起来。 　　光合作用的产物除氧气外还有淀粉。 　　光合作用释放的氧气来自水。(同位素标记法) 　　CO2中的碳在光合作用中转化成有机物中的碳的途径，这一途径称为卡尔文循环。 　　2、光合作用的过程： (熟练掌握课本P103下方的图) 　　总反应式：CO2+H2O →(CH2O)+O2 ，其中(CH2O)表示糖类。 　　根据是否需要光能，可将其分为光反应和暗反应两个阶段。 　　高中生物重点知识点总结3 　　生物学中常见的物理、化学、生物方法及用途 ： 　　1、致癌因子：物理因子：电离辐射、X射线、紫外线等。 　　化学因子：砷、苯、煤焦油 　　病毒因子：肿瘤病毒或致癌病毒，已发现150多种病毒致癌。 　　2、基因诱变：物理因素：Χ射线、γ射线、紫外线、激光 　　化学因素：亚硝酸、硫酸二乙酯 　　3、细胞融合：物理方法：离心、振动、电刺激 　　化学方法：PEG（聚乙二醇） 　　生物方法：灭活病毒（可用于动物细胞融合） 　　生物学中常见英文缩写名称及作用 　　1．ATP：三磷酸腺苷，新陈代谢所需能量的直接来源。ATP的结构简式：A—P～P～P，其中：A代表腺苷，P代表磷酸基，～代表高能磷酸键，—代表普通化学键 　　2．ADP ：二磷酸腺苷 　　3．AMP ：一磷酸腺苷 　　4．AIDS：获得性免疫缺陷综合症（艾滋病） 　　5．DNA：脱氧核糖核酸，是主要的遗传物质。 　　6．RNA：核糖核酸，分为mRNA、tRNA和rRNA。 　　7．cDNA：互补DNA 　　8．Clon：克隆 　　9．ES（EK）：胚胎干细胞 　　10．GPT：谷丙转氨酶，能把谷氨酸上的氨基转移给丙酮酸，它在人的肝脏中含量最多，作为诊断是否患肝炎的一项指标。 　　11．HIV：人类免疫缺陷病毒。艾滋病是英语“AIDS”中文名称。 　　12．HLA：人类白细胞抗原，器官移植的成败，主要取决于供者与受者的HLA是否一致或相近。 　　13．HGP：人类基因组计划 　　高中生物重点知识点总结4 　　一、 生物学中常见化学元素及作用： 　　1、Ca：人体缺之会患骨软化病，血液中Ca2+含量低会引起抽搐，过高则会引起肌无力。血液中的Ca2+具有促进血液凝固的作用，如果用柠檬酸钠或草酸钠除掉血液中的Ca2+，血液就不会发生凝固。属于植物中不能再得用元素，一旦缺乏，幼嫩的组织会受到伤害。 　　2、Fe：血红蛋白的组成成分，缺乏会患缺铁性贫血。血红蛋白中的Fe是二价铁，三价铁是不能利用的。属于植物中不能再得用元素，一旦缺乏，幼嫩的组织会受到伤害。 　　3、Mg：叶绿体的组成元素。很多酶的激活剂。植物缺镁时老叶易出现叶脉失绿。 　　4、B：促进花粉的萌发和花粉管的伸长，缺乏植物会出现花而不实。 　　5、I：甲状腺激素的成分，缺乏幼儿会患呆小症，成人会患地方性甲状腺肿。 　　6、K：血钾含量过低时，会出现心肌的自动节律异常，并导致心律失常。 　　7、N：N是构成叶绿素、ATP、蛋白质和核酸的必需元素。N在植物体内形成的化合物都是不稳定的或易溶于水的，故N在植物体内可以自由移动，缺N时，幼叶可向老叶吸收N而导致老叶先黄。N是一种容易造成水域生态系统富营养化的一种化学元素，在水域生态系统中，过多的N与P配合会造成富营养化，在淡水生态系统中的富营养化称为“水华”，在海洋生态系统中的富营养化称为“赤潮”。动物体内缺N，实际就是缺少氨基酸，就会影响到动物体的生长发育。 　　8、P：P是构成磷脂、核酸和ATP的必需元素。植物体内缺P，会影响到DNA的复制和RNA的转录，从而影响到植物的生长发育。P还参与植物光合作用和呼吸作用中的能量传递过程，因为ATP和ADP中都含有磷酸。P也是容易造成水域生态系统富营养化的一种元素。植物缺P时老叶易出现茎叶暗绿或呈紫红色，生育期延迟。 　　9、Zn：是某些酶的组成成分，也是酶的活化中心。如催化吲哚和丝氨酸合成色氨酸的酶中含有Zn，没有Zn就不能合成吲哚乙酸。所以缺Zn引起苹果、桃等植物的小叶症和丛叶症，叶子变小，节间缩短。 　　二、生物学中常用的试剂： 　　1、斐林试剂： 成分：0.1g/ml NaOH（甲液）和0.05g/ml CuSO4（乙液）。用法：将斐林试剂甲液和乙液等体积混合，再将混合后的斐林试剂倒入待测液，水浴加热或直接加热，如待测液中存在还原糖，则呈砖红色。 　　2、班氏糖定性试剂：为蓝色溶液。和葡萄糖混合后沸水浴会出现砖红色沉淀。用于尿糖的测定。 　　3、双缩脲试剂：成分：0.1g/ml NaOH（甲液）和0.01g/ml CuSO4（乙液）。用法：向待测液中先加入2ml甲液，摇匀，再向其中加入3~4滴乙液，摇匀。如待测中存在蛋白质，则呈现紫色。 　　4、苏丹Ⅲ：用法：取苏丹Ⅲ颗粒溶于95%的酒精中，摇匀。用于检测脂肪。可将脂肪染成橘黄色（被苏丹Ⅳ染成红色）。 　　5、二苯胺：用于鉴定DNA。DNA遇二苯胺（沸水浴）会被染成蓝色。 　　6、甲基绿：用于鉴定DNA。DNA遇甲基绿（常温）会被染成蓝绿色。 　　7、50%的酒精溶液：在脂肪鉴定中，用苏丹Ⅲ染液染色，再用50%的酒精溶液洗去浮色。 　　8、75%的酒精溶液：用于杀菌消毒，75%的酒精能渗入细胞内，使蛋白质凝固变性。低于这个浓度，酒精的渗透脱水作用减弱，杀菌力不强；而高于这个浓度，则会使细菌表面蛋白质迅速脱水，凝固成膜，妨碍酒精透入，削弱杀菌能力。75％的酒精溶液常用于手术前、打针、换药、针灸前皮肤脱碘消毒以及机械消毒等。 　　9、95%的酒精溶液：冷却的体积分数为95%的酒精可用于凝集DNA。 　　10、15%的盐酸：和95%的酒精溶液等体积混合可用于解离根尖。 　　11、龙胆紫溶液：(浓度为0.01g/ml或0.02g/ml)用于染色体着色，可将染色体染成紫色，通常染色3~5分钟。（也可以用醋酸洋红染色） 　　12、20%的肝脏、3%的过氧化氢、3.5%的氯化铁：用于比较过氧化氢酶和Fe3+的催化效率。（新鲜的肝脏中含有过氧化氢酶） 　　13、3%的可溶性淀粉溶液、3%的蔗糖溶液、2%的新鲜淀粉酶溶液：用于探索淀粉酶对淀粉和蔗糖的作用实验。 　　14、碘液：用于鉴定淀粉的存在。遇淀粉变蓝。 　　15、丙酮：用于提取叶绿体中的色素。 　　16、层析液：（成分：20份石油醚、2份丙酮、和1份苯混合而成，也可用93号汽油）可用于色素的层析，即将色素在滤纸上分离开。 　　17、二氧化硅：在色素的提取的分离实验中研磨绿色叶片时加入，可使研磨充分。 　　18、碳酸钙：研磨绿色叶片时加入，可中和有机酸，防止在研磨时叶绿体中的色素受破坏。 　　19、0.3g/mL的蔗糖溶液：相当于30%的蔗糖溶液，比植物细胞液的浓度大，可用于质壁分离实验。 　　20、0.1g/mL的柠檬酸钠溶液：与鸡血混合，防凝血。 　　21、氯化钠溶液： 　　①可用于溶解DNA。当氯化钠浓度为2mol/L、 0.015mol/L时DNA的溶解度最高，在氯化钠浓度为0.14 mol/L时，DNA溶解度最高。 　　②浓度为0.9%时可作为生理盐水。 　　22、胰蛋白酶： 　　①可用来分解蛋白质； 　　②可用于动物细胞培养时分解组织使组织细胞分散。 　　23、秋水仙素：人工诱导多倍体试剂。用于萌发的种子或幼苗，可使染色体组加倍，原理是可抑制正在分裂的细胞纺锤体的形成。 　　24、氯化钙：增加细菌细胞壁的通透性（用于基因工程的转化，使细胞处于感受态）

1、ChatGPT，全称是“ChatGenerativePre-trainedTransformer”，可直译为“作交谈用的生成式预先训练变换器”。它是美国公司OpenAI研发的聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。2、ChatGPT是OpenAI于11月30日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。3、ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。4、ChatGPT的英文全名是：ChatGenerativePre-trainedTransformerChat：表示“聊天”，GPT是GenerativePre-trainedTransformer的缩写，这几个词表示“预训练语言模型”。所以，这个ChatGPT其实是一个会跟你对话的人工智能工具。5、chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。6、ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

ChatGPT(恰匹题) [33] （全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI [1] 研发的聊天机器人程序 [12] ，于2022年11月30日发布 [2-3] 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文 [21] 等任务。 [2]

英文缩写 GPTR 英文全称 Get Paid To Read　 中文解释 阅读（邮件）赚钱 缩写分类 电子电工 常用词汇 缩写简介 无

方法/步骤如下：1、制作好uefi pe启动U盘之后，将ghost win7 64位系统iso镜像直接复制到U盘gho目录下；2、在uefi电脑上插入U盘，启动之后不停按F12、F11、Esc等快捷键，在弹出的启动项选择框中，选择识别到的U盘选项，比如usb hdd，如果有带UEFI的项，选择带UEFI的启动先回车；3、由于启动盘制作方法不同，有些uefi pe启动盘会直接进入pe系统，有些会先显示这个主界面，选择【02】回车运行win8PEx64；4、进入pe系统之后，双击桌面上的【DG分区工具】，右键选择硬盘，点击【快速分区】；5、分区表类型选择【GUID】，也就是GPT，然后设置分区数目，设置系统盘的大小，固态硬盘还需勾选【对齐分区到此扇区】，数字默认即可，确定；6、之后执行硬盘分区以及格式化过程，分区之后如图所示，gpt分区表会有ESP、MSR两个额外分区；7、接着双击打开【大白菜PE一键装机】，映像路径选择ghost win7 x64 iso文件，然后点击下拉框，自动提取win7.gho文件，选择win7.gho文件；8、接着选择【还原分区】，选择系统安装位置，一般是C盘，如果不是C盘，根据卷标【系统】或硬盘大小来选择，点击确定；9、弹出这个对话框，勾选这些项，如果是usb3.0，可以勾选注入驱动，点击确定；10、转到这个界面，执行ghost win7系统安装到C盘的过程，等待进度条执行完成；11、操作完成后，电脑会重启，此时拔出U盘，不拔除也可以，会自动进入这个界面，继续执行系统的安装过程；12、整个安装过程需要5-10分钟，在启动进入ghost win7桌面之后，系统就安装完成了。扩展资料：UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)， 是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的、正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。EFI是用模块化、C语言风格的参数堆栈传递方式、动态链接的形式构建系统，它比BIOS更易于实现，容错和纠错特性也更强，从而缩短了系统研发的时间。更加重要的是，它运行于32位或64位模式，突破了传统16位代码的寻址能力，达到处理器的最大寻址，此举克服了BIOS代码运行缓慢的弊端。兼容性与BIOS不同的是，UEFI体系的驱动并不是由直接运行在CPU上的代码组成的，而是用EFI Byte Code（EFI字节代码）编写而成的。Java是以“Byte Code”形式存在的，正是这种没有一步到位的中间性机制，使Java可以在多种平台上运行。UEFI也借鉴了类似的做法。一个带有UEFI驱动的扩展设备既可以安装在使用安卓的系统中，也可以安装在支持UEFI的新PC系统中，它的UEFI驱动不必重新编写，这样就无须考虑系统升级后的兼容性问题。鼠标操作UEFI内置图形驱动功能，可以提供一个高分辨率的彩色图形环境，用户进入后能用鼠标点击调整配置，一切就像操作Windows系统下的应用软件一样简单。可扩展性UEFI将使用模块化设计，它在逻辑上分为硬件控制与OS（操作系统）软件管理两部分，硬件控制为所有UEFI版本所共有，而OS软件管理其实是一个可编程的开放接口。借助这个接口，主板厂商可以实现各种丰富的功能。比如我们熟悉的各种备份及诊断功能可通过UEFI加以实现，主板或固件厂商可以将它们作为自身产品的一大卖点。UEFI也提供了强大的联网功能，其他用户可以对你的主机进行可靠的远程故障诊断，而这一切并不需要进入操作系统。图形界面目前UEFI主要由这几部分构成：UEFI初始化模块、UEFI驱动执行环境、UEFI驱动程序、兼容性支持模块、UEFI高层应用和GUID磁盘分区组成。在众多的分区类型中，UEFI系统分区用来存放驱动和应用程序。系统引导所依赖的UEFI驱动通常不会存放在UEFI系统分区中，当该分区的驱动程序遭到破坏，我们可以使用简单方法加以恢复，根本不用担心。为了让不具备UEFI引导功能的操作系统提供类似于传统BIOS的系统服务，UEFI还特意提供了一个兼容性支持模块，这就保证了UEFI在技术上的良好过渡。

您好！ 缩略词 全称 汉语解释 类别 SGPT serum glutamic pyruvic transaminase 谷丙转氨酶 未知; SGPT serum glutamic phyuvic transaminase 血清谷丙转氨酶 通用领域; SGPT serum glutamic pyruvic transaminase 血清谷丙转氨酶 畜牧、动物医学;中医学;中药学;传染病与寄生虫病;药学;

AC alternating current 交流电AC automatic control 自动控制ACA accident consequence assessment 事故后果评价ACB air circuit breaker 空气断路器ACC accident 故障、事故ACCUM accumulate accumulate 累计、 蓄电池ACDS acourtic crack detection system 声裂纹检测系统ACT/S active side 带电部件、 有功部件ACW anti-clockwise 反时针方向ACW anti-clockwise 反时针方向AD analog-digital 模拟-数字AEOD analysis and evaluation of operational data 运行数据分析和管理AFC automatic frequency control automatic following control 自动频率控制：自动跟踪控制AI artificial intelligence 人工智能ALT alternate 交变的、交替的ALTNTR alternator 同步发电机AM ammeter 电流表AMP ampere 安培AN air natural cooled 空气自然冷却AOC automatic overload control 自动过载控制APC automatic plant coordinate control automatic power control 机组自动协调控制：自动功率控制APP appendix auxiliary power plant 附录：辅助电源设备APS acessory power supply 辅助电源APU auxiliary power unit 辅助动力装置：辅助电源设备ARM armature 电枢、衔铁ASR automatic speed run up 自动升速ASU automatic synchronizing unit 自动同步系统AT auxiliary transformer 辅助变压器AUS auxiliary switch 辅助开关AUX auxiliany 辅助、备用AVL automatic voltage control 自动电压控制AVR automatic voltage regulator 自动调压器BAT battery 电池BD block decrease 闭锁减BDUC bus duct 母线导管 、母线沟BDV blowdown voltage 击穿电压BF back feed 反馈BHP brake horse power 制动马力BI block increase 闭锁增BKR breaker 断路器BOS back-out system 补偿系统BOT build-operate-tranfer 建造-运行-移交BR brush 电刷、刷子BRKG breaking 断开BYC battery charger 电池充电器CA compressed air 压缩空气CAOS completely automatic operate system 全自动操作系统CAP capactty 电容、 出力、容量CAP capacity 容量、功率CATS computer-aided trouble-shooting 计算机辅助故障查寻CB control buton circuit breaker circuit board 控制钮：线路断路器：电路板CBL line circuit breaker 线路断路器CC charactevistic curve 特性曲线CCW counter-clockwise 反时针CD control desk 控制台CEMF cownta electromotive force 反电动势CG center of gravity 重心CHGR charger 充电器CKT circuit 电路、线路CKW clockwise 顺时针方向CL center line 中心线CLSG closing 关闭、合闸CMR continuous maxinum rating 连续最大功率CNDN condition 工况、参数CO con-out 关闭、切断COEF coefficient 系数CONST constans construction 常数：构造、结构CONT contact control 接点：调节、控制CP control panel 控制板CPD capacitor potential device 电容器分压器CRT cathode-ray tube 阴极射线管CRT circuit 回路CS controlled switch controll signal 控制开关：控制信号CT current transformer 电流互感器CW clockwise 顺时针方向CY cycle 循环、周期DB distribution box 配电箱DBMS data base management system 数据库管理系统DC direct current 直流电DCAS data collection and analysis system 数据收集分析系统DE digital equipment display equipment 数字元件：显示设备DELIV deliver 供给、供电/输出DG diesel generator 柴油发电机DG diesel generator 柴油发电机DHP delivered horse power 输出功率DI data input 数据输入DISC disconnect 断开DISC SW disconnect swtich 隔离开关DISTR diatribution 分散、分配 、配电DL data line 数据传输线DMM digital multimeter 数字万用表DMS data management system 数据管理系统DO diesel oil 柴油DO digital output 数字输出，或数位输出，或数码输出DOS dosing 量DPDT double-pole double-throw 双刀双掷开关DPST double-pole sigle-throw 双刀单掷开关DSCH discharge 放电DSL diesel 柴油机DSL line desconnect switch 隔离开关DT dawn time 故障停机时间DTS data transimission 数据传输系统DYNA dynamic analysis 动态分析E.U engineering units 工程单位E/P electrical to pneumatic converter 电动气动转换器EAF equivalent available factor 等效可运系数ECR economical continuous rating 经济连续出力EE electrical engineer 电气工程师EFF efficiency 效率EFFT effective 有效的EHV extra-high voltage 超高压ELEC electric 电气的EMER emergency 紧急、事故EMER emergency 事故保安EMF inductive electromotive force 感应电动势EMLON emergency condition 事故状态EMP eletromechanical power 机电功率EMS emergency switch 紧急开关、事故按钮ENCL enclose 封闭、包围ENER energize 励磁、 使带电ENERD energized 已励磁的、已带电的ENG engage 发动机EP extreme power 极限功率ESD emergency shutdown 事故停机ESS essential service system 主要厂用系统ETS electrical trip solenoid 电气跳闸线圈EXC exciter 励磁机、 励磁EXD external device 外部设备EY voltage transducer 电压变送器FB fuse block 保险盒FC fast closing 快关F-F flip-flop 触发器FL full load 满负荷FLF flip-flop 触发器FME frequency measuring equipment 频率计FP full power 满功率FREQ frequency 频率FU fuse 保险丝、 熔断器FWR full-wave rectifier 全波整流器GEN generator 发电机GIS gas-insulated metal-enclosed switch gear 全封闭组合电器GPT generator potential transformer 发电机电压互感器GRD ground 接地GRD FLT ground fault 接地故障GT grounding transformer 接地变压器HC holding coil 保持线圈HF high frequency 高频HG harmonic generator 谐波发生器HIPOT high potential test 高电压实验HLDG holding 保持HP horse power 马力HS hand switch 手动开关HT high tension 高压HTN high tension 高电压HV high voltage 高电压HV high voltage high velocity 高压：高速HVDC high voltage direct current transmission system 高压直流输电系统HVPC high voltage power supply 高电压源I/O input/output 输入/输出IC integrated circuit input circuit 集成电路：输入电路ICL incoming line 引入线IMP impedance 阻抗IMPLS impulse 脉冲、冲动INDN induction 感应INIT initial 启动、励磁INITD initiated 已励磁的、已启动的INSUL insulate 绝缘、隔热INTMT intermediate 间断的、间歇的INVR inverter 逆变器、反相器ISLN isolation 隔离开关ISOL isolation 隔离的、绝缘的JY watt transduce 有功变送器K kilo 千KW kilowatt 千瓦KWH kilowatt-hour 度L electrical power line 电线LA lightening arrester 避雷器LC load centre 负荷中心LC load center 负荷中心LDS line disconnecting switch 线路隔离开关、线路断路器LN line 线路LOC local 就地LPC linear power controller 线性功率放大器LR line relay 线性继电器LSIC large scale integrated circuit 大规模集成电路LV low voltage 低电压MAG magnet 磁铁/磁场的MAN manual 手动的MC manual control magnet contactor 人工控制：磁铁开关MCB molded case circuit breaker 模板式断路器MCC motor control centre 马达控制中心MCC motor control center 马达控制中心MCR main control room maxium capacity rating maxium continuous rating 主控室：最大额定出力：最大连续出力MDS motor disconnect switch 马达隔离开关MG motor generator 电动发电机ML mechanical loss 机械损失MNXFMR main transformor 主变压器MO motor 马达MOD motor operated disconnect 电动断开MPR motor protrelay 电机保护继电器MSTR motor starter 马达启动器MWE megawatt electric 兆瓦电MWH megawatt-hour 兆瓦小时

通俗的说，UEFI是一种新的主板引导初始化的标注设置，相对于BIOS来说的，以前的u盘引导都是针对bios的，没法在uefi主板上引导uefi的文件到PE里，也有的pe把这个精简了。UEFI全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)， 是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。那么今天小编就简单给大家介绍一下跟传统的BIOS相比，UEFI启动方式优势有哪些。希望大家看完之后，对UEFI启动有一个新的认识。UEFI运行流程UEFI启动对比Bios启动的优势1,安全性更强UEFI启动需要一个独立的分区，它将系统启动文件和操作系统本身隔离，可以更好的保护系统的启动。即使系统启动出错需要重新配置，我们只要简单对启动分区重新进行配置即可。而且，对于win8系统，它利用UEFI安全启动以及固件中存储的证书与平台固件之间创建一个信任源，可以确保在加载操作系统之前，近能够执行已签名并获得认证的“已知安全”代码和启动加载程序，可以防止用户在根路径中执行恶意代码。UEFI BIOS板卡兼容列表2,启动配置更灵活EFI启动和GRUB启动类似，在启动的时候可以调用EFIShell，在此可以加载指定硬件驱动，选择启动文件。比如默认启动失败，在EFIShell加载U盘上的启动文件继续启动系统。3,支持容量更大传统的BIOS启动由于MBR的限制，默认是无法引导超过2.1TB以上的硬盘的。随着硬盘价格的不断走低，2.1TB以上的硬盘会逐渐普及，因此UEFI启动也是今后主流的启动方式。

1、如果已安装w10系统，先用Dism＋＋备份系统；2、主板必须支持并设置为UEFI模式；3、磁盘分区类型转为GPT，并确保有用于存储efi引导文件的FAT分区；4、用Dism＋＋还原系统。新型UEFI，全称"统一的可扩展固件接口"(Unified Extensible Firmware Interface)， 是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。可扩展固件接口(Extensible Firmware Interface，EFI)是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前(启动前)在所有平台上一致的、正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。UEFI是由EFI1.10为基础发展起来的，它的所有者已不再是Intel，而是一个称作Unified EFI Form的国际组织。

Win10系统在BIOS开启了UEFI时，如果硬盘分区表格式不是GPT，则会提示无法安装win10，也就是说UEFI+GPT或Legacy+MBR才能安装win10。解决方法：1、关闭UEFI1、重启系统时按Del或F2进入BIOS设置；2、以下面的BIOS为例，在Boot将Boot Mode改为Legacy Support，Boot Priority改为Legacy First，按F10保存退出；3、关闭UEFI引导，即可在MBR硬盘中安装win10系统。扩展资料1、新型UEFI，全称“统一的可扩展固件接口”(Unified Extensible Firmware Interface)， 是一种详细描述类型接口的标准。这种接口用于操作系统自动从预启动的操作环境，加载到一种操作系统上。2、可扩展固件接口（Extensible Firmware Interface，EFI）是 Intel 为 PC 固件的体系结构、接口和服务提出的建议标准。其主要目的是为了提供一组在 OS 加载之前（启动前）在所有平台上一致的、正确指定的启动服务，被看做是有近20多年历史的 BIOS 的继任者。参考资料：百度百科-UEFI