问题一：在进行SQL调优时，需要注意哪些问题？
在进行SQL调优时，需要注意哪些问题？
参考回答：
需要注意避免全表扫描、合理使用索引、减少数据的返回量、优化查询语句等。同时，还需要注意ORM框架的使用，避免在批量操作时产生过多的内存占用。对于大数据量的查询，还需要考虑分页查询等策略来减少单次查询的数据量。
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问题二：TinyDL-0.01与DeepLearning4和DJLJ有什么不同？
TinyDL-0.01与DeepLearning4和DJLJ有什么不同？
参考回答：
TinyDL-0.01与DeepLearning4J相比更加极简，基本上零依赖，且全栈实现，从最底层的张量运算到最上层的应用案例都包括在内，而DeepLearning4J则是一个全栈的实现，但技术栈相对复杂庞大，且依赖过多复杂科学计算的三方库。
TinyDL-0.01是一个全栈实现的轻量级深度学习框架，而DJL则只是一套面向深度学习的Java高层次的接口，并没有任何真正的实现，最终是运行在TensorFlow或PyTorch深度学习引擎上的。
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问题三：TinyDL-0.01有哪些特点？主要用于什么？
TinyDL-0.01有哪些特点？主要用于什么？
参考回答：
TinyDL-0.01的特点包括极简（基本上零二三方依赖）、全栈（从最底层的张量运算到最上层的应用案例都涵盖）、分层易扩展（每一层的实现都包括了核心概念和原理且层边界清晰）。然而，它的功能相对简陋且性能可能较差。
主要用于入门学习使用，帮助学习者从底层工程角度了解深度学习的原理以及简单的实现。
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问题四：深度学习通用架构是什么样的？
深度学习通用架构是什么样的？
参考回答：
先来看下chatGPT是如何回答这个问题的：
这里也具体参考当下最流行的深度学习框架PyTorch，大体分成四层（来自知乎）：
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问题五：TinyDL的整体架构是什么样的？
TinyDL的整体架构是什么样的？
参考回答：
TinyDL的秉承简洁分层清晰的原则，并参考了通用的分层逻辑，整体的结构如下：
从下至上保持严格的分层逻辑：
1、ndarr包：核心类 NdArray，底层线性代数的简单实现，目前只实现CPU版本，GPU版本需要依赖庞大的三方库。
2、func包：核心类Function与Variable 分别是抽象的数学函数与变量的抽象，用于在前向传播时自动构建计算图，实现自动微分功能，其中Variable对应PyTorch的tensor。
3、nnet包：核心类Layer与Block表示神经网络的层和块，任何复杂的深度网络都是依赖这些Layer与Block的堆叠而层。实现了一些常用的cnn层rnn层norm层以及encode与decode的seq2seq架构等等。
4、mlearning 包：机器学习的通用组件的表示，深度学习是机器学习的一个分支，对应更广泛的机器学习有一套通用的组件，包括数据集，损失函数，优化算法，训练器，推导器，效果评估器等。
5、modality 包：属于应用层的范畴，目前深度学习主要应用任务图形图像的视觉，自然语言处理以及强化学习三部分，暂时还没有相应的领域的实现，希望在0.02版中实现GPT-2等原型。
6、example包：一些简单的能跑通的例子，主要包括机器学习的分类和回归两类问题，有曲线的拟合，螺旋曲线的分类，手写数字的识别以及序列数据的预测。接下来就从下至上，全栈式地简答串一下每层涉及的核心概念和简单实现。
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