直流电机上的p、t、w是什么意思
p、t、w分别代表直流电机的功率、扭矩和转速。p、t、w是直流电机的重要参数，用来描述电机的性能和工作状态，其中，p为功率，是指电机输出的功率，单位铅皮为瓦特；t为扭矩，是指电机输出的力矩，单位为牛·米；w为转槐晌差谨友速，是指电机的转速，单位为转每分钟。
我在les社区逛了一圈，发现很多人写T.P.H，看了好久没明白什么意思呢？
T=男，P=女，H=可T可P。
老听见女生说自己是P或者是T？这是什么意思？
在某些情况下，女生可能会用P或T来形容自己。这两个词源于英文单词"Power"和"Trust"的首字母缩写，被用来表示自己在性关系中喜欢扮演的角色。
P通常代表"Power"，意味着女生喜欢在性关系中扮演主动或支配的角色，更加享受控制和支配对方的感觉。
T通常代表"Trust"，意味着女生喜欢在性关系中扮演被动或顺从的角色，更加享受信任和被对方照顾的感觉。
这两个词仅仅是一种对性别角色和性取向的描述，并不代表女生的整体性格或行为方式。而且这种使用方式主要在网络上和特定交流群体中出现，不是广泛公认的标准术语。因此，在实际生活中，最好避免使用这些术语来描述他人，以免引起误解或冒犯他人。
p和t的意思是什么？
t和p的意思是：女生同性恋中的一个性别代称。p是扮演男人的角色，t则是柔软女性的角色。 1、P:和T相对的,就是女同性恋当中充当老婆的那个人,或者说一般T喜欢女孩子。
2、T:即为女同性恋当中充当男性角色的人,就是“老公”
什么是T,还有P和H?
不分是界于p和t之间，外形特征一般中性，角色也可因对象角色而定，可p也可t简称h即tp不分。有的会把不分再分成h偏t，h偏p。t就是英文“tomboy”的缩写，是les中打扮或性格偏男性化一点的...
功率p等于w除以时间t的公式是什么？
p等于w除以t是功率公式。功率＝功弯虚冲／时间。功率表征作功快慢程度的物誉如理量。单位时间内所作的功称为功率，用P表示。故功率等于作用力与物体受力点速度的标量积。功的数量一定，时间越短，功率值就越大。功率计算公式：1、电功率计算电功率计算公式：P=W/t=UI。在纯电阻电路中，根据欧姆定律U=IR代入P=UI中，还可以得到：P=I2R=(U2)/R。在动力学中：功率计算公式：1、P=W/t（平均功率）；2、P=FV；P=Fvcosα（瞬时功率）。2、力功率计算因为W=F（F力）×S（s位移），所以求功率的公式也可推导出P=FV。P=W/t=F*S/t=F*V（此公式适用于物体做匀速直线运动）。公式中的P表示功率，单位是“瓦特”，简称“瓦”，符号是W。W表埋歼示功。单位是“焦耳”，简称“焦”，符号是J。t表示时间，单位是“秒”，符号是＂s"。
同性恋中的p跟t是指什么?
女性同性恋者的身份在圈中一般自我界分为P、T和不分。P是指比较女性化的女性同性恋者，一般喜欢穿女装、留长发等；T是比较男性化的女性同性恋者，一般喜欢留短发，穿着上也一般以休闲装为主；不分是界于P和T之间，...
如果我做T，和以前最亲密的女生朋友交往会尴尬吗？
如果她愿意，在一起就不会尴尬但假如你们分开以后，就会比较尴尬
ChatGPT中，G、P、T分别是什么意思？
流行的技术名词按发音难度排序，ChatGPT肯定排在前面。
到底它为什么叫做ChatGPT呢？
先说GPT：GenerativePre-TrainingTransformer
Generative生成式
虽然我们已经习惯了话唠的机器人絮絮叨叨的说个不停，但这只是众多的人工智能模型的一种方式。比如还有识别类的（Congnition）：人脸识别，车牌识别这些，还有语音识别，文字识别各种识别任务。（在提到模型的时候，也常常被叫做判别模型，discriminative）。Generative这个大的种类里面有几个小分支，DALLE的画图的用的是对抗网络方式GAN（这个晚些可以分析），现在最火的StableDiffusion，MidJourney走向了另外一个分支，叫做Difusion，而ChatGPT又是一个分支，就是转换器 Transformer。
而TransformerGenerative的语言模型的核心，通俗的说就是「顺口溜」。
当看了足够多的文本以后，发现有一些语言模式是反复出现的。它之所以可以准确的填补「锄禾日当__ 」的空格，不是因为它在自己的大脑子里面重构了一副农民劳动的场景，仅仅是不过脑子，顺口溜出来的。
你问它： 3457*43216= ，它回答 149575912（这是错的。正确结果是 149397712）。之所以结果的2是对的，仅仅因为它读了太多的文字资料以后，隐约感觉到
从语感上比较像一首诗，所以它就学会了这样的文字，而不是学会了计算。
生成式模型努力解决的问题，就是给定一些字，预测如果是人类会写什么字。
在BERT那个年代，为了训练，大家常常把一句话中随机几个单词遮起来，让计算机用现有的模型预测那几个单词，如果预测准了，就继续加强，如果预测错了，就调整模型，直到上百万上亿次训练之后越来越准。只不过ChatGPT的Generative的部分，不仅仅把文字，还把上下文、intention（意图）也放进去做训练和预测。
Pre-Training预训练
以前很多的人工智能模型都是为了一个目标训练的。比如给我1000张猫的照片，我就很容易的可以训练出来一个模型，判断一个图片是有猫还是没有猫。这些都是专用的模型。
而Pre-Training模型不是为了特定的目标训练，而是预先训练一个通用的模型。如果我有特定的需求，我可以在这个基础上进行第二次训练，基于原来已经预训练的模型，进行微调（Fine-Tuning）。
这事儿就像家里请了个阿姨，她已经被劳务公司预训练了整理家务的知识，在此之前已经被小学老师预训练了中文对话，到了我家里面我只要稍微finetune一些我家里特定的要求就好了，而不需要给我一个「空白」的人，让我从教汉语开始把她彻底教一遍才能让她干活。
ChatGPT的预训练就是给了我们所有人（尤其是创业者，程序员）一个预先训练好的模型。这个模型里面语言是强项，它提供的内容无论多么的胡说八道，至少我们必须承认它的行文通畅程度无可挑剔。这就是他pre-training的部分，而回答的内容部分，正是我们需要finetuning的。我们不能买了个Apache服务器回来，不灌内容，就说他输出的内容不够呀。
Transformer转换器
变电器就是一种transformer：220伏电进，12伏出。
语言的转换器就是把语言的序列作为输入，然后用一个叫做编码器encoder的东西变成数字的表现（比如GPT就用1536个浮点数（也叫1536维向量）表示任何的单词，或者句子，段落，篇章等），然后经过转化，变成一串新的序列，最后再用decoder把它输出。这个转换器，是这个自然语言处理的核心。
比如如果给ChatGPT输入「Apple」这个词，它给你返回
一个预先训练好的，用生成的方式，把输入文字转化成输出文字的翻译
除了这个以外的各种能力和各种定义，大多数是这个翻译官的应用场景而不是它本身。
ChatGPT是啥？
刚才解释了GPT，那ChatGPT呢？
OpenAI用这个名字描述他们正在做的这个模型，历史的版本包括 GPT-1，GPT-2（这个模型是开源的），GPT-3（这个就是传说中175B参数的大模型）。而这些都是生成式的，也就是给的prompt（提示词），它负责补全（completion）。但是这个东西用于聊天不是很好用，因为本来就不是为聊天这个场景准备的。
所以在GPT-3基础上发展出了下一代模型InstructGPT，专注于让这个模型可以听懂指令。在上面继续发展出了ChatGPT，就是对于对话场景，比如多轮对话，还有一些安全边界设定等，进行了加强。但这个模型是基于GPT-3上面的，可以说严格意义是GPT-3模型上面的一个微调（FineTuning）的产物。
希望这样梳理可以帮助大家了解这个奇怪的名字背后的思考。从这个角度来说，这是少有的几个准确的描述了它是什么的一个名字（和Web3这个名字产生鲜明对比）
欢迎转发给对ChatGPT感兴趣的朋友。欢迎专业人士指正（我其实不懂自然语言处理里面的细节）
做一个T什么意思
T是“T+0”的简称。T+0，是针对股市买卖T+1规则而产生的超短操作技巧。目前股票操作执行T+1，是指当天买进的股票，只能在第二天卖出。为此，就产生了“T+0”操作技巧。比如，你手中已持有某一股票1000股，成本10元/股。当天振幅较大，先泛绿下跌，在9.5元/股处你买进1500股。随后该股飘红上涨，在10.5元/股你卖出1000股（最多1000股，可以少于1000股），因为此前你只有1000股，当天买进的1500股是不能卖出的（受T+1规定限制）。此时，你完成了一个标准的T+0操作。你当天获利1000元（未扣除交易费）。
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