本研究提出EAGER-LLM框架，整合内生和外生行为语义信息，解决大型语言模型在推荐系统中的语义差异问题。研究表明，该框架在协作语义和推荐性能方面具有显著优势，推动了推荐系统的发展。

Eager Loading 和 Lazy Loading 是 Entity Framework Core 中加载关联数据的策略。Eager Loading 在查询时立即加载关联数据，而 Lazy Loading 则在需要时加载关联数据。Eager Loading 可以通过单个查询获取数据，而 Lazy Loading 可能需要额外的查询。Eager Loading 可以获取更多数据，而 Lazy Loading 仅在需要时加载数据。Eager Loading 通常性能更高，但在大数据集上可能导致数据过载。根据使用场景，可以选择其中一种方法。

本文介绍了使用TensorRT加速PyTorch量化模型的方法，包括量化模型导出为ONNX格式，修复ONNX模型图以适应TensorRT解析器，并构建为TensorRT引擎。对比了FP16和INT8 ResNet18 TensorRT引擎的推理延迟和准确性。

Driving? I never felt so excited and eager to drive before I finally get the confirmation that I passed the final exam for driver’s license. It is said the license will be delivered to me within...