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Learning给【范例】回答问题可以让语言模型变成一个通才。 指示学习的优点是它经过多任务的微调后，也能够在其他任务上做zero-shot，而提示学习都是针对一个任务的，泛化能力不如指示学习。 指示学习和提示学习的相同之处是：核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识。 更
纵有千难万阻，也要坚持下去，多多练习总结，成功靠99%的努力、实操和坚持获得的。
文章目录 线性回归 什么是线性回归 线性回归要解决什么问题 线性回归的一般模型 回归的经验误差 如何使用模型 模型计算 过拟合与欠拟合(underfitting and overfitting) 解决方法 Code（源码实现）
Day02面向对象 面向过程：实现一个功能，详细处理每一个细节 面写对象：实现一个功能，不关心步骤 三个特征：封装，继承和多态 类：一组相关属性和行为的集合。 属性：成员变量，在方法外，类内 行为：main类中的成员方法，不写static关键字，main中的可以写
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目前基于深度学习的盲调制识别技术能发挥深度学习在图像识别分类方面的极大优势，其稳定性和准确率都达到了空前高度。 本实验将使用不同信噪比调制信号、不同类型调制信号与不同网络匹配并选取分类效果出色的AlexNet和GoogLeNet作为研究网络，利用华为MindSpore框架搭建网络
负。下面针对该活动发表一些感想并提出一些建议。整体活动很有意义，给深度学习新手一个动手实践的机会。我在开发mindspore模型过程中不仅学会了mindspore的使用方法（踩了不少坑...），也学习了不少深度学习理论知识以及pytorch的使用方法。得益于该项目，我的理论以及实
第一章 绪论 四个基本概念 DBS是宏观的层面来看待数据库 数据库关系系统的功能 数据库系统的组成
如果看《Python 核心编程》上的讲解还是不太清楚，我建议看这个链接： Python装饰器学习 看完之后，这里有一些总结： 其实总体说起来，装饰
爬虫程序是无法像人一样区分是识别验证码，能取到很好的反爬作用。 2.12.常见的验证码 2.13.验证码的破解方式 图像解码、深度学习：通过建立深度神经网络让程序自动去识别验证码。 打码平台：由于验证码图像生成技术无论成本和难度都要远远低于图像解码识别技术，最后解码技术从自动化
的下游任务，利用少量的样本学习，即可获得较高的分类准确率。最后在模型规范的第2点处：对比赛评分专用的评判集图片（此部分图片不公开，测试集图片约7800张）进行批量预测，评分系统根据预测结果自动计算识别准确率。我想问一下，评分系统不给模型 少量的样本学习的机会，而是直接测试得到特征
据和故障主题数据来分析。2.5 数据集生成针对具体的业务目标，通过对组合后的主题数据进行特征提取、关联和标注，形成数据洞察所需的数据集，或者算法训练验证所需的数据集。算法训练所需的数据集可以划分为训练集、交叉验证集和测试集三类。监督学习和半监督学习的训练集必须有样本标签，用于算法
质量和数量。因此，数据收集是训练语言模型的第一步，也是最关键的一步。 A. 数据来源 公开数据集：在网络上有许多公开的文本数据集，如Wikipedia、新闻文章、书籍等。这些数据集通常是免费的，并且已经过清理和预处理，适合直接用于训练语言模型。 爬取数据：如果需要特定领域
或在社区中获取，在早期训练数据集和反馈数据量比较少的情况下，采用无监督学习，具体实现是用模式识别（pattern recognition）的技术来判断指标是否关联。关联性是通过时间序列曲线相似度(similarity distance)来衡量的。机器学习算法库提供计算时间序列曲线
@[toc] netty笔记汇总：Netty学习指南(资料、文章汇总) 根据黑马程序员netty视频教程学习所做笔记，部分内容图例来源黑马笔记 笔记demo案例仓库地址： Github-【netty-learn】、Gitee-【netty-learn】 坑点说明 1、自己
随着深度学习的应用场景的不断泛化，深度学习计算任务也需要部署在不同的计算设备和硬件架构上；同时，实际部署或训练场景对性能往往也有着更为激进的要求，例如针对硬件特点定制计算代码。 这些需求在通用的AI框架中已经难已得到满足。由于深度学习计算任务在现有的AI框架中往往以DSL（Domain
以通过学习噪声的统计特征，去除图像中的噪声，并提高数据的清晰度和准确性。此外，神经网络还可以通过生成新的合成数据样本，进行数据增强，提高数据集的多样性和覆盖范围。 地质体识别和分割：地震图像中包含了丰富的地质信息，例如不同类型的岩石层、构造断层等。神经网络可以通过学习地质体的
我们先学习了两种不同的算法： 自适应梯度算法(AdaGrad)维护一个参数的学习速率，即不先给定学习率，而是根据模型的训练效果来更改学习率。传统的优化算法要么将学习率设置为常数，要么根据训练次数来更新学习率。而AdaGrad算法对于不同数量的类别数据会给出不同的学习率，对于多
据结构算法对于一个程序员十分重要，我也开始了刷题之路。 我目前的学习数据结构与算法及刷题路径： 1、学习数据结构的原理以及一些常见算法。 2、代码随想录：跟着这个github算法刷题项目进行分类刷，在刷题前可以学习一下对应类别的知识点，而且这里面每道题都讲的很详细。 3、牛客网高
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