边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。

先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

对于程序员来说，是时候将目光转向大模型的应用开发

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer

✨热点聚焦里程碑——MetaLlama3.1开源：性能媲美闭源模型，支持多语言Meta公司开源Llama3.1系列开源大语言模型，包含8B、

镜像网站1：https://hf-mirror.com/镜像网站2：https://aliendao.cn/#/可以直接使用wget下载镜像1也可以在终端直接exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownload--resume-download--local-dir-use-symlinksFalsebigscience/bl

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型，适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型，需要完成以下几个步骤，确保模型在你的设备上顺利运行。

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法

ArangoDB是一个多模型、开源的分布式数据库，支持文档、图和键值存储三种数据模型。它以其灵活性和强大的查询能力而著称，特别是在需要处理复杂数据关系的场景下。

在上一篇文章中，小李哥带大家深入调研亚马逊云科技AI模型平台AmazonBedrock热门开发功能，了解了模型平台的文字/图片生成、模型表现评估和模型内容安全审核的实践操作。

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

Django后端架构开发：后台管理与会话技术详解后台管理：自定义模型类Django的后台管理系统提供了强大的模型管理功能，你可以通过自定义模型类来控制模型在后台管理界面的显示和操作。

提出了驱动的分离和分层这样的软件思路，一个现实的Linux设备和驱动通常都需要挂接在一种总线上，对于本身依附于PCI、USB、I2C、SPI等的设备而言，这自然不是问题，但是在嵌入式系统里面，在SoC系统中集成的独立外设控制器

rk3568SPI总线SPI（SerialPeripheralInterface）总线是一种同步串行通信协议，用于连接微控制器、存储器、传感器和其他外设。

Django遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式，但Django社区更喜欢将其称为MTV（模型-模板-视图），因为它稍微改变了这些组件之间的交互方式。Django提供

简体中文)；2、名称:AutoImport自动导包插件3、名称:Beautify格式化工具4、名称:BetterComments注释工具5、名称:ColorInfo在颜色上悬停光标，就可以预览色块中色彩模型的详细信息

Jmeter的仅一次控制器，仅对同一个线程有效，如果有多个线程，那么还是要登录多次，产生不同的token。这些token中只有一个是有效的，那么其他的就肯定失败了。

2.建立机器人模型使用Simulink或Simscape等M

我们将使用深度学习模型进行图像识别，并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前，

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

还有你需要有学习新的思维模型，跨学科思考，需要学习数学心理学统计学等等

1.非线性虚拟阻抗控制模型机器人非线性虚拟阻抗控制模型是一个复杂的动态系统模型，它结合了非线性控制理论和虚拟阻抗的概念。该模型通常包括机器人的非线性动力学方程、虚拟阻抗参数以及控制算法等部分。

这样的模式常用于实现事件处理系统、在数据模型和相应的视图之间的同步等。以下是具体介绍：模式组成：主题（Subj

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

由于本文太长,分开发布,方便阅读.3.1CPU(i5-6200U,2C/4T/2.8GHz)x86_64AVX2在4号PC(物理机)上运行.版本:>./llama-b3617-bin-ubuntu-x64/build/bin/llama-cli--versionversion:3617(a07c32ea)builtwithcc(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)11.4.0f

探索GGUF：利用llama.cpp高效运行大型语言模型在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但运行这些模型常常需要大量计算资源和复杂的配置。

这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users

目录前言一.AI辅助编程对程序员工作的影响二.程序员应重点发展的核心能力三.人机协作模式下的职业发展规划结束语前言随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

使用支持创建、读取、更新、删除(CRUD)操作的ASP.NETCore控制器创建RESTful服务。学习目标在本模块中，你将：使用ASP.NETCore控制器创建WebAPI项目。

1.硬件基础与微控制器架构1.1CPU内部结构回答：CPU内部主要由运算单元（ALU）、控制单元、寄存器组、缓存（Cache）和总线接口等部分组成。

安装依赖2.3安装预训练编码器3.数据集准备4.数据处理4.1全自动数据预处理4.2半自动数据预处理step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测

这里写目录标题大语言模型中，role为user、assistant、system有什么区别要实现多轮对话，也就说要记住历史问答，该如何设置System、User、Assistant？

SpringwebMVC框架提供了MVC(模型-视图-控制器)架构和用于开发灵活和松散耦合的Web应用程序的组件。

grid==>网格；block==>线程块；线程分块是逻辑上的划分，物理上线程不分块配置线程：>>最大允许线程块大小：1024最大允许网格大小：2^31-1（针对一维网格）每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识；每个线程的唯一标识由这两个>>确定；grid_size，block_size保存在内建变量(build-invariable)，目前考虑的是一维的情况：gridDim.x：该变量的数值等

Gunicorn多进程指南：让Web应用跑得更快目录简介什么是Gunicorn为什么选择Gunicorn基础知识WSGI协议并发模型概述安装与配置安装Gunicorn基本配置工作进程模式同步工作进程异步工作进程

深入解析JVM内存模型：面试题及详细解答1.JVM内存模型概述1.1面试题：请简述JVM内存模型的组成部分及其作用。

CAsyncSocket类编程模型在一个MFC应用程序中，要想轻松处理多个网络协议，而又不牺牲灵活性时，可以考虑使用CAsyncSocket类，它的效率比CSocket类要高。

听课中重点解决预习中疑问，把老师课堂的提问、停顿、教具和模型的演示都视为欣赏音乐，及时回答老师课堂提问，培养思考与老师同步性，提高精神，把老师对你的提问的评价，变为鞭策学习的动力。

(3)用always块建立组合逻辑模型时，用阻塞赋值。(4)在同一个always块中建立时序和组合逻辑电路时，用非阻塞赋值。(5)在同一个always块中不要既用非阻塞赋值又用阻塞赋值。(6)不

文章目录表格视图数据排序和筛选自定义单元格编辑器总结表格视图表格视图是基于模型-视图（Model-View）框架的一部分，这意味着它从一个模型（Model）中获取数据，并将其以表格的形式呈现给用户。