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深度学习入门系列
人工智能学习
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/
深度学习
(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5
星月IWJ
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2025-03-12 03:59
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
目标检测
人工智能
深度学习
复习笔记(6)线性回归——新冠预测项目
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包,类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用,损失函数需要用fromtorchimport
Kriol
·
2025-03-12 03:27
深度学习初学
深度学习
笔记
线性回归
向量空间与范数
本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang
深度学习
@Shockang正文一、向量空间:机器学习的舞台
Shockang
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2025-03-12 03:56
机器学习数学通关指南
人工智能
机器学习
数学
线性代数
互信息详解
本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang
深度学习
@Shockang正文互信息:变量间关联性的量化利器互信息
Shockang
·
2025-03-12 03:56
机器学习数学通关指南
机器学习
人工智能
数学
信息论
《自然语言处理实战入门》
深度学习
---- 预训练模型初探
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着
深度学习
的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理
shiter
·
2025-03-12 02:21
AI重制版】
预训练
NLP
自然语言处理
【AI
深度学习
网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的
深度学习
模型。
arbboter
·
2025-03-12 02:18
人工智能
rnn
人工智能
深度学习
循环神经网络
记忆
序列数据
循环连接
《高效迁移学习:Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》
1.2
深度学习
的困境与破局传统深度
机器学习司猫白
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2025-03-12 01:46
深度学习
迁移学习
keras
分类
tensorflow
efficientnet
性能优化
无人机动态追踪技术难点与距离分析!
传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合
深度学习
(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。
云卓SKYDROID
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2025-03-12 01:15
无人机
人工智能
云卓科技
智能跟踪
吊舱
第20周:Pytorch文本分类入门
加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天
深度学习
训练营
weixin_46620278
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2025-03-12 01:44
pytorch
分类
人工智能
第N2周:构建词典
本人往期文章可查阅:
深度学习
总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm
深度学习
环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118
OreoCC
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2025-03-12 01:43
NLP
第N3周:NLP中的数据集构建
本人往期文章可查阅:
深度学习
总结对于初学者,NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题,处理不好就会引起shape问题(各种由于shape错乱导致的问题)。
OreoCC
·
2025-03-12 01:43
自然语言处理
深度学习
pytorch
Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义
深度学习
层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
qq_27390023
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2025-03-12 01:42
pytorch
人工智能
python
NLP新手入门-第N1周:Pytorch文本分类入门
本文为365天
深度学习
训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6
Oaix Nay
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2025-03-12 01:42
365天深度学习训练记录
pytorch
自然语言处理
分类
基于PyTorch的
深度学习
5—神经网络工具箱
nn.Module是nn的一个核心数据结构,它可以是神经网络的某个层(Layer),也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Module,生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层,包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等,这些层都是nn.Module的子类,能够自动检测到自己的Parameter,并将其作为学习参数,且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的
Wis4e
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2025-03-12 00:09
深度学习
pytorch
神经网络
基于Pytorch
深度学习
——Softmax回归
本文章来源于对李沐动手
深度学习
代码以及原理的理解,并且由于李沐老师的代码能力很强,以及视频中讲解代码的部分较少,所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉,所以我们会采用逐行解释
EchoToMe
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2025-03-12 00:08
深度学习
pytorch
回归
python
Python 在
深度学习
中的应用
深度学习
是机器学习的一个分支,它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言,在
深度学习
领域得到了广泛的应用。
2501_90435375
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2025-03-12 00:38
人工智能
python
深度学习
开发语言
[Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘
问题运行
深度学习
代码的时候遇到了以下报错问题:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9
Bartender_Jill
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2025-03-12 00:38
编程报错解决
pytorch
人工智能
python
基于PyTorch的
深度学习
——机器学习1
近些年,随着
深度学习
的发展,分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外,也出现了一些新内容,如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
Wis4e
·
2025-03-12 00:31
深度学习
机器学习
pytorch
考研复习之记忆方法
对机器学习和
深度学习
拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
·
2025-03-11 23:51
考名校研究生经验分享
考研
探索未来:FacebookResearch的JEPa项目详解
它是一个用于程序理解和属性预测的
深度学习
框架,旨在提升代码的理解和自动化程度,为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.
瞿旺晟
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2025-03-11 23:21
AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
热门专栏机器学习机器学习笔记合集
深度学习
深度学习
笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记
深度学习
笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习
深度学习
好评笔记
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2025-03-11 21:09
AIGC
音视频
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
transformer
1.动手学习
深度学习
课程安排及
深度学习
数学基础
视频资源B站:动手学习
深度学习
——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍
深度学习
景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT
Unknown To Known
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2025-03-11 21:09
动手学习深度学习
深度学习
人工智能
动手学
深度学习
V2.0(Pytorch)——10.感知机(激活函数)
文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题,多层感知机虽然可以解决,但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活
吨吨不打野
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2025-03-11 21:08
动手学深度学习pytorch
pytorch
深度学习
机器学习
【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的
深度学习
编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
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2025-03-11 19:35
深度学习
训练中GPU内存管理
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在
深度学习
模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang
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2025-03-11 19:24
遇到过的问题
内存管理
内存溢出
out
of
memory
GPU内存
深度学习
pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用
本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数,通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括:标准卷积、逐点卷积(1x1卷积)、非对称卷积(长宽不等的卷积核)、空洞卷积(扩大感受野)、深度卷积(逐通道滤波)、组卷积(分组独立处理)、深度可分离卷积(深度+逐点组合)、转置卷积(上采样)和动态卷积(动态生成卷积核),帮助读者理解如何通过调整参数灵活
@Mr_LiuYang
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2025-03-11 19:53
计算机视觉基础
卷积类型
非对称卷积
深度卷积
空洞卷积
组卷积
深度可分离卷积
动态卷积
一学就会的
深度学习
基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
小圆圆666
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2025-03-11 19:53
深度学习
人工智能
python
卷积神经网络
深度学习
PyTorch之数据加载DataLoader
深度学习
pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data
@Mr_LiuYang
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2025-03-11 18:49
计算机视觉基础
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习
:马氏距离
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
壹十壹
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2025-03-11 16:55
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习
:CPU和GPU算力
GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在
深度学习
壹十壹
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2025-03-11 16:55
深度学习
深度学习
gpu算力
人工智能
深度学习
:偏差和方差
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
壹十壹
·
2025-03-11 16:25
深度学习
深度学习
人工智能
python
机器学习
基于transformer实现机器翻译(日译中)
解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch
深度学习
库来实现的日中机器翻译模型
小白_laughter
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2025-03-11 15:46
课程学习
transformer
机器翻译
深度学习
【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在
深度学习
中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。
L_cl
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2025-03-11 14:44
NLP
自然语言处理
人工智能
SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
摘要
深度学习
的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。
UnknownBody
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2025-03-11 12:29
LLM
Daily
Multimodal
语言模型
人工智能
自然语言处理
ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程(二)【附完整源码】
ollama
入门系列
教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门:开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型:如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI
walkskyer
·
2025-03-11 11:23
ollama入门教程
langchain
ollama
LLM
如何通过
深度学习
优化操作系统中的故障诊断与恢复机制
如何通过
深度学习
优化操作系统中的故障诊断与恢复机制(副标题:智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向)摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用,系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战
金枝玉叶9
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2025-03-11 11:21
程序员知识储备1
程序员知识储备2
程序员知识储备3
深度学习
人工智能
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟:如何利用历史数据训练AI模型,预测设计性能?
在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中,Hero采用了PhysicsAI™几何
深度学习
解决方案,利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔
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2025-03-11 11:45
PhysicsAI
仿真
AI
机器学习
HyperWorks
数据分析
关于两次项目的学习感悟
经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将
深度学习
任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。
罗婕斯特
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2025-03-11 10:43
大数据
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
近年来,随着
深度学习
技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
AGI大模型与大数据研究院
·
2025-03-11 09:03
程序员提升自我
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
深度学习
神经网络
大数据
AIGC
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
程序员实现财富自由
Python第十六课:
深度学习
入门 | 神经网络解密
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
程之编
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2025-03-11 09:03
Python全栈通关秘籍
python
神经网络
青少年编程
【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能
深度学习
训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂
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2025-03-11 08:57
大模型技术开发与实践
哈佛博后带你玩转机器学习
深度学习
大模型开发
大模型微调
deepseek
deepspeed
python
人工智能
pytorch
一学就会的
深度学习
基础指令及操作步骤(6)迁移学习
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
小圆圆666
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2025-03-11 07:49
深度学习
迁移学习
人工智能
卷积神经网络
基于PyTorch的
深度学习
6——数据处理工具箱2
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
Wis4e
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2025-03-11 07:47
深度学习
pytorch
人工智能
基于PyTorch的
深度学习
——机器学习3
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
Wis4e
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2025-03-11 07:47
深度学习
机器学习
pytorch
深度学习
与普通神经网络有何区别?
深度学习
与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面:一、结构复杂度普通神经网络:通常指浅层结构,层数较少,一般为2-3层,包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
是理不是里
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2025-03-11 06:39
深度学习
神经网络
人工智能
AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
AI解决方案:使用
深度学习
模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
小赖同学啊
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2025-03-11 06:39
人工智能
低空经济
人工智能
自动化
运维
AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、
深度学习
、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple
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2025-03-11 06:08
AI+软件测试
人工智能
自动化
运维
使用Activeloop Deep Lake构建
深度学习
数据仓库与向量存储
技术背景介绍随着
深度学习
技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。
dgay_hua
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2025-03-11 04:49
深度学习
人工智能
python
大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
它们通过
深度学习
技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。
AI大模型应用之禅
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2025-03-11 02:07
DeepSeek
R1
&
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
DeepSeek源码解析(2)
在大模型(如
深度学习
模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。
白鹭凡
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2025-03-11 01:26
deepseek
ai
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