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机器学习入门

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【Python】运算符详解：从基础到高级，掌握数据操作的利器

数据字符串 python 变量基础

需求：用户手工输入梯形的上底、下底以及高，能直接通过Python打印出梯形的面积为多少。

小言从不摸鱼

2024-10-22

1620

【AI大模型】深入Transformer架构：输入和输出部分的实现与解析

函数架构模型编码对象

因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中, 以弥补位置信息的缺失.

小言从不摸鱼

2024-10-22

1230

【AI大模型】深入Transformer架构：解码器部分的实现与解析

连接模型数据函数架构

小言从不摸鱼

2024-10-20

1310

编程语言Python：全面概述与入门指南

操作系统计算机入门 python 编程语言

③ Linux操作系统（服务器端使用量最大的操作系统，Ubuntu乌班图操作系统、CentOS7操作系统）

小言从不摸鱼

2024-10-17

830

探索人工智能：深度解析未来科技的核心驱动力

深度学习人工智能科技数据机器学习

机器学习的三次浪潮也可以说是人工智能的三次浪潮，因为机器学习是人工智能（Artificial Intelligence）研究发展到一定阶段的必然产物。

小言从不摸鱼

2024-10-15

1000

【NLP自然语言处理】探索注意力机制：解锁深度学习的语言理解新篇章

网络自然语言处理深度学习 nlp 模型

小言从不摸鱼

2024-10-14

1040

【机器学习】揭秘深度学习优化算法：加速训练与提升性能

算法性能优化机器学习深度学习

碰到平缓区域，梯度值较小，参数优化变慢碰到 “鞍点” ，梯度为 0，参数无法优化碰到局部最小值对于这些问题, 出现了一些对梯度下降算法的优化方法.

小言从不摸鱼

2024-10-14

900

【面试宝典】深入Python高级：直戳痛点的题目演示（上）

对象函数面试装饰器 python

装饰器（Decorator）是⼀种结构型设计模式，它可以动态地给⼀个对象添加额外的职责，同时⼜不改变其原有的接⼝和实现。通俗地说，就是通过组合的⽅式，为对象添加新的⾏为或特性。在Python语⾔中，装饰器是⼀种语法糖，可以通过定义函数或类来实现。装饰器可以⽤于很多场景。

小言从不摸鱼

2024-10-13

990

【面试宝典】深入Python高级：直戳痛点的题目演示（下）

面试内存 python 对象函数

与 C++不同, 在 Python 中我们不需要使⽤符号，⽽是使⽤如下语法：

小言从不摸鱼

2024-10-13

900

【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（下）

函数架构连接模型规范化

编码器部分: * 由N个编码器层堆叠而成 * 每个编码器层由两个子层连接结构组成 * 第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接 * 第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接。

小言从不摸鱼

2024-10-08

1610

【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力

工具模型机器学习深度学习 lstm

GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:

小言从不摸鱼

2024-10-06

2190

【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（上）

对象函数架构模型 mask

编码器部分: * 由N个编码器层堆叠而成 * 每个编码器层由两个子层连接结构组成 * 第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接 * 第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接

小言从不摸鱼

2024-10-03

850

【机器学习】揭秘反向传播：深度学习中神经网络训练的奥秘

深度学习函数算法机器学习神经网络

多层神经网络的学习能力比单层网络强得多。想要训练多层网络，需要更强大的学习算法。误差反向传播算法（Back Propagation）是其中最杰出的代表，它是目前最成功的神经网络学习算法。现实任务使用神经网络时，大多是在使用 BP 算法进行训练，值得指出的是 BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说 BP 网络时，一般是指用 BP 算法训练的多层前馈神经网络。

小言从不摸鱼

2024-10-01

1260

【机器学习】探索LSTM：深度学习领域的强大时间序列处理能力

lstm 函数连接机器学习深度学习

LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂,。

小言从不摸鱼

2024-09-28

1420

PyTorch使用------张量数值计算

data torch 函数数据 pytorch

PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算. 并且, 我们可以在 CPU 中运算, 也可以在 GPU 中运算.

小言从不摸鱼

2024-09-27

940

【AI大模型】BERT模型：揭秘LLM主要类别架构（上）

编码测试架构模型 LLM

LLM本身基于transformer架构。自2017年，attention is all you need诞生起，原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使用encoder+decoder。

小言从不摸鱼

2024-09-26

1390

【机器学习】揭秘GBDT：梯度提升决策树

模型数据算法机器学习决策树

梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。

小言从不摸鱼

2024-09-24

1490

【NLP自然语言处理】NLP中的常用预训练AI模型

模型数据压缩自然语言处理 nlp

在自然语言处理（NLP）领域，预训练AI模型已成为推动技术发展的重要力量。这些模型通过在大量数据集上进行预先训练，学习到了语言的通用特征或知识表示，进而可以应用于各种具体的NLP任务。

小言从不摸鱼

2024-09-24

1000

【数据库】常用数据库简介

数据库函数排序数据统计

sql 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL

小言从不摸鱼

2024-09-24

990

【面试宝典】面试基础指导

面试模型数据优化基础

不建议：“熟练使⽤python语⾔，熟悉机器学习算法，熟悉深度学习模型”

小言从不摸鱼

2024-09-24

820

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