模型模型是对现实世界的抽象，其具体呈现方式可以是数学式子、画图、表格、粘土作品、木头雕刻 …模型的第一个价值：作为沟通工具。不管是实际的事物还是你脑海中的想法，通常都非常复杂和模糊，难以让人理解。透过模型或许可以解决这个问题。地球仪就是很有效的沟通模型，他帮助我们理解各国疆域和地理位置（如果单靠描述是很难讲清楚的，这时模型使沟通过程简单有效）。模型的第二个价值：有助于设计、实验与改进。实物的变化，
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2024-05-30 07:38:58
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机器学习在干嘛？就是利用已有数据，找到一些合适的数学模型去描述它，然后做一些预测分析，从而优化企业的流程或者提高决策效率。机器学习的核心是：模型、策略和算法机器学习的目的——模型（Model）模型就是用来描述客观世界的数学模型，模型是从数据里抽象出来的。在进行数据分析时，我们通常手上只有数据，然后看数据找规律，找到的规律就是模型。就跟我们小时候做猜数字游戏似的，1，4，16...（）...256.
srilm是著名的约翰霍普金斯夏季研讨会（Johns Hopkins Summer Workshop）的产物，诞生于1995年，由SRI实验室的Andreas Stolcke负责开发维护。 srilm支持语言模型的估计和评测。估计是从训练数据（训练集）中得到一个模型，包括最大似然估计及相应的平滑算法；而评测则是从测试集中计算其困惑度。1. 生成n-gram统计文件ngram-count -voc
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2023-12-27 09:45:28
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这只粉红小兔子形象是国外设计师通过3D软件渲染而成，本文是通过使用2D矢量工具illustrator去模拟逼真的3D效果。经常使用AI的小伙伴也可以试试哦~下面将把绘画步骤进行拆解，按照全身形状—头脸部上色—五官上色—身体上色—四肢及尾巴上色的顺序来绘制。Step1：创建全身基本型使用我们常用的钢笔工具进行外型勾勒，绘制好每个元素的路径。为后续的网格上色做准备。Step2：创建头部网格然后可以用网
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2024-05-21 11:14:57
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语言模型是自然语言处理问题中一类最基本的问题，一门语言中所有可能的句子服从某一个概率分布， 每个句子出现的概率加起来为1 ，那么“语言模型”的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。对于语言中常见的句子， 一个好的语言模型应得出相对较高的概率：而对于不合语法的句子，计算出的概率则应接近于零。
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2024-04-19 12:19:36
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量子位“U-Net已死，Transformer成为扩散模型新SOTA了！”就在ChatGPT占尽AI圈风头时，纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世，收获一众同行惊讶的声音。△MILA在读ML博士生Ethan Caballero论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。网
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2024-05-13 10:37:49
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# 使用 Python 实现大模型的详细指南
## 一、引言
使用大模型（例如 GPT、BERT 等）可以极大提高自然语言处理（NLP）和生成任务的效率。本指南将带领你逐步实现 Python 中的大模型应用，通过清晰的步骤和示例代码，帮助你快速入门。
## 二、流程概述
在实现大模型的过程中，我们可以将整个流程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
假设申请人向你提供成绩，你根据成绩对其进行分类，目标是根据分数将申请人分为两类，如果申请人可以进入大学，则分为1级，如果申请人不能被录取，则分为0级。使用线性回归可以解决这个问题吗？让我们一起来看看。注意：阅读本文的前提是了解线性回归！目录什么是逻辑回归？数据集可视化假设和成本函数从头开始训练模型模型评估Scikit-learn实现什么是逻辑回归？回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。
在当今的技术生态中，关于“AI都是用Python实现吗”的问题常常引起热议。许多开发者在面对人工智能、机器学习和深度学习的相关技术时，习惯性地认为Python是唯一的选择。实际上，虽然Python在AI领域势头强劲，但并非唯一可选的编程语言。本篇文章旨在探讨这一问题，分析Python与其他编程语言在AI中的应用情况及优势。
### 背景描述
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者和企业对
# 用 Python 开发大模型的指南
在当今人工智能和深度学习的快速发展中，开发大型模型（如语言模型、图像处理模型等）已经成为一个重要课题。对于初入开发者来说，掌握这一过程可能显得复杂。本文将为你提供一个清晰的流程以及实际的代码示例，帮助你顺利入门。
## 开发大模型的流程
首先，我们概括出进行大模型开发的基本步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 06:15:27
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模块python中的模块就是一个个的python文件 模块：.py文件程序构成： 1. 顶层文件 2. 各个模块模块：module模块的特点模块的概念：可以将代码量比较大的程序，分割成多个，有组织、彼此独立但又能相互调用的代码片段，这些自我包含有组织的代码就是模块模块在物理形式上，表现为：以.py结尾的文件 1. 一个文件可以被看做是一个模块，一个模块也可以被看做是一个文件 2. 文件名 = 模块
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2024-01-28 20:04:39
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Python机器学习日记6：线性模型（用于回归的线性模型）一、书目与章节二、线性模型1. 用于回归的线性模型1.1 线性回归 / 普通最小二乘法（Linear regression / Ordinary least squares，OLS）1.1.1 线性回归在低维度（1维）数据集上的表现1.1.2 线性回归在高维度数据集上的表现1.2 岭回归（Ridge regression）1.2.1 改变
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2023-10-16 19:56:59
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在我们使用领域模型的时候，很少会创建实际领域模型类，然后使用去使用它们那么简单。我们会使用相当数量的基础架构代码来支持领域模型之间的领域逻辑关系。在这里运行的基础架构的这部分称为领域模型管理（Domain Model Management）简称：DMM。问题一、基础架构代码放在那里？ 随着基础架构代码的增长，找到一个处理它的优良架构越来
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2024-06-07 09:59:13
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知乎上有个问题：国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？有人说：Python只是接口，吹Python都是卖课的，大模型底层都是C++开发的。其实不然，现在大模型多是基于Porch、Tensoflow开发的，直接引用轮子，这两个框架确实基于C++，但大模型的其他代码，包括数据处理、数据训练、数据可视化、模型校验等等都是基于Python。有个
针对作者的讲解，进行浓缩精华，并做相关的笔记。01前言初学者往往不理解模型“大”、“小”的真正含义，就简单的选取计算量作为评价指标，疯狂砍计算量（backbone 换 MobileNet/ShuffleNet、Conv 换成 DepthWise Conv、以及一些奇奇怪怪的融合结构等等），把模型计算量砍了将近 10 倍，结果一部署发现速度并没有快多少，反而是把最初的 ResNet 简单砍掉几个
尝试了最近大火的AI应用，包括对话、编程、绘图等。对于AI在CFD仿真中的应用可行性，做了点自己的思考总结。1 AI的优势领域基于现有数据的统计分析工具。AI主要优势在于隐式规则场景，即依赖人类经验可进行学习和识别，但是难以采用数学手段定量表述规则。对于可采用数学手段定量化描述的显式规则，其直接基于代码进行固化和执行，执行效率比AI学习高得多，且没有错误。 CFD中对AI
# 如何使用Python调用大模型
在机器学习和深度学习领域，通常需要使用大型模型来解决复杂的问题。这些大型模型可能包括深度神经网络、大规模集成学习模型等。在使用这些大型模型时，我们常常需要考虑如何在Python中调用这些模型并进行预测或训练。
以下是一些关于如何使用Python调用大型模型的示例和步骤：
## 1. 加载大型模型
首先，我们需要加载预训练的大型模型。在本示例中，我们将使用
原创
2024-03-13 05:56:17
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、决策树模型二、解析决策树模型1. 模型分解2. 构建决策二叉树3. 生成代码3.1 生成python代码3.1 生成C++代码三、扩展3.1 验证3.2 深层决策树总结引用 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在实际工程中，有时候我们使用python进行模型训练，但是训练好的模型需要写在芯片中，这个时候怎么弄
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2024-06-18 16:27:08
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FaceNet使用简介Google工程师Florian Schroff，Dmitry Kalenichenko，James Philbin提出了人脸识别FaceNet模型，该模型没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，而是抽取其中某一层作为特征，学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。所以FacceNet模型学习并输出的是脸部的特征表示，不同
