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Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元
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AI的智慧精华：解锁知识蒸馏的秘密
化学蒸馏是一种物质分离的方法，通过加热物质混合物，使其其中一种或多种成分的沸点低于其他成分的沸点，从而使其蒸发，然后通过冷凝使其凝结，最终得到纯净的成分。
软件开发方法
软件方法学是以软件开发方法为研究对象的学科。从开发风范上看，软件方法学可分为自顶向下开发方法和自底向上开发方法。自顶向下开发方法强调开发过程是由问题到解答、由总体到局部、由一般到具体，自底向上开发方法从系统实现的最基础部分着手，由简单到复杂，逐层向上构造，直至得到所需的软件。
人工智能基础 - Cross-Validation（交叉验证）详解
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人工智能基础 - 生成对抗网络（GAN）
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什么是迁移学习
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许模型将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关的任务中。这种方法在数据稀缺的情况下尤为有用，因为它减少了对大量标记数据的需求。
架构师必备知识 - 软件体系结构 - “4+1”视图模型
研究软件体系结构的首要问题是如何表示软件体系结构，即如何对软件体系结构建模。根据建模的侧重点不同，可以将软件体系结构的模型分为五种：结构模型、框架模型、动态模型、过程模 型和功能模型。
RBAC模型
RBAC模型（Role-Based Access Control：基于角色的访问控制）模型是比较早期提出的权限实现模型，在多用户计算机时期该思想即被提出，其中以美国George Mason大学信息安全技术实验室（LIST）提出的RBAC96模型最具有代表，并得到了普遍的公认。
一段比较简单的人工智能自动做模型的程序
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R语言连续型变量回归分析预测
回归分析是统计学和数据科学中最常用的分析方法之一，特别是在预测和解释连续型变量之间关系方面具有重要作用。本文将详细介绍如何在R语言中进行连续型变量的回归分析与预测，涵盖数据准备、模型构建、诊断分析、模型选择、模型评估、以及预测等各个方面。
大模型：合成数据、安全挑战与知识注入
在如今这个快速发展的AI时代，大语言模型（LLM）的研究论文数量呈指数级增长，几乎到了人力无法一一阅读和消化的地步。
为什么基于树的机器学习方法在表格数据上优于深度学习？
深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。
【面试】拿到需求后你是如何设置合理的数据库模型的？
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什么是模型
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PyTorch 06： PyTorch保存和加载模型
下面学习如何使用 PyTorch 保存和加载模型。我们经常需要加载之前训练过的模型，或继续用新的数据训练模型。所以这部分还是挺重要的。下面是一个图像示例。训练网络我将上一部分的模型架构和训练代码移到了文件 fc_model 中。通
Django入门：第五章、模型建立与迁移
第五章目录模型操作回顾模型的建立数据迁移 模型操作回顾上一章中，我们介绍了模型层的基本结构和基本字段。这一章，到了该动手的时候了，我们将创建一个自己写的数据模型类，那么我们写啥呢？别忘了，在介绍Django特点的时候，我们知道Django
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