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Power BI和Tableau平台具备的技术组件功能基本一致，相比起来，Power BI平台等组件打造的微软生态圈，功能更广泛，性能更强，不仅擅长处理大型数据集，具有简单的用户界面，接口易于学习和使用，并且与 Microsoft 产品集成更紧密，明显减少人力投入。
论文标题：The Compressor-Retriever Architecture for Language Model OS论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.01495项目地址：https://github.com/gblackout/LM-OSLLMs增强了其跨多种模态聚合和处理信息的能力，使其能够执行多模态数据查询、工具使用、网页交互和处理长文档等广泛任务。这
迁移学习是一种先进的人工智能技术，通过利用已知领域的知识来提高模型在新领域的表现。本文将深入探讨迁移学习的基本概念、数学模型、系统架构设计以及实际项目应用，帮助AI Agent快速适应新领域，提高智能水平。随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各个领域取得了显著成果。然而，传统机器学习方法通常依赖于大量标注数据，且在处理新领域任务时表现较差。迁移学习（Transfer Learning）作为机器学
项目名称愿景主要能力性能/测试阶段备注🚀通用 AI 助手，实时理解和响应周围环境• 增强的多语言对话能力• 工具使用 (Google 搜索、Lens、地图)• 增强的记忆力 (长达 10 分钟会话记忆)• 接近人类对话的低延迟📱 Android 设备测试中原型眼镜测试阶段🌊在浏览器中充当用户代理，自动化执行复杂任务• 理解网页内容 (像素和 Web 元素)• 通过实验性 Chrome 扩展程
OpenAI和DeepSeek近期的革命性模型，揭示了AI迈向深度思考的关键路径想一想：你是如何解决复杂问题的？是立即做出直觉判断，还是会停下来，一步步分析推理？人类大脑在面对不同任务时，会自动切换"快思考"和"慢思考"两种模式。而如今，AI正在经历一场从"快速直觉"到"深度思考"的革命性转变。
迁移学习（Transfer Learning）作为一种机器学习方法，主要通过将源域中学到的知识迁移到目标域，解决目标域中数据不足或标注困难的问题，尤其在无监督学习如聚类任务中具有显著优势。迁移学习的关键思想包括领域适应、知识共享和避免负迁移。它通过不同方式将源域的学习成果迁移至目标域，从而提高目标域学习效果。
有没有小伙伴想一起交流学习，我们可以组建一个社裙，想进裙的可以+我威：1 3 7 1 6 3 6 8 3 5 7
大模型能够生成流畅的文本、理解复杂的语言，然而，这些大模型通常拥有数十亿甚至上千亿参数，计算和存储成本极高，难以部署到手机、嵌入式设备或低算力环境中。为了解决这个问题，模型蒸馏应运而生。这是一种让小模型学习大模型知识的技术，能够在大幅降低计算资源消耗的同时，保持高性能。◽李飞飞团队通过知识蒸馏技术仅用26分钟在 Qwen2.5-32B 基础上训出超越o1的模型 S1。◽ DeepSeek-R1 通
Gemma系列大模型与Google的Gemini系列模型技术同源，但是以免费商用授权的方式开源。最早于2024年2月份开源，当时只有20亿参数规模的Gemma 2B模型和70亿参数规模的Gemma 7B模型，且上下文长度也就8K。2024年5月，Google开源了Gemma2系列，版本的范围也增加到3个，分别是2B、9B和27B规模。其中，Gemma 3 - 27B版本模型在14万亿数据集上训练，
模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的技术。其核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。在机器学习中，模型蒸馏是一种优化技术，通过模仿教师模型的输出，训练一个较小的学生模型，从而实现知识的传递。教师模型通常具有较高的性能，但计算成本高昂，而学生模型则更
随着这几年AI技术的革新，“搜索应用”成为了AI应用层的第一个共识。从海外的OpenAI、微软Bing Copilot、Perplexity AI，再到国内的豆包、Kimi，都是这一共识下的代表产品。而是期待大语言模型能够更好地应用于，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，DeepResearch
小样本机器学习作为机器学习领域的前沿研究方向，近年来引发了学界和业界的广泛关注。
LLM 在许多生成任务上表现出色。然而，直到最近，它们还在解决需要推理的复杂问题上举步维艰。例如，它们很难处理需要多步推理的谜题或数学问题。Open R1 是一个旨在让 LLM 推理复杂问题的项目。它通过使用强化学习来鼓励 LLM 进行“思考”和推理。简单来说，模型经过训练可以产生想法和输出，并构建这些想法和输出，以便用户可以分别处理它们。让我们看一个例子。
DeepSeek技术是一种基于深度学习和数据挖掘的先进技术，旨在通过大规模数据分析和智能算法提升保险行业的运营效率和客户体验。其核心在于通过多源异构数据的整合与处理，构建高效的数据处理管道，从而实现精准的风险评估、智能理赔处理以及个性化的客户服务。数据采集与预处理DeepSeek技术支持从多种数据源（如客户信息、理赔记录、社交媒体、物联网设备等）中采集数据，并通过数据清洗、去重、标准化等预处理步骤
且。
迁移学习是一种将从一个任务中获得的知识迁移到另一个相关任务的方法。通过利用已有的预训练模型，迁移学习能够显著减少训练时间，特别是在数据量较小的情况下，能够提高模型的泛化能力。迁移学习的流程通常如下选择预训练模型：从源任务（通常是一个大型数据集）中获得一个已经训练好的模型。冻结底层特征提取层：通常冻结预训练模型的底层卷积层，因为这些层提取的特征在多个任务之间是通用的。微调顶部分类层：在源任务上训练好
多模态如今是越来越火了，相关研究已经成为各大顶会的热门方向。。这种方法不仅能提升模型的跨领域适应能力，还能高效利用预训练模型，通过（如低秩适配器、指令微调）降低计算成本，同时保持强大表征能力。近年来，研究者们采用最等技术，实现跨模态信息对齐，让不同数据源之间的知识传递更高效。此外，技术也在帮助模型提升跨个体、跨数据分布的泛化能力，而框架正在推动多模态信息处理迈向更智能的方向。例如，最新的多模态医学
CoT 方法优点缺点- 简单高效，仅需添加提示词- 广泛适用，快速推理- 无需额外训练- 依赖提示词设计质量- 可能生成误导性推理路径- 适用范围有限- 提供少量示例，增强推理能力- 提升模型对复杂问题的理解- 更好的泛化能力- 需要人工设计示例- 示例选择影响推理效果- 计算资源需求较高Auto-CoT- 自动化生成推理链，减少人工干预- 灵活适应多种任务- 提升推理效率- 聚类质量影响推理多样
上一篇：Tensorflow入门六-图像处理及Python实现（DeepDream，1×1卷积核，捷径连接）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/89742830下一篇：Tensorflow入门八-生成式对抗网络GAN（百度云源码数据资源）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/detai..
fit()如果您使用自己的低级训练循环而不是，则工作流程基本保持不变。同样用于微调。
中文归纳总结https://zhuanlan.zhihu.com/p/56225304英文原文详解http://blog.datumbox.com/the-batch-normalization-layer-of-keras-is-broken/#comment-22015
轻量级参数适配的可行性特征保持的重要性架构设计的最优选择通用迁移学习的数学模型。
VPT是一种在视觉Transformer模型输入空间添加可学习参数的方法，通过冻结预训练模型参数，仅训练少量任务特定参数来实现高效迁移学习。
本篇文章主要介绍了通过迁移学习微调训练自己的图像分类模型。常见的迁移学习的方式有以下三种：只微调训练模型最后一层（全连接分类层）；微调训练所有层；随机初始化模型全部权重，从头训练所有层。不同的迁移学习范式复用的是不同层次的卷积神经网络的特征和权重，我们在选择迁移学习方式的时候主要要考虑我们的数据集和预训练模型所用的数据集之间的分布和数据量大小差异。对训练过程中产生的日志数据我们可以进行可视化，我们
首先，这篇文章是接着下面这篇文章进行补充的，大家可以先看这篇文章如何手动设计一个分类网络：深度学习框架_PyTorch_使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)一.预训练模型简介卷积神经网络在图像识别，图像分割等领域取得了非常大的成功，出现了很多非常好的网络模型，比如ResNet、GoogLeNet等图像分类模型、Faster R-CNN、YOLO等目标检测模...
Github在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。..
文章目录一、简介二、训练代码参考文献一、简介Oxford 102flowers数据集：牛津大学在2009发布的图像数据集。包含102种英国常见花类，每个类别包含 40-258张图像。论文：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback08.pdf3.二、训练代码原数据集包括原始图片、标签、划分，需要执行...
一、简介二、训练代码from keras import optimizersfrom keras import applicationsfrom keras.models import Modelfrom keras.datasets import cifar10from keras.models import Sequentialfrom keras.utils import to...
论文题目：STRATEGIES FOR PRE-TRAINING GRAPH NEURAL NETWORKS论文来源：ICLR 2020论文链接：https://openreview.net/forum?id=HJlWWJSFDH¬eId=HJlWWJSFDH代码链接：https://github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/关键词：GN...
文章目录设置介绍冻结层：了解可训练的属性示例：BatchNormalization图层具有2个可训练的权重和2个不可训练的权重例子: 设置trainable 为 False可训练属性的递归设置例子：典型的迁移学习工作流程微调关于compile（）和可训练的重要说明有关BatchNormalization层的重要说明通过自定义训练循环进行学习和微调端到端示例：微调猫和狗的图像分类模型获取数据标准化数
文章目录一、简介二、训练代码三、训练结果四、预测代码五、预测结果一、简介迁移学习：一种非常强大的深度学习技术，它的动机很简单——“站在巨人肩膀上”。假设你想学习一门西班牙语，如果从已经掌握的英语学习便更加简单高效。VGG16：2014年牛津大学提出的模型，简洁实用，擅长图像分类和目标检测。猫狗大战数据集：Kaggle五年前提供的数据集，含25000张狗和猫的图像（共50000张），另有...
一、说明参考文献：应用 Applications - Keras 中文文档https://keras.io/zh/applications/数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data80%用于训练（10000张），20%用于验证（2500张）优化器为SGD，学习率0.0001，动量0.9无数据增强迭代次数30批量大小16输入图...
计算机毕业设计吊炸天Python+DeepSeek-R1大模型交通标志识别预测分类 卷积神经网络图像识别 机器学习 深度学习 大数据毕业设计
满血deepseek-671b，8*H100
本文介绍了DeepSeek的三样核心贡献，从原理到意义说明了DeepSeek如何重塑AI格局。
随着 DeepSeek-R1的推理能力的出现，我们都看到了强化学习（Reinforcement learning，简称RL）的影响力。从本质上讲，RL 是一种机器学习，其中模型/代理通过与环境交互来学习做出决策，以最大化奖励。
论文初稿的撰写是学术研究中的关键步骤，但往往耗时且复杂。DeepSeek作为一款强大的AI写作工具，能够帮助研究者高效完成论文初稿的撰写。本文将详细介绍如何利用DeepSeek从选题到生成初稿的全流程操作，帮助大家快速上手。
DeepSeek R1 推理大模型的发布颠覆了我们的认知。本文介绍从 DeepSeek LLM、DeepSeek MoE、DeepSeek V2、DeepSeek V3 到 DeepSeek R1 的发展历程。本系列将逐篇解读 DeepSeek 论文和模型。
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