在深度学习领域，模型是一个核心概念。它本质上是由大量数学公式构成的计算系统，虽然听起来复杂，但我们可以通过一个简化的比喻来理解它的基本原理。深入浅出地理解神经网络。线性模型假设你有一个魔法盒子，它能根据输入的数字生成新的数字。这个过程类似模型的推理阶段线性模型的局限性这种魔法盒子，也就是简单的线性模型只能做简单的运算，遇到复杂问题就会卡壳。例如提问"安徽的省会城市是哪里？输入单一：仅能处理数值计算

2020年，OpenAI推出的GPT-3以1750亿参数的庞大体量，成为当时全球规模最大的语言模型。它广泛应用于文本生成、问答系统等自然语言处理任务，展现出强大的语言处理能力。伴随应用场景的持续拓展，精心设计的提示词在引导模型产出高质量、契合预期的输出成果上，关键作用日益凸显，进而直接促使提示词工程蓬勃兴起。2022年，ChatGPT的发布为LLM的发展带来了新的突破。它凭借简洁友好的界面和卓越的

PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray等）的Python包装器，与其他开源机器学习库相比，PyCa

Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具，其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口，用以处理数据集以及直观地展示检测结果。。Supervision库需要在Python3.8及以上版本的环境下运行。

Unsloth是一款专为大语言模型微调与强化学习设计的开源框架，致力于以更高的效率和更低的资源成本推动人工智能技术的普及。用户可在本地环境、Google Colab、Kaggle等平台上，借助其运算加速与显存优化能力，轻松完成Qwen、DeepSeek等主流大模型的训练、评估、保存及推理优化。传统大语言模型微调往往面临硬件要求高、迭代速度慢和资源受限等挑战，而Unsloth通过高效的底层实现和友好

MarkItDown库是一款轻量级的Python版Markdown格式解析与渲染工具，能够将多种文件格式高效转换为Markdown格式，从而满足大语言模型（LLMs）及相关文本分析流程的需求。它专注于以Markdown格式精准保留文档的关键结构与内容，包括标题、列表、表格、链接等元素。虽然其输出结果既美观又易于人类用户阅读，但其核心设计宗旨是为文本分析工具提供支持，因此对于那些需要高保真度转换以供

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目录1基于CNN的性别分类建模原理1.1 人脸识别1.2 性别预测1.3 年龄预测1.4 结果2 代码参考本教程中，我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用。我们将估计年龄，并从单个图像中找出该人的性别。模型由GilLevi和TalHassner训练（https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR）。本...

目录1 背景2 实现3. 结果和代码4 参考手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像中找到指尖的过程。它类似于在脸部（面部关键点检测）或身体（人体姿势估计）上找到关键点。但是手部检测不同的地方在于，我们将整个手部视为一个对象。美国卡耐基梅隆大学智能感知实验室(CMU Perceptual Computing Lab)发布了手的关键点检测模型。详情见：https:/...

任务类型定义特点应用场景示例长时预测预测时间序列在未来较长时间段内的变化趋势需要考虑长期趋势和季节性因素，使用复杂的模型来捕捉长期依赖性股票价格预测、长期能源需求预测等短时预测预测时间序列在近期的未来值通常关注短期波动，模型需要快速响应新数据短期销售预测、交通流量预测等缺失值填补填补时间序列中缺失的数据点需要保持时间序列的连续性和一致性时间序列预处理、历史数据补全等异常检测识别时间序列中的异常或离