大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察家，算法之虎，前端之兔，一个有毅力的吃货。最近我在trae的帮助下开发的一个小程序，颜值水晶球。可以召唤美丽女神维纳斯♀测量和点评✨颜值✨。希望能够给你们带来快乐????????????一，体验小程序大家可以点击上述小程序，也可以搜索微信小程序“颜值水晶球”，还可以扫描下面的二维码来体验。我个人对这个小程序的效果还是比较满意的，产品的完成度可以打9分。下

一，faiss简介faiss全称 Facebook AI Similarity Search，是FaceBook的AI团队针对大规模向量 进行 TopK 相似向量 检索 的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能。使用faiss 搭配合适的model和embedding函数，可以帮助我们 构建 人脸识别，相似图片检索，LLM知识库问答，推荐系统召回.

Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。和jupyter一样，它基于web环境，在同一个notebook中逐段调试运行代码并显示运行结果...

2，为了减少总的权重参数规模，这些小模型有相当多的权重参数是共享的，因此Tabm的实际权重大小是显著小于许多个完全独立的小模型的，这种权重共享的设计实际上也起到了一定的正则化的作用，可以提升模型的效果。1，Tabm由许多MLP小模型(例如k=32个)组成的，每个小模型都可以输出独立的预测，每个小模型的loss也是独立计算的。最终的预测是它们的预测结果的平均。3，Tabm还引入了精心设计的对数值特征

自动完成从 Markdown -> HTML -> 图片修复上传 -> 封面生成 -> 草稿创建 的整套流程。把 Markdown 文章处理成适合公众号发布的 HTML，上传图片，生成封面，并提交到公众号草稿箱。step3: 一键投稿 (将本地markdown文章直接投递到公众号草稿箱， 人工确认后即可发布)支持常见 Markdown 内容，包括图片、代码块、表格、引用、数学公式等。，还要把当前机

传统上，一般把NLP的研究领域大致分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两种。NLU侧重于如何理解文本，包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等；NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本，包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。但是以ChatGPT为代表的大模型出来后，这些传统的NLP的细分研究领域基本可以说都失去了独立研究的价值。为什么呢？因为大模型可以

wandb是"我爱你，大baby"首字母的缩写。顾名思义，她是炼丹师的大宝贝，是炼丹师最爱的炼丹伴侣。公众号算法美食屋后台回复关键词：wandb，获取本教程 notebook源码和 B站视频演示。just kidding, 开个玩笑！wandb全称weights&bias，是一款类似TensorBoard的机器学习可视化分析工具。相比TensorBoard，wandb具有如下主要优势：日.

今天在使用腾讯元宝网页版的时候发现可以切换成deepseek r1模型。还支持联网搜索。试了几个问题，响应非常丝滑。一，弱智题老鼠生病了可以吃老鼠药治好吗？二，数学题8个数字8，如何使它等于1000？三，编程题使用html和js生成一个文章封面图。封面图的尺寸是1200x800, 封面图的颜色是渐变的蓝色。封面图中央是文章标题：非常丝滑，腾讯元宝已支持deepseek R1~。文章标题分两行显示。

Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。你可以将它单独使用 (在某些场景中可能会好于GBDT类模型)，也可以尝试将它和GBDT类模型进行模型融合(基本在所有场景中都会有所提升)。它常常在广告点击率预测、推荐系统等存在大规模稀疏特征，并且

Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。完整支持的模型列表可以参考：https://ollama.com/library它基于llama.cpp实现，本地CPU推理效率非常高（当然如果有GPU的话，推理效率会更高）, 还可以兼容 openai的接口。本文将按照如下顺序介绍Olla