AI 大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、能够处理复杂任务的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，通过大规模数据集进行训练，能够在多种任务上表现出色。常见的 AI 大模型包括自然语言处理领域的 GPT-3、BERT，以及计算机视觉领域的 ResNet、ViT 等。

AI 大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、能够处理复杂任务的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，通过大规模数据集进行训练，能够在多种任务上表现出色。常见的 AI 大模型包括自然语言处理领域的 GPT-3、BERT，以及计算机视觉领域的 ResNet、ViT 等。

深度学习CNN算法原理一 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示：        该模型由2个卷积层、2个抽样层（池化层）、3个全...

例如，你可能有两个表，其中一个表有 300 行，另一个表有 100 行，在追加查询后，最后将有 400 行。在合并查询时，你会将列从一个表（或查询）添加到另一个表（或查询）中。转到 Power Query 编辑器功能区上的“开始”，然后选择“合并查询”下拉菜单，从中可以选择“将查询合并为新查询”。此选择将打开一个新窗口，从中可以选择要从下拉列表中合并的表，然后选择两个表都具有的列。若要完成此任务，

数据粒度指数据中表示的详细信息，这意味着数据粒度越多，数据中的详细信息级别就越高。

在Power BI中获取数据主要有以下几种方式，

深度学习CNN算法原理一 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，通常包含数据输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层、全连接层（INPUT-CONV-RELU-POOL-FC），是由卷积运算来代替传统矩阵乘法运算的神经网络。CNN常用于图像的数据处理，常用的LenNet-5神经网络模型如下图所示：        该模型由2个卷积层、2个抽样层（池化层）、3个全...