本文介绍了基于BERT模型进行文本分类任务的微调方法。主要内容包括：1）模型微调的概念，即在预训练模型基础上使用特定领域数据进行针对性训练；2）具体实现步骤：准备自定义数据集（8k训练+2k测试数据）、文本编码处理、定义下游任务（在BERT后添加全连接层）、模型训练和评估；3）关键技术点：冻结BERT参数、获取[CLS]标记特征、批量数据处理等。实验结果显示，经过3轮训练后模型在测试集上达到97.

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 位置编码（Positional Encoding）详解与算法实现

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 输入嵌入层（Input Embeddings）详解以及算法实现

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构介绍

基于Python深度学习的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV4实现）视频教程 - 车牌矩阵定位

基于Python深度学习的车辆车牌识别系统（PyTorch2卷积神经网络CNN+OpenCV4实现）视频教程 - 训练模型

本文介绍了一个基于微信小程序的跑腿点餐系统，采用前后端分离架构开发。前端使用Vue、Element-UI等技术，后端采用Spring Boot+MyBatis-Plus框架，数据库使用MySQL并配合Redis缓存提高性能。系统实现了菜品浏览、分类查询等核心功能，通过Redis缓存优化查询效率。文中展示了用户端菜品查询的Java核心代码和前端登录页面的Vue组件代码，体现了系统的技术实现细节。该系

Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 掩码机制（Masked）原理介绍以及算法实现

《HuggingFace Transformers入门：AutoModel与Tokenizer详解》 摘要：本文介绍了HuggingFace Transformers库的核心组件AutoModel和AutoTokenizer的使用方法。AutoModel可自动加载预训练模型，支持细粒度操作，适合研究人员和开发者；而pipeline则更适合快速应用。通过文本分类示例，展示了从加载模型、处理输入到获取