​通义千问是阿里云开发的大语言模型(Large language Model )LLM,旨在提供广泛的知识和普适性，可以理解和回答各领域中的问题，其包含网页版和手机版本的通义前文APP，网页使用的模型为不公开的最新版本。​在其官方文档中主要开源了五种可以使用的模型其开源模型的简介和参数如下:​非限时免费开发模型，有使用Token数量的限制。

实现了在Windows上部署通义千问的Qwen-7B-Chat Qwen-1.5-1.8B 模型且实现多轮对话和流式输出，目前还在更新。

本文记录了SCI收录的与人工智能有关的144个SCI期刊论文，并对影响力较高的50期刊进行了简要分析，包括分区，影响因子，主要收录方向，以及提供了这50个期刊的网址。

本文逐句精度了，常用的传统经典TPE超参数算法论文，并对其中的核心公式进行了详细推导（网上没找到其他人的），适用于想了解TPE算法原理的同学们。

本文记录了，使用Utralytics平台中的YOLO V11 训练COCO数据集的全流程，包括环境配置，模型下载，数据集下属在，文件目录搭建，标签生成，以及最后的运行结果。

由于深度学习的会面临退化的问题，也就是当深度学习的网络加深到某一程度之后再加深会导致准确率降低，为了保证加深的网络的性能不低于浅层次的网络，为此2015年何凯明大佬发表了著名了ResNet残差网络，既再GoogLeNet在横向维度的创新之后，在网络结构上进行了新的创新。链接: ResNet原文地址结构的原理并不复杂，看一下从原文截取出来的这个残差结构，很好理解就是把输入最后加入到的输出上，构造一个

前言为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE，我看原理也不是很难，想着调库的话不如自己手搓一个稍微，可以简单理解一点的，最后呢也是成功了，然后呢对训练集进行了扩充，效果额，训练集准确率肯定是嗷嗷提升，训练的效果稳定了一点，但是测试集

​通义千问是阿里云开发的大语言模型(Large language Model )LLM,旨在提供广泛的知识和普适性，可以理解和回答各领域中的问题，其包含网页版和手机版本的通义前文APP，网页使用的模型为不公开的最新版本。​在其官方文档中主要开源了五种可以使用的模型其开源模型的简介和参数如下:​非限时免费开发模型，有使用Token数量的限制。

本文记录了安装 Ollama 下载 DeepSeek模型，使用 Python 代码对 Ollama 下载的模型进行调用和推理的全过程，简单易懂，全程无痛。

使用模板可以随意切换所有的经典模型，在测试选用那种模型的时候更方便，也方便后期选择基础模型改造