在大模型处理文本之前，首先需要将文本转换成模型能理解的数字格式，这个过程称为Token化Token可以是单个汉字、词语、子词甚至标点符号。示例分析句子：“我爱自然语言处理”可能被拆分为：[“我”, “爱”, “自然”, “语言”, “处理”]每个Token被分配唯一ID：我→100、爱→200、自然→300等Transformers库：支持数千种预训练模型Model Hub：模型共享和发现平台Da

大型语言模型是通过在海量文本数据上训练而成的深度学习系统。它们能够理解、生成和处理人类语言，完成各种任务，包括问答、翻译、摘要和创意写作等。Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，专为本地运行而设计。它提供了简单的命令行界面，让模型部署变得极其简单。Open WebUI提供了友好的Web界面，让你可以通过浏览器与本地模型交互，无需使用命令行。模型微调让你可以用特定数据训练模型，使其在特定领域

图像读取→预处理→模型推理→后处理→结果显示。OpenCV的DNN模块让我们无需编写复杂的深度学习代码，只需几行调用即可实现强大的AI功能。

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从医学影像的精准解读到疾病风险的提前预测，从药物研发的效率革命到医疗设备的智能升级，深度学习正以 “润物细无声” 的方式重塑医疗健康行业的每一个环节。它不仅提升了医疗服务的精度与效率，更打破了医疗资源的时空限制 —— 通过 AI 辅助诊断系统，偏远地区的患者也能获得三甲医院水平的诊断服务；通过可穿戴监测设备，慢性病患者可实现居家健康管理，减少就医次数。然而，深度学习在医疗领域的应用仍处于 “探索期

机器学习作为人工智能的核心技术，正广泛应用于电商推荐、医疗诊断、智能交通等领域。本文重点解析KNN（K近邻）算法这一经典机器学习方法。KNN属于监督学习，通过计算样本间距离，基于最近邻投票机制进行分类预测。文章详细介绍了KNN的核心原理、执行步骤、距离度量方法（欧式、曼哈顿、余弦相似度等）以及K值选择策略，并通过鸢尾花数据集实例演示了KNN的完整实现过程，包括数据加载、模型训练、参数优化和性能评估

机器学习算法的核心是“用数据优化模型，用模型解决问题”。掌握每个算法的数学原理、核心参数、适用场景，并结合实际问题调优，才能在AI浪潮中游刃有余。未来，算法的边界将持续拓展，但“理解问题-选择模型-验证效果”的底层逻辑始终不变。

1.为什么用 NumPy？比 Python 列表快 100+ 倍，支持向量运算和批量操作。2.核心结构：ndarray 数组，用ndim（维度）、shape（形状）、dtype（数据类型）描述。3.常用创建方法np.array()（从列表创建）、np.zeros()（全 0）、（连续序列）。4.基础操作：索引[i,j]、切片、修改值直接赋值。5.实战：一行代码完成统计计算（如 mean()、sum

机器学习不是遥不可及的 “高科技”，它更像一种 “工具” 和 “思维方式”—— 用数据找规律，用模型解决问题。学机器学习，不只是为了跟上时代潮流，更是为了拥有一种 “看透数据本质” 的能力。无论你想进入高薪的科技行业，还是想在传统领域做出创新，它都会成为你的 “加分项”。如果你也对 “用数据驱动决策” 感兴趣，不妨从现在开始了解机器学习 —— 或许，它会给你的职业和生活带来意想不到的改变。

在人工智能快速发展的当下，DeepSeek 模型凭借其出色的性能被广泛应用于各个领域。然而，在实际部署过程中，往往会遇到各种各样的问题，影响模型的正常运行和使用效果。本文将详细探讨 DeepSeek 部署中常见的问题，并提供相应的解决方案，助力大家顺利完成部署工作。