大模型训练的本质，是一个参数不断优化的过程大模型训练的本质是通过大量的数据和计算资源，优化一个参数化的模型，使其能够在高纬空间中拟合复杂的输入和输出关系；从而学习到数据中的模式和规律，并能对未知数据进行推理和预测。大模型训练的本质要想了解大模型训练的本质，首先要明白大模型是什么；从表面来看，大模型就是一个具有大量参数的神经网络模型。可能上面这句话很多人已经听了很多遍，但往往复杂的问题总是隐藏在这些

是一种结合了检索和生成的混合式深度学习模型，常用于处理复杂的自然语言处理任务。RAG模型通过将外部知识库中的信息与生成模型结合在一起，可以提供更准确和上下文相关的答案。检索模块：负责从预先建立的知识库中检索与输入问题最相关的文档或信息片段。这通常通过向量检索技术实现，向量检索能够支持语义匹配，而不仅仅是关键词匹配，从而提高了检索的准确性。生成模块：接收检索到的内容并生成最终的自然语言响应。这个模块

现在轮到Python上场。Python在各个领域大显身手，增长速度之快，几近几何级。它最早以爬虫而闻名，但现在却开始在人工智能和大数据领域掀起波澜。而Python是这三门语言中最好上手的，高中生都能学会。现在许多高中已经开始开设Python课程，这可见证了Python的通用性和渗透力。

找一门和未来工作相关的语言开始学，一定要学到精通。要有工具思想，语言只是工具，工具是用来解决问题的。不要在选择语言上浪费太多时间，而应该在选择工作方向上找到自己的兴趣。多花时间在工作方向上需要的其他技能上如果未来工作做纯软件的行业的话，不应该局限于选择怎样的语言，工作需要什么你就学习什么语言，或者说项目需要什么语言你就要学什么语言。

是一个用于高效微调100多种大型语言模型（LLMs）的统一平台，该项目在2024年的ACL会议上进行了展示。它支持多种模型和微调方法，包括全参数微调、局部冻结微调、LoRA和量化LoRA（QLoRA）等先进的算法和技术。LLaMA-Factory 简化了大模型集成流程，提供实用资源，助力高效开发。

本文详细介绍了AI Agent与draw.io绘图工具结合的两种方式：一是通过MCP标准协议实现对接，二是基于draw.io的二次开发。文章分别讲解了两种方法的安装配置、使用步骤和实际应用场景，帮助开发者快速掌握将AI能力集成到绘图工具中的技术，为未来AI在各软件场景中的应用提供了实践思路。又到年底了，又要必不可少的开始画图做PPT述职啦 😂，述职的好坏和年终奖都有可能挂钩！这对天天写代码大部分

图数据是一种由节点（顶点）和边构成的数据结构，广泛存在于社交网络、推荐系统、生物信息学等诸多领域。例如，在社交网络中，每个人可以被视为图中的一个节点，而人与人之间的关系（如好友关系、关注关系等）则可以被视为节点间的边。非欧几里得结构：图数据的节点和边之间没有固定的网格结构，与传统的图像或文本数据不同，它们不满足平移不变性，即每个节点的局部结构各异。多样性和复杂性：图数据可以是有向的、无向的，带权重

本系列文章是原作者Rohit Patel的长篇雄文《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math-A self-contained, full explanation to inner workings of an LLM》的深度学习与解读笔记。本篇是系列第二篇。全文目录：1. 一个简单的神经网络2. 这些模型是如何被训练的？3.

随着对地观测技术的发展和多源遥感数据获取能力的提高，综合协同处理多源数据的能力需求推动多模态遥感影像的匹配技术研究不断深入，近年来基于深度学习的思想深刻影响了影像匹配领域技术的发展。本文在介绍传统遥感影像匹配框架的基础上，分析了多模态遥感影像的类型、特点与匹配难点，重点论述了针对多模态遥感影像不同深度学习方法研究的新进展，并分析了其优缺点，归纳总结了目前适应多模态遥感影像匹配任务的数据集，对深度学

*在深度学习中，，包括****标量（0阶张量）、向量（）、矩阵（2阶张量）**数值数据********。****0阶张量（标量）：仅包含一个数字，没有轴。例如，数字1就是一个标量。1阶张量（向量）：由数字组成的数组，有一个轴。例如，**数组[1, 2]**是一个向量。2阶张量（矩阵）：由向量组成的数组，有两个轴。例如，**二维数组([[1, 2], [3, 4]])**是一个矩阵。。。。数据表示的