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AI工程师第三课 - 机器学习基础

本文介绍了使用Scikit-learn进行机器学习建模的核心流程,包括数据划分、特征工程、模型评估与优化。主要内容: 数据划分:将数据分为训练集(60%)、验证集(20%)和测试集(20%),使用train_test_split实现分层抽样。 特征工程: 类别特征编码(标签编码/独热编码) 特征缩放(标准化/归一化) 特征选择(基于相关性和模型重要性) 模型评估: 识别过拟合/欠拟合 通过正则化调

#人工智能#机器学习
AI工程师第四课 - 深度学习入门

本文介绍了PyTorch深度学习框架的核心概念与基础操作,涵盖以下内容: PyTorch基础:PyTorch是Meta开发的流行框架,支持GPU加速和自动微分。核心数据结构Tensor类似于NumPy数组,但具备GPU计算和自动求导能力。 Tensor操作:详细说明如何创建Tensor(从列表、全零/全一矩阵、随机数等)、进行数学运算(加减乘除、矩阵乘法)、形状变换以及与NumPy数组的相互转换。

#人工智能#深度学习#python
AI工程师第一课 - Python

本文介绍了Python的安装配置、版本管理工具pyenv的使用、虚拟环境venv的创建与激活、包管理器pip的基础操作,以及Python编程基础知识的回顾。主要内容包括: Python安装与环境变量配置(支持Mac/Windows系统) 使用pyenv管理多版本Python环境 创建和使用venv虚拟环境隔离项目依赖 pip包管理器的基本使用 Python基础语法: 数据类型与变量 函数定义与la

#人工智能#python#开发语言
AI工程师第五课 - 大语言模型基础

这篇文章介绍了如何使用OpenAI API调用DeepSeek模型,以及GPT模型的工作原理和应用技巧。主要内容包括: 代码示例:展示了如何通过Python调用DeepSeek模型进行对话生成,包括环境变量设置和API调用方法。 GPT模型原理: 训练三阶段:预训练(学习语言)、微调(学习任务)、对齐(RLHF优化行为) Decoder-Only架构的优势:更适合生成任务,扩展性好 参数控制: T

#python#fastapi
AI工程师第三课 - 机器学习基础

本文介绍了使用Scikit-learn进行机器学习建模的核心流程,包括数据划分、特征工程、模型评估与优化。主要内容: 数据划分:将数据分为训练集(60%)、验证集(20%)和测试集(20%),使用train_test_split实现分层抽样。 特征工程: 类别特征编码(标签编码/独热编码) 特征缩放(标准化/归一化) 特征选择(基于相关性和模型重要性) 模型评估: 识别过拟合/欠拟合 通过正则化调

#人工智能#机器学习
AI工程师第四课 - 深度学习入门

本文介绍了PyTorch深度学习框架的核心概念与基础操作,涵盖以下内容: PyTorch基础:PyTorch是Meta开发的流行框架,支持GPU加速和自动微分。核心数据结构Tensor类似于NumPy数组,但具备GPU计算和自动求导能力。 Tensor操作:详细说明如何创建Tensor(从列表、全零/全一矩阵、随机数等)、进行数学运算(加减乘除、矩阵乘法)、形状变换以及与NumPy数组的相互转换。

#人工智能#深度学习#python
从入门到精通:一份让你彻底掌控 TypeScript 类型系统的终极指南

TypeScript 作为 JavaScript 的超集,通过静态类型检查提升开发效率和代码质量。其类型系统包括基础类型(number, string等)、复合类型(数组、对象、元组等)和高级类型(联合/交叉类型、泛型等)。类型守卫(typeof, instanceof)可在运行时收窄类型范围。泛型支持参数化类型,增强代码复用性和安全性。接口和类型别名(interface/type)提供了灵活的类

#typescript#前端
vue-cli项目配置使用unocss

在了解使用了Unocss后,就完全被它迷住了。接手过的所有项目都配置使用了它,包括一些旧项目,也跟同事分享了使用Unocss的便捷性。这里分享一下旧项目如何配置和使用Unocss的,项目是构建的,

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#vue.js#前端#javascript
echarts 图例组件legend配置

默认的图例数据会从系列中获取,如果需要设置不同的图例样式或者不需要展示某个系列图例则可设置数据。图例的数据字段name必须是系列中的系列名称或数据名,

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#前端#echarts
学会Github Actions自动发布版本

Github Actions是一个 CI/CD 工具,可以自动执行代码仓库中的任务,比如构建、测试和部署等。学会Github Actions,解放自己的双手。

#github#前端#ci/cd
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