在监督学习中，模型的输入为x，若期望输出是y，则在训练的时候需要给模型的期望输出y以判断其误差——有输入和输出标签才能训练监督学习的模型。自监督学习在没有标注的训练集中，把训练集分为两部分，一个作为输入，另一个作为模型的标签。自监督学习是一种无监督学习的方法。BERT 是 Transformer 的编码器（Encoder），一般用于NLP中（也可用于图像、语音处理中），它的输入是一排文字，输出是等

已知身份证的四个角点，判断它们的相对位置问题的多次尝试...

在监督学习中，模型的输入为x，若期望输出是y，则在训练的时候需要给模型的期望输出y以判断其误差——有输入和输出标签才能训练监督学习的模型。自监督学习在没有标注的训练集中，把训练集分为两部分，一个作为输入，另一个作为模型的标签。自监督学习是一种无监督学习的方法。BERT 是 Transformer 的编码器（Encoder），一般用于NLP中（也可用于图像、语音处理中），它的输入是一排文字，输出是等

在监督学习中，模型的输入为x，若期望输出是y，则在训练的时候需要给模型的期望输出y以判断其误差——有输入和输出标签才能训练监督学习的模型。自监督学习在没有标注的训练集中，把训练集分为两部分，一个作为输入，另一个作为模型的标签。自监督学习是一种无监督学习的方法。BERT 是 Transformer 的编码器（Encoder），一般用于NLP中（也可用于图像、语音处理中），它的输入是一排文字，输出是等

1.从C语⾔执⾏效率⽅便，简述下C语⾔采取了哪些措施提⾼执⾏效率。①.使⽤指针：有些程序⽤其他语⾔也可以实现，但C能够更有效地实现；有些程序⽆法⽤其它语⾔实现，如直接访问硬件，但C却可以。正因为指针可以拥有类似于汇编的寻址⽅式，所以可以使程序更⾼效。②.使⽤宏函数：宏函数仅仅作为预先写好的代码嵌⼊到当前程序，不会产⽣函数调⽤，所以仅仅是占⽤了空间，⽽使程序可以⾼效运⾏。在频繁调⽤同⼀个宏函数的..

无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样：将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词汇，如下所示：但是它并不能区分

一、机器学习介绍1. 机器学习的由来人工智能——目标最初在1950年代出现了 “Artificial Intelligence” 这个词，人们希望机器可以跟人一样聪明。然而在很长一段时间人们并不知道怎么做。机器学习——手段到1980年代后，有了机器学习的方法。顾名思义，其意义为“让机器具有学习的能力”，即通过机器学习的手段，让它可以和人一样聪明。深度学习深度学习是机器学习的其中一个方法。生物的行为

输入一个序列，输出长度由模型决定。例如语音识别，输入的语音信号就是一串向量，输出就是语音信号对应的文字。但是语音信号的长度和输出的文字个数并无直接联系，因此需要机器自行决定：对于世界上没有文字的语言，我们可以对其直接做语音翻译。另外，Seq2seq 还可以用来训练聊天机器人：输入输出都是文字（向量序列），训练集示例如下图：各式各样的NLP问题，往往都可以看作QA问题，例如问答系统（QA），让机器读

无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样：将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词汇，如下所示：但是它并不能区分

无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样：将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词汇，如下所示：但是它并不能区分