DeepSeek 的马具，插 GLM 的脑子，五分钟拼装成功。一天实测：三个任务、自己造插件。模型是慢变量，马具是快变量——你的成长预算，可能押错了地方。

一、docker概述1.什么是dockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。Docker

注意力机制与Transformer1 注意力机制介绍PART1 浅谈注意力注意力(attention)是人类学习中必不可少的要素，比如我们去阅读一个文章，或者试着去理解一本书中作者想表达的意思，我们通常在阅读过程中会把注意力放在比较重要的环节上，而不是去把每个细节都会一一记住。人的记忆是有限的，抓重点的学习习惯往往会得到事半功倍的效果。那既然注意力这么重要，我们有没有办法把它用在AI应用中呢? 这

目录前言一、 Pytorch介绍1.常见的深度学习框架2.Pytorch框架的崛起3.Pytorch与Tensorflow多方位比较二、Tensors1.Tensor的创建2.Tensor的操作3.Tensor与Numpy三、Autograd的讲解1.模型中的前向传播与反向传播2.利用autograd计算梯度四、 构建神经网络模型1.数据的构造2.模型的构造3.优化器选择和配置4.主函数前言工欲善

前言该实战任务是对豆瓣评分的预测。在这个项目中，我们通过豆瓣评论预测该电影的评分。给定的输入为一段文本，输出为具体的评分。实际上就是一个文本分类任务。在这个项目中，我们需要做：文本的预处理，如停用词的过滤，低频词的过滤，特殊符号的过滤等文本转化成向量，将使用三种方式，分别为tf-idf, word2vec以及BERT向量。训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型，并做交叉验证评估模型的准确率一、数据加载1.加

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元问题和元指令是提升人机交互效率的关键。在使用 ChatGPT 时，我们可以灵活运用元问题和元指令，更好地表达自己的需求，获得更准确的回答。通过不断地交流和互动，我们可以与 ChatGPT 建立起更好的认知一致性，充分发挥其强大的功能。

基于yolov5+deepsort+slowfast算法的视频实时行为检测。1. yolov5实现目标检测，确定目标坐标2. deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标3. slowfast实现动作识别，并给出置信率4. 用框持续框住目标，并将动作类别以及置信度显示在框上

第二十六章 命名实体识别和实体消歧1 命名实体识别概论PART1 什么是命名实体识别PART2 命名识别识别的应用PART3 简历中抽取关键信息2 命名实体识别不同方法PART1 实体识别方法基于规则的方法基于majarity voting基于非时序模型分类基于时序模型分类总体来讲，前两种方法只是作为基准，一般不会作为生产环境下的方法，最常用的方法莫过于基于CRF的识别。基于规则的实体识别方法虽然

上一篇已经基本介绍完小程序的整体布局以及设计思路，所以本篇开始介绍如何搭建一个简单的小程序。一、新建小程序首先我们通过模板新建一个小程序。然后将文件夹下所有文件删除。会发现报错：于是新建app.json，并根据提示逐步完善内容。新建两个文件夹：pages/index，并点击新建page。这时候一个什么内容都没有但是能够运行的小程序就新建好了！二、组件接下来自定义下里面的布局，简单介绍下组件，基本上