这个模型将包含两个隐藏层，使用ReLU作为激活函数。# 定义模型类return x我们将使用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）和Adam优化器进行模型的训练。# 定义损失函数与优化器在本案例中，我们使用了经典的鸢尾花数据集，构建了一个简单但有效的神经网络模型来进行多分类任务。通过神经网络的构建、训练、测试和推理，我们实现了对不同类别鸢尾花的准确分类。这一过程展示了如何处理多类别

通过本篇文章，我们成功地构建并训练了一个回归模型，预测全球各国的预期寿命。我们展示了从数据预处理、特征选择到模型训练和评估的完整过程，最后还分析了特征的重要性。这个项目不仅展示了回归算法在实际问题中的应用，还为未来的AI项目开发提供了很好的参考。期待您继续关注本系列的后续文章！欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。

在本文中，我们学习了如何使用大模型API和下载模型进行催化反应产率预测。通过构造Prompt和并行处理样本，我们实现了对化学反应产率的预测。在未来的研究中，我们可以进一步优化Prompt工程，提高预测精度。欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。

第17讲 课后自主学习及实践方案 源代码【项目1-数组的排序】按给定部分程序的要求，用指向数组的指针变量作为形式参数编写函数，完成排序。#includeusing namespace std;void sort(int *p, int num);  //不要对自定义函数的声明有任何改动void output(int*, int);   //形式参数的名称可以不