RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种融合信息检索与语言生成的人工智能技术。其核心机制在于从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文提示输入给大型语言模型，从而显著增强模型在问答、摘要等知识密集型任务中的表现。该模型由Facebook AI Research团队于2020年提出，现已成为大模型应用领域的关键方案之一。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种融合信息检索与语言生成的人工智能技术。其核心机制在于从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文提示输入给大型语言模型，从而显著增强模型在问答、摘要等知识密集型任务中的表现。该模型由Facebook AI Research团队于2020年提出，现已成为大模型应用领域的关键方案之一。

在进行深度学习训练模型时，对于计算量小一些的模型，是可以在CPU上进行的。但是当计算量比较大时，我们希望利用GPU并行计算的能力去加快训练的速度。

在我们学习机器学习以及深度学习，甚至在计算机视觉领域，我们不可避免的要利用一些指标评价模型，在本小节中，我们介绍了模型相关评价指标，经过本节的学习 ，我们将会学习到：模型常用的相关评价指标。

ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何恺明，张翔宇，任少卿，孙剑等人提出。通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。ResNet在2015年ILSVRC比赛中夺得冠军。因为该网络“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使

事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，。人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。

事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，。人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。

YOLO v3（《Yolov3:An incremental improvement》）是Joseph Redmon大神于2018年发表的一篇单阶段目标检测论文，这也是作者关于yolo系列的最后一篇论文。虽然yolo v3模型于2018年提出，yolo v3在yolo系列中是一个较为成熟的模型，在工业界也普遍使用，因此对yolo v3 做研究是有着重要意义的。

贝叶斯分类器作为最经典的算法之一，贝叶斯算法是一种有监督学习算法，其理论基础是“贝叶斯定理”，该原理是由英国著名数学家托马斯·贝叶斯提出，贝叶斯定理是基于统计学和概率论相关知识实现的。贝叶斯分类器有着极其广泛的用途，例如广泛应用于情感分类，文本分类等分类任务。为了更好理解贝叶斯分类器原理，在理论推导之前理解几个基本概念。先验概率：根据经验知识得的概率。后验概率：某个事件发生是由某些因素引起的可能性

手写数字识别应用广泛，对其研究有重要价值。在众多算法中，卷积神经网络在手写数字识别上表现突出，而且在实现上诸多优点。使用卷积神经网络来处理手写数字是一个很好的选择。pytorch在算法实现上有着简洁，优雅等特点。因此采用卷积神经网络算法和pytorch框架来实现手写数字识别。