超轻量级目标检测模型NanoDet-Plus微调、ONNRuntime部署保姆级教学！

大语言模型（LLMs）通常需要在数十亿个tokens上进行预训练，一旦有了新数据，又要重新开始训练。更有效的解决方案是增量预训练（Continue PreTraining）这些模型，这与重新训练相比可以节省大量的计算资源。然而，新数据带来的分布偏移通常会导致在旧数据上的性能下降或者对新数据的适应性不佳。

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在kaggle平台上使用P100 GPU微调Hugging Face中图像分类模型vit-base-patch16-224

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，本文对手册进行了中文翻译

导言最近在入门机器学习，学了一段时间觉得需要尝试做一个案例，巩固学过的知识，查漏补缺。想到刚刚入门数学建模时《数学模型》中统计学习的第一章，孕妇吸烟与胎儿健康问题。数据集在这这里以孕妇吸烟与胎儿健康为例，建立模型，希望通过各类特征预测新生儿体重。（注：因为此问题中各特征与新生儿体重间并无强烈相关性，导致各类模型效果可能都不会特别理想，这里只讨论方法）代码我基本一行一行注释，应该不会出现看不明白的情

大语言模型（LLMs）通常需要在数十亿个tokens上进行预训练，一旦有了新数据，又要重新开始训练。更有效的解决方案是增量预训练（Continue PreTraining）这些模型，这与重新训练相比可以节省大量的计算资源。然而，新数据带来的分布偏移通常会导致在旧数据上的性能下降或者对新数据的适应性不佳。

《因果论——模型、推理和推断》图与概率知识点总结

《因果论 —— 模型、推理和推断》阅读笔记，提取主要知识点