在Linux操作系统下的安装安装环境Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操作系统，应用非常广泛，如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机的操作系统。

摘要利用监督的深度学习方法的关键要求是大型，标记数据集的可用性。 不幸的是，在了解RGB-D场景的情况下，几乎没有可用的数据–当前的数据集覆盖了一小部分场景视图，并且语义注释有限。 为解决此问题，我们引入了ScanNet，它是一个包含15M场景中的2.5Mviews的RGB-Dvideo数据集，并带有3D相机姿势，表面重建和语义分割。 为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕

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本章作为一份精心编撰的指南，汇集了行业先驱和学术专家的智慧，致力于揭开开发、部署和管理基于LLM的应用程序的复杂面纱。通过拥抱自动化、有效的提示管理、可扩展的策略以及持续的学习，专业人士可以驾驭基于LLM开发的复杂性，为创新和高效的AI解决方案铺平道路。这一过程可能包括调整提供给模型的提示，或者采用先进的技术如参数高效的微调，这种技术允许在不重新训练整个模型的情况下进行定制。自动化是高效LLM运维

为了我们的指南书，我们将演示如何抑制与Kubeflow Pipelines SDK相关的特定类型的警告。这个简单的组件示例为理解如何使用Kubeflow Pipelines封装和自动化机器学习工作流中的任务奠定了基础。随着我们的进展，我们将探讨如何将多个组件串联起来形成全面的管道，以处理复杂的机器学习任务。Kubeflow Pipelines是一个灵活的框架，它将机器学习工作流结构化为可管理、可重

下一步涉及定义管道参数。这些参数指定了管道的输入和配置，根据我们的具体需求定制微调过程。

自动编码器最开始是作为一种数据压缩方法，同时还可以在卷积网络中进行逐层预训练，但是随后更多结构复杂的网络，比如 resnet 的出现使得我们能够训练任意深度的网络，自动编码器就不再使用在这个方面，下面我们讲一讲自动编码器的一个新的应用，这是随着生成对抗模型而出现的，就是使用自动编码器生成数据。第一部分是编码器(encoder)，第二部分是解码器(decoder)，编码器和解码器都可以是任意的模型，

3.1 目标定位（Object localization）大家好，欢迎回来，这一周我们学习的主要内容是对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类...

由于 RDDs 是无模式的，因此在本节中，我们假设您知道生成的数据集的模式。当你在本地运行 Spark 时，你的代码可能与你目前习惯的 Python 运行没有太大不同：变化可能主要是语法上的，但增加了数据和代码可以在单独的工作进程之间复制的额外转折。然而，在这之前，驱动程序准备每个任务的闭包：一组在驱动程序上存在，供工作在 RDD 上执行任务的变量和方法。与 .collect() 相反，.glom

我们处理这个问题的一种方法是使用 `bandwidth` 参数。这将只对阈值附近的一定带宽内的数据进行拟合。如果 x 是连续变量，那么模型将只对满足。我们甚至可以走得更远，只为接近阈值的数据拟合截距。但很明显，这将涉及更多的估计误差，因为我们使用的数据较少。虽然我们可以看到这样做并不能很好地拟合数据，几乎肯定高估了阈值处的不连续性。