1. 前言在这一章中，我们要学习移动文件，其实作为linux风格的github命令。因此其原理上，和linux十分相似。2. git mv 命令在Git中，重命名和移动文件是同一件事情 ，最基本的想法是，你有一段内容，比如一些代码，你把它从一个地方移动到另外一个地方，所以，假设我们有一些想要移动的文件从一个目录下面：git mv file1.txt source/file1.txt 这就是把fil

文章目录1. 前言1.1 Plot_model1.2 History1.3 自定义评估函数PRF值的计算方法AUC的计算方法2. tensorboard2.1 tensorboard是什么2.2 如何使用Tensorboard2.3 继续训练与Checkpoint在Tensorboard中的显示1. 前言自从Tensorflow2.0发布以后，Keras被作为默认使用和推荐使用的高层模块集成到..

文章目录0.前言1. 层1.1 全连接层（Dense）2.自定义层0.前言之前我们简要介绍了Keras与Tensorflow的一些基本用法，主要是了解整个深度学习框架的执行，这样我们就可以复现出别人的模型，拿到别人的模型就可以跑了，甚至做一些简单的改动。但是，如果想有一些创新，不会自定义层可谓是巧妇难为无米之炊，没有趁手的武器，再高的武功也不行。1. 层我们都知道，深度学习曾经是计算图模型...

在ChatGPT的时代，每个人都能够轻松使用这一强大的语言模型。这一切的实现速度比我之前所想象的要快得多。这得益于大规模语言模型微调技术，其实并没有引入太多新颖的元素。特别是有了ChatGPT作为引路人，许多事情变得更加容易和简单。尤其是借助LLaMA开源项目为基础，许多模型都是以LLaMA作为基座模型，并通过微调特定的指令数据集来实现与ChatGPT的对齐。

0. 问题引入随着深度学习的发展，越来越多的人都加入这个行业中来，然而计算资源有限，很多时候我们很多人都在共用一个服务器，而且多半是没有管理员权限的。那么怎么能够安装自己的运行环境呢？有两个部分需要注意的，一个是底层的驱动+cuda，令一个是上层的conda环境。对于conda的环境的安装，已经非常容易了，如果你只需要一个虚拟环境，那么你可以看一下：《conda的安装与使用》，但是更难的，是安装自

1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜

1. 题目描述HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？(子向

这几天，红警1的开源代码重现江湖，这个20年前，甚至25年前的代码，被我们所有的后来者所惊叹，这才是一个艺术品一般的存在。那么如果我们也想写出如此优美的代码，应该注意的事项有哪些？本文将讲述3个编码时需要注意的部分，并着重讲解如何编写出规范的代码注释并加以利用。

（本文是 CSDN 的世界杯征文）在本文中，我们将借助chatGPT的智慧，一起探究世界杯与人工智能之间的关系，并展望人工智能在体育领域的应用。同时，我们也将思考人工智能如何影响着我们的生活，以及我们对人工智能的看法。标题：我的第一次踢球：从紧张到自信的旅程2002年的夏天，我第一次拿起了足球。一开始，我非常紧张。我手心汗湿，拿着球的时候我都害怕掉了。我不知道怎么踢，所以我就踢了一脚脚后跟。球从我

1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜