Q：图像预处理部分在resize后还会使用均值：image_mean=[0.485,0.456,0.406]，标准差：image_std=[0.229,0.224,0.225]进行归一化，为什么使用这几个值？A：image_mean=[0.485,0.456,0.406]、image_std=[0.229,0.224,0.225]是Imagenet数据集的均值和标准差，使用Imagenet的均值和

在深度学习训练里，GPU的双精度(FP64)算力要求相对特殊，对于一些科学计算类的深度学习任务，如气候模拟相关模型训练，双精度算力可能每秒要达到数百GFLOPS，才能保证计算的准确性和稳定性。考虑到深度学习训练的实时性需求，GPU的算力稳定性十分关键。深度学习训练对GPU算力的要求，从计算精度角度看，单精度(FP32)算力在一些中等规模模型训练中，每秒需达到数千亿次浮点运算(TFLOPS)级别，例

深度学习可以让计算机从经验种进行学习，并根据层次化的概念来理解世界，让计算机从经验中获取知识，可以避免由人类来给计算机形式化地制定它所需要地所有知识。TensorFlow的前身是2011年Google Brain内部孵化项目DistBelief，它是一个为深度神经网络构建的机器学习系统。经过Google 内部的锤炼后，在2015年11月9日，对外发布了TensorFlow，并于2017年2月发布了

函数在数学中是两个不为空的集合间的一种对应关系。下面首先介绍集合的概念。

在数学概念中，张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。

在不限内存的情况，应当用大点的batch_size, 进行模型优化，稳且快。在内存有限的情况下，减小batch_size的情况下应该相应减小的是learning_rate, 至于epoch怎么调，你就需要综合看你的loss下降情况与验证集的指标情况了。若是loss还能降，指标还在升，那说明欠拟合，还没收敛，应该继续train，增大epoch。若是loss还能再降，指标也在降，说明过拟合了，那就得采

神经网络的概念最初来源于生物学家对大脑神经网络的研究，从中发现其神经元的工作原理，并且从数学角度提出感知模型，并对其进行抽象化。

你的 Agent 跑了10轮之后还靠谱吗”不稳在哪？就两个核心问题：上下文漂移和工具调用幻觉。Agent 跑几步就偏了，忘了原始任务；该调工具的时候调错了，不该调的时候瞎调。这篇文章，我们好好拆解一下这两个问题，讲清楚为什么跑偏、为什么会有幻觉、怎么发现、怎么解决。

Skill（技能） 是对一组 Prompt 指令的模块化封装。如果说单条 Prompt 是「即兴发挥的一次提问」，那么 Skill 就是「可复用、可调用、可分享的标准化指令包」。明确的触发条件和使用场景描述结构化的执行步骤输入参数和输出格式的约定可选的工具权限和运行环境配置Skill 的设计思想来自软件工程中的函数封装——将复杂的任务抽象为可重复调用的模块，从而降低使用门槛，提升工作效率。1.3

你可以把它当成一个无状态的函数：输入 Prompt，输出文本。每次调用都是独立的，没有记忆，没有状态，对外部世界一无所知。