所以引入了“随即优先级采样”和“重要性采样”（重要性采样是以后总用于估计某一分布性质的方法，它的基本思想是，我们可以通过与带古迹分布不同的另一个分布中采样，然后通过采样样本的权重来估计待估计分布的性质）的技巧。状态或者说环境会发生变换，并且这些变化不是由于智能体的行为导致的，描述这个的特点的矩阵就是状态转移矩阵，状态转移矩阵是环境的一部分。不过经验回放的容量应当是有限的，不是由于成本导致的，而是因

然后使用PIL库读取图片，并进行预处理。预处理的四步是缩放、裁剪、转 Tensor、归一化，此处不再赘述。此外还需要读取映射字典。注意：在gpu中训练得到的权重文件不能直接用于cpu，需要通过加入参数map_location='cpu'进行映射，如右下图所示。

本次任务是测试集上评估图像分类算法的精度。在大佬开源的代码中，无论是准确率评估指标还是混淆矩阵、PR曲线、ROC曲线、降维可视化，都可以很容易地得到结果。而在这些代码中可能出现的问题，也都在前面的任务中已经解决，比如matplotlib绘制中文的处理、gpu上训练的权重用于cpu上需要加映射参数等。可以说，只要前面的任务认真完成，这次的任务至少在代码运行上是没有任何问题。基于此种情况，我认为这个任

对的系列的学习（大佬的完整代码在2022年人工智能依旧飞速发展，从传统机器学习模型到如今以“炼丹”为主的深度神经网络，代表着模型拟合度与模型各自的发展趋势。至此，深刻体会并成功解释NN为何能取得更优的效果成为各行各业的新目标，而可解释性机器学习便应运而生。

无监督学习是机器学习的一种类型，它不依赖于预先标记的训练数据。相反，它直接对输入数据进行模式识别和结构分析。无监督学习的主要目标是发现隐藏在数据中的有意义的结构和模式。常见的无监督学习方法包括聚类、降维等。市场细分是无监督学习的一个重要应用领域。通过分析大量的用户行为数据，无监督学习可以帮助企业将市场划分为不同的细分市场，从而更好地满足不同用户群体的需求。常用的无监督学习算法有聚类算法（如K-me

深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作原理，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次。深度学习的核心是神经网络，特别是深度神经网络，即包含多个隐藏层的神经网络。这些隐藏层可以自动学习数据的多层次表示，从而实现对复杂数据的高效处理。深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作原理，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次。深度学习的核心是神经网络，特别是深度

在ubuntu22.04中连接eduroam网络十分困难。就我个人而言，他总是要我反复输入密码，但是仍然链接不上，或者有时连接得上，有时连接不上。或者在连接过程中由于连接不上自己跳到了“校园网”（“校园网”真是网速又慢又有时间限制，超时加钱。虽然每个月有免费时长也还是不错了）。这并不是ubuntu或者是linux特有的问题，论坛上许多人反映这是ubuntu21升级到22后他们才出现的问题。同样的，

深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作原理，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次。深度学习的核心是神经网络，特别是深度神经网络，即包含多个隐藏层的神经网络。这些隐藏层可以自动学习数据的多层次表示，从而实现对复杂数据的高效处理。深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作原理，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次。深度学习的核心是神经网络，特别是深度

所以引入了“随即优先级采样”和“重要性采样”（重要性采样是以后总用于估计某一分布性质的方法，它的基本思想是，我们可以通过与带古迹分布不同的另一个分布中采样，然后通过采样样本的权重来估计待估计分布的性质）的技巧。状态或者说环境会发生变换，并且这些变化不是由于智能体的行为导致的，描述这个的特点的矩阵就是状态转移矩阵，状态转移矩阵是环境的一部分。不过经验回放的容量应当是有限的，不是由于成本导致的，而是因

本系列文章是参与书生浦语全链路开源体系学习的笔记文章。B站视频教程地址：# 笔记正文## 大模型成为热门关键词LLM受到高关注，因为大模型成为发展通用人工只能的重要途经。专用模型：针对特定任务，一个模型解决一个问题。通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态。书生·浦语全链路开源体系是一个全面、多元化的项目，涵盖了从数据、预训练到微调、部署等多个环节。