模型分类效果主要是通过计算混淆矩阵已经准确率、召回率和F Score来分析，下面对以上指标进行详细的介绍。

本项目应用Python爬虫、Flask框架、Echarts、WordCloud等技术将豆瓣租房信息爬取出来保存于Excel和数据库中，进行数据可视化操作、制作网页展示。包括三部分：- douban_renting：Python 爬虫将豆瓣租房上的租房信息爬取出来，解析数据后将其存储于Excel和SQLite数据库中。- flask_demo：测试使用Flask框架。- douban_flask：应

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅

本文详细介绍了开源的视频生成模型MovieGen和HunyuanVideo预训练数据的处理流程以及预训练流程。

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本文详细介绍HunyuanVideo的部署、应用以及源码分析。不得不说，生成的视频很真实生动！

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数据增强（Data Augmentation），基于有限的数据生成更多等价（同样有效）的数据，丰富训练数据的分布，使通过训练集得到的模型泛化能力更强。数据增强可以分为两类，离线增强和在线增强。主要有仿射变换、透视变换、色调变换等等。

介绍大模型的API调用与推理指南。教程目标：1. 熟悉大语言模型的使用方式；2. 掌握零样本和少样本提示工程；3. 了解思维链推理技术。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种智能体在与环境互动过程中，通过试错和奖励机制学习如何达成目标的算法。在这个过程中，智能体会不断探索环境，采取行动，并根据环境反馈的奖励或惩罚调整自己的行为策略，最终学习到最优策略。因此，反复实验(trial and error）和延迟奖励（delayed reward）是强化学习最重要的两个特征。