【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏A.深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mA

作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的分类问题，例如姿态估计和语义分割，它们需要准确的位置信息。将深度神经网络DCNN与全连接CRF结合起来，提高图像分割的分割精度。提出空洞卷积的思想。应用尝试了多尺度、多层次的信息融合。

Prompt engineering(提示工程)是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示以有效地利用语言模型 (LMs) 进行各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型 (LLMs) 的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，例如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的稳健和有效的提示技术。本指南介绍了标准提示的基

博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。游戏:一般来说，游戏是由一组玩家，行动/策略和最终收益组成。例如:拍卖、象棋、政治等。玩家:玩家是参与任何游

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解释这个词之前，首先需要解释 prompt 这个词。简单的理解它是给 AI 模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本，亦或者图片。比如我在文心一言里输入，这个问题就是Prompt。

机器无法理解文本。当我们将句子序列送入模型时，模型仅仅能看到一串字节，它无法知道一个词从哪里开始，到哪里结束，所以也不知道一个词是怎么组成的。所以，为了帮助机器理解文本，我们需要将文本分成一个个小片段然后将这些片段表示为一个向量作为模型的输入同时，我们需要将一个个小片段（token) 表示为向量，作为词嵌入矩阵， 通过在语料库上训练来优化token的表示，使其蕴含更多有用的信息，用于之后的任务。

Gradio的优势在于易用性，代码结构相比Streamlit简单，只需简单定义输入和输出接口即可快速构建简单的交互页面，更轻松部署模型。适合场景相对简单，想要快速部署应用的开发者。Streamlit的优势在于可扩展性，相比Gradio复杂，完全熟练使用需要一定时间。可以使用Python编写完整的包含前后端的交互式应用。适合场景相对复杂，想要构建丰富多样交互页面的开发者。

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

RNN会从左到右逐词阅读这个句子，并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息，每阅读一个单词，RNN首先将本时刻。