目前豆包（Doubao）已经集成了 **Seedream 4.0 图像模型**，支持“一句话”完成多种修图任务。

前言：本文分享一篇探究歌声风格转换的论文，全文五页，只提供第一页的英文及其翻译，详情请移步，链接：https://arxiv.org/abs/2509.15629v12025年歌声转换挑战赛：从歌手身份转换到演唱风格转换We present the findings of the latest iteration of the Singing Voice Conversion Challenge,

前一篇文章介绍了PyTorch概念，此次介绍PyTorch的。

前言：Transformer，这一在人工智能领域掀起惊涛骇浪的架构，自2017年谷歌团队发表《Attention Is All You Need》论文诞生以来，便以迅雷不及掩耳之势席卷全球，成为AI发展史上浓墨重彩的一笔。它究竟有何魔力，能让全球开发者为之疯狂，让AI技术焕发新生？今天，就让我们一同揭开Transformer的神秘面纱，探寻其优势所在。

前言：前文介绍了RNN概念及其分类，本文讲解传统RNN。

如果进行此次分裂, 则树的深度为 2, 有三个分支. 在用属性"脐部"划分之后，上图中的结点2、3、4分别包含编号为 {1，2，3， 14}、 {6，7， 15， 17}、 {10， 16} 的训练样例，因此这 3 个结点分别被标记为叶结点"好瓜"、 “好瓜”、 “坏瓜”。3. 对结点2，若将其领衔的子树替换为叶结点，则替换后的叶结点包含编号 为 {1， 2， 3， 14} 的训练样例，叶结点标记

1.能不删就不删 , 如果某列数据有大量的缺失值(50% 以上是缺失值）, 具体情况具体分析；2.如果是类别型的缺失值，可以考虑使用字段 ‘缺失’ 来进行填充；3.如果是数值型的缺失值，可以用一些统计量 (均值/中位数/众数) 或者业务的默认值来填充。今天的分享到此结束。

创建数组：array和ndarray、rand（）、randn（）、arange（）、randint（）、uniform（）astype（）基础函数：ceil（）、floor（）、rint（）、argmax（）、argmin（）、cumsum（）、cumprod（）numpy 是数据分析必不可少的第三方库，具有高性能的特点，多用于做数组分析。内置函数：ceil（）、floor（）、rint（）主要

前言：前面讲解了Transformer的各个部分，本文讲解Transformer模型整体构建。

sklearn中的API：sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)回归当中的数据大小不一致，是否会导致结果影响较大。所以需要做标准化处理。