首先我们来看下单层神经网络的结构由于业内共识输入层不算层数，所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下，我们知道不管是机器学习还是深度学习，主要的功能是做预测，比如我们要预测房价,有一组数据，是面积90平，房间数3,只要让90*w1+3*w2 +b就能做预测了,b是偏置，可以不要。如果让w1为100,w2为200,b为0则预测出房价为9600,我们先不管机器预测的准不准，至少它预测出来了，

现在开发的软件要进入国有机构，需要进行信创适配，我们先来了解下什么叫信创适配是 “信息技术应用创新适配” 的简称，是指在信息技术领域（IT 领域）中，通过对等各个层面的产品进行兼容性测试和优化调整，确保不同厂商的产品能够协同工作，形成完整、安全、可控的信息技术生态体系。信创适配是一项系统性工程，需要政策引导、技术创新、生态协同和行业实践共同推进。随着信创产业的快速发展，国产化适配将成为各行业数字化

前言当前最火爆的人工智能技术应该就是深度学习技术了，有了深度学习，为什么还要使用传统的机器学习技术呢？主要原因，当然是深度学习的成本太高了。深度学习技术需要大量的GPU资源，现在的GPU多贵就不用说了，并且需要大量的数据来喂养，如果数据不足，效果还不如传统的机器学习。深度学习技术最大的优点就是效果出色，如果是计算机视觉，自然语言处理，自动驾驶等领域，肯定首选深度学习技术，如果是其他的分类和回归应用

本文介绍了如何在达梦数据库中实现MySQL的GROUP_CONCAT函数。由于达梦数据库原生不支持该函数但提供类似功能的LISTAGG，当项目需要同时兼容两种数据库时，可以通过创建自定义聚合函数来解决。具体实现步骤包括：1)创建GROUP_CONCAT_TYPE聚合类型；2)实现类型体完成初始化、迭代、终止和合并操作；3)创建GROUP_CONCAT聚合函数；4)建立公共匿名函数以便其他用户使用。

提取文档摘要我们先要把文档上传到kimi获取一个content,再调用聊天接口给提示词就行了@Operation(summary = "提取文档摘要")String hint = "请简要描述文档中的内容";

PaddlePaddle（飞桨）是百度开发的开源深度学习平台，支持从数据准备到模型部署的全流程，适用于多种硬件环境。其核心特点包括全场景覆盖、易用性、高效性及丰富的工具与生态。PaddleOCR是基于PaddlePaddle的OCR工具库，专注于文本检测与识别，支持多语言和多场景应用，具有高精度和易用性。PaddlePaddle提供底层支持，PaddleOCR则实现具体功能，两者协同优化性能。环境

阿里云百炼文档地址: 百炼控制台 首先跟着文档设置账号，新建一个api key文档地址: 百炼控制台你可以使用sdk来对接，但没有必要，因为所有接口对接都是http形式的，直接使用http库来对接就行了，使用http库还有一个好处是所有大模型的调用方式是想通的，你想换一个模型调用会非常方便，这里我使用okhttp库,下面的okhttp-sse库是非必须的，只有使用流式传输的时候需要我们来对接一个最

前言上一篇中介绍了决策树模型的基本使用，这篇来讲解下如何调参。首先我们来谈谈如何提升预测的准确性，第一步当然是选择正确的模型了，在学习机器学习算法的过程中，我们需要知道每个模型的特点，它擅长什么样的数据集，不擅长什么样的数据集，但有时候我们对数据集的分布并不是很清楚，这个时候就需要一个个尝试了。第二步就是特征工程，sklearn当中的数据集往往很完美，没有缺失数据，但现实中的数据集有很多的问题，需

前面章节我们讲解了单层神经网络的正向传播，今天讲讲深层神经网络的正向传播。通过前面的例子我们可以看到所谓单层神经网络正向传播就是通过torch.nn.Linear把输入转输出，那多层也很简单，就是把第一层的输出作为第二层的输入，以此传播下去。而中间的那些层统称为隐藏层。但是如果简单的用torch.nn.Linear来处理输入输出，那深层神经网络就跟单层的没啥区别了，只能处理线性问题，这时就要轮到激

开通后会有代码示例,看了我上篇对接阿里云大模型的应该知道，这种对接用http库最好，可以兼容所有大模型，如果选择大模型提供的sdk反而麻烦。首先来到模型广场，选取你需要的模型,我这边要做图片理解的应用，所以选用了Doubao-1.5.vision-pro.代码:需要注意的是这个api key不是一开始给你的，而是在示例里面的。点立即体验，进入一个新的页面，可以上传图片，然后输入提示词体验。上面有个