人工智能-自然语言处理(NLP)-应用场景：聊天机器人（Chatbot）

相似的图像（如同一个人的不同照片）在特征空间中距离很近不相似的图像（如不同人的照片）在特征空间中距离很远传统的分类损失（如交叉熵）需要预先知道所有类别，但在人脸识别中，我们可能会遇到训练时没见过的新人脸。Triplet Loss通过学习一个嵌入空间（Embedding Space），使得相似样本靠近，不相似样本远离，从而解决这个问题。三元组结构目标DapαDanDapαDan损失函数L∥fa−fp

AlexNet（2012）在 ImageNet 竞赛上实现了巨大突破，直接把 deep learning 推向计算机视觉的中心舞台，“ImageNet moment”。许多模型（ResNet、DenseNet、MobileNet、ViT 等）都先在 ImageNet-1k 上预训练，再迁移到下游任务（检测、分割等）。“在 ImageNet 上预训练”、“ImageNet top-1 acc”、“R

Text to SQL( 以下简称Text2SQL)，是将自然语言文本（Text）转换成结构化查询语言SQL的过程，属于自然语言处理-语义分析（Semantic Parsing）领域中的子任务。，即普通用户可以通过完成复杂数据库的查询工作，得到想要的结果。

一、概述我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataParallel（DDP）：All-Reduce模式，本意是用来分布式训练，但是也可用于单机多卡。DataParallel（DP）是基于Parameter server的算法，实现

大数据-Hadoop：搭建Hadoop完全分布式集群（在VMware中的Linux虚拟机）一、VMware、Linux虚拟机环境准备1、网络配置1.1 查看网络IP和网关1.1.1 查看虚拟网络编辑器1.1.2 修改ip地址1.1.3 查看网关1.1.4 查看windows环境的中VMnet8网络配置(控制面板-网络和Internet-更改适配器选项)1.2 配置Linux系统的网络IP和网关1.

图算法用于计算图、节点或关系的度量。它们可以提供关于图中相关实体（中心性、排名）或社区等固有结构（社区检测、图分区、聚类）的见解。许多图算法都是迭代方法，经常使用随机游动、广度优先或深度优先搜索或模式匹配遍历图进行计算。由于可能的路径随着距离的增加呈指数增长，许多方法的算法复杂度也很高。幸运的是，优化算法已经存在，它们利用了图形的某些结构，将已经探索过的部分记忆起来，并将操作并行化。如APOC的安

元数据（Metadata）是描述数据集的预处理索引文件，用于加速训练时的数据加载。传统加载# 将整个文件加载到内存data = np.load('entries-TRAIN.npy') # 占用 ~50 MB 内存内存映射# 不占用内存，按需加载data = np.load('entries-TRAIN.npy', mmap_mode='r') # 占用 ~0 MB 内存。

多模态时代背景： 自2022年底ChatGPT掀起新一轮AI热潮以来，视觉-语言模型（VLM）和多模态大模型（MLLM）成为研究前沿，在图文对答、视觉推理等任务上取得显著进展[1]。这波进展源于Transformer架构跨模态的成功：Vision Transformer (ViT)将NLP中序列输入+Transformer编码器范式引入视觉领域，统一了CV与NLP的处理方式[2]。随后OpenAI

多模态时代背景： 自2022年底ChatGPT掀起新一轮AI热潮以来，视觉-语言模型（VLM）和多模态大模型（MLLM）成为研究前沿，在图文对答、视觉推理等任务上取得显著进展[1]。这波进展源于Transformer架构跨模态的成功：Vision Transformer (ViT)将NLP中序列输入+Transformer编码器范式引入视觉领域，统一了CV与NLP的处理方式[2]。随后OpenAI