用多层感知机( MLP) 和卷积网络( ConvNet) 完成CIFAR10分类

使用 pip: pip install markitdown。或者，从源代码安装它：pip install -e .RAG有这么一个说法：“垃圾进，垃圾出”，文档解析与处理以获取高质量数据至关重要。，一款将各种文件转换为 Markdown 的实用程序（用于索引、文本分析等）。

本次案例将使用深度学习技术来完成城市交通场景下的目标检测任务，案例所使用的数据集由滴滴出行提供，基于D2-City大规模行车记录视频数据集[1]，经过视频抽帧等预处理步骤得到。数据集共包含12,000张图像，每张图像的大小为1080×1920或720×1280，已划分为训练集(10,000张)、验证集(1,000张)、测试集(1,000张)，其中训练集和验证集提供了检测标签，测试集仅提供图像，用于

解码器也是由N层解码器层深度叠加实现的，其中与编码器层结构类似，但是添加了几个特别的点是编解码多头注意力 ， 这里比较好理解就是因为在解码器得到自己的自注意力后，需要与编码器的输出做注意力整合， 除此之外还有一个后续位置掩码。序列生成任务中，解码器的每个实践步都依赖于前面已经生成的部分序列，在解码器中，生成的自注意力由于每次生成的内容不能关注到后续位置的注意力，换句话说就是为了防止解码器在生成当前

文章链接:项目地址:github地址:NLP的应用中，有一个最关键的步骤就是将文字/其他多模态的模型转换成词嵌入/向量化，而对应的这个模型便称之为Embedding模型。那么在这么多embedding模型里，如何评价好坏呢？本文就会介绍，(Massive Text Embedding Benchmark)是目前评测文本向量很重要的一个参考，其也是各大文本向量模型用来展示与其他向量模型强弱的一个竞技

Word2Vec是词嵌入的经典模型，它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型，它借鉴了Word2Vec的思路，用“头实体+关系=尾实体”这一简单的训练目标取得了惊人的效果。本次任务要求在给定的框架中分别基于Text8和Wikidata数据集实现Word2Vec和TransE，并用具体实例体会词向量和实体/关系向量的含义。

情感分析旨在挖掘文本中的主观信息，它是自然语言处理中的经典任务。在本次任务中，我们将在影评文本数据集（Rotten Tomato）上进行情感分析，通过实现课堂讲授的模型方法，深刻体会自然语言处理技术在生活中的应用。同学们需要实现自己的情感分析器，包括特征提取器（可以选择词袋模型、n-gram模型或词向量模型）、简单的线性分类器以及梯度下降函数。随后在数据集上进行训练和验证。我们提供了代码框架，同学

例如随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。以上就是关于机器学习实验设计的基础内容，整体来说机器学习的目的就是找到一个函数，这个函数可能是一个非常复杂的函数，通过一些知识我们去找到更为精准的函数然后去预测未知的知识。后面大部分都会介绍的是算法模型这一块内容，但是其实了解整个机器学习的实验框架也是十分重要的，这里就包括了对数据

2018年，Google提出了预训练语言模型BERT，该模型在各种NLP任务上都取得了很好的效果。与此同时，它的使用十分方便，可以快速地对于各种NLP任务进行适配。因此，BERT已经被广泛地使用到了各种NLP任务当中。在本案例中，我们会亲手将BERT适配到长文本关系抽取任务DocRED上，从中了解BERT的基本原理和技术细节。关系抽取是自然语言处理领域的重要任务，DocRED中大部分关系需要从多个

GGUF（GPTQ for GPUs Unified Format）是一种针对大语言模型（LLM）权重文件的统一格式，旨在简化和标准化不同模型格式之间的转换和加载。随着大语言模型的快速发展，不同的框架（如Hugging Face Transformers、TensorFlow、PyTorch等）和优化工具（如GPTQ、LoRA、INT8/INT4量化）可能生成不同格式的模型文件。GGUF格式的引入