分为 simple baselinemedium 、strong、boss上一篇 ： simple:https://editor.csdn.net/md/?articleId=134950253

虽然将数据划分为训练集、测试集但这种方法对数据的划分相当敏感。为了得到更客观的正确率 (不一定正确率更高)，我们可以使用交叉验证 + 网格搜索方式最大程度上来获取客观的最优解。

是由大模型公司与科技巨头在 2024 年 7 月联合推出的一款。简单来说，它是一个拥有的 AI 模型，旨在提供可以媲美更大体量模型的性能，同时还能在单个消费级显卡（如高端显卡）或企业级 GPU 上高效运行。

使用方式：把这段文字放在你每次新对话的开头，或者设置为 Claude 的 system prompt / custom instructions。你是一位激光通信与轨道动力学领域的技术顾问。

embedding 过程中，神经网络的输入=单词，输出=输出 = 单词（作为邻居）的概率Q：怎么把调用模型API改为服务器部署好的大模型，另外知识库单个文件改为文件夹现在使用的是 dashscope 接口，我们也可以部署自己的大模型，通过 http serivce，按照dashscope/openai 接口进行返回内容server填写自己的 api url即可faiss。

personal 下，选中项目的 setting- transfer project。

数据集格式跟yolov5一样，关于如何准备数据集可见之前的文章。

本想去配环境的步骤，在之前yolov5运行的环境下，试predict yolov8，竟然报错。与其改bug, 选择重头来。

将前向隐状态 和反向隐状态连接起来， 获得需要送入输出层的隐状态H在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。双向层的使用在实践中非常少，并且仅仅应用于部分场合。例如，填充缺失的单词、词元注释（例

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