6. 使用方法6.1 上下文学习6.1.1 提示形式6.1.2 示范设计6.1.3 潜在机制6.2 CoT提示6.2.1 CoT下的上下文学习6.2.2 CoT进一步讨论7. 性能评估7.1 基本评估任务7.1.1 语言生成7.1.2 知识利用7.1.3 复杂推理7.2 先进能力的评估7.3 公共基准和实证分析。

flask部署深度学习api接口1. flask框架中request请求1.1 GET和POST区别2. flask request 属性2.1 常用方法使用2.1.1 method：请求方法2.1.2 form：返回form的内容2.1.3 args和values：args返回请求中的参数，values返回请求中的参数和form2.1.4 cookies：cookies信息2.1.5 url、p

paddle onnx模型如何使用简单的逻辑目标跟踪

Wav2Vec 2.0是目前自动语音识别的模型之一。Wav2Vec 2.0 代表了无监督预训练技术在语音识别领域的重大进步。这些方法通过直接从原始音频中学习，无需人工标记，因此可以有效利用大量未标记的语音数据集。相比于传统的监督学习数据集通常只有大约几百小时的标记数据，这些新方法已经能够扩展到使用多达 1,000,000 小时的未标记语音进行训练。在标准基准测试上进行微调后，这种方法在低数据环境中

图像处理入门图像都是由像素（pixel）构成的，每个像素对应一个颜色值，如下图这些小方格每一个都有自己明确的位置和被分配的色彩值，而这些小方格的颜色和位置就决定了这个图像所呈现出来的样子。像素是图像中最小的单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图像通常包括有 二值图像 、 灰度图像 和 彩色图像二值图像二值图像就是在图像中，任何一个点非黑即白，像素要么为 2

七、进阶：GCC 与 CUDA 版本冲突解决（以 CUDA 11.2 为例）原因：conda-forge 默认版本受 Python 版本限制。场景 1：PyTorch 自定义算子编译（GCC 9 + 需求）问题：默认频道与 conda-forge 的 GCC 版本冲突。原因：未正确添加 conda-forge 频道或网络限制。方案 2：升级 CUDA 至 11.8+（需硬件支持）问题 3：GCC

代码数据集：通过上图数据集，使用如下三个时间操作函数进行演示。to_datetime()DateOffset()Datetimeindex()1 pd.to_datetime()功能：将str和unicode转化为指定时间戳格式time=pd.to_datetime('2021-06-10 12:00:00',format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')time:2021/06/10 1

边缘检测普通边缘检测opencv提供许多边缘检测滤波函数，这些函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和颜色，但是这些函数容易将噪声错误识别为边缘。缓解这个问题首先对图像进行模糊处理。python实现方法如下：import cv2def edges(src,blurKsize=7,edgeKsize=5):if blurKsize >=3:src=cv2.imread(src

机器学习面试题1.机器学习项目流程详细1.1定位数学问题1.2获取数据1.3特征预处理与特征选择1.4训练模型与调优1.5模型判定1.6模型集成1.7上线测试2.有监督学习和无监督学习的区别2.1监督学习2.2无监督学习2.3常用算法3.数据归一化处理的作用4.不需要做归一化处理的算法有哪些5.介绍一下逻辑回归LR6.逻辑回归与线性回归的区别与联系7.正则化的含义7.1线性回归拟合问题7.2逻辑回

在这个阶段，我们使用一些解释技术，如局部模型解释、特征重要性分析、影响力分析等，来帮助我们理解模型是如何做出预测的，哪些特征对预测结果产生了重要影响，以及模型的决策是否合理和可信。事后可解释性的优点是，即使我们在构建模型时没有考虑可解释性，通过后续的解释分析，仍然可以获得对模型的解释，从而增强对模型的理解和信任。可解释性的重要性包括满足人类的好奇心和学习需求，协调知识结构中元素之间的矛盾，检测模型