初始化大模型# 定义3个独立任务的消息列表SystemMessage(content="你是一位乐于助人的智能小助手"),HumanMessage(content="请帮我介绍一下什么是机器学习")SystemMessage(content="你是一位乐于助人的智能小助手"),HumanMessage(content="请帮我介绍一下什么是AIGC")SystemMessage(content="

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大模型的普及不仅带来了能力的升级，也重构了开发思路——从“写代码实现功能”到“用模型能力落地业务目标”。本文结合实际案例，拆解大模型开发范式的四层演进逻辑，帮你理清不同场景下的技术选择。

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LangChain 是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架，特别是与大型语言模型（LLMs）交互的应用。它旨在简化和加速开发过程，使开发者能够更轻松地创建复杂的自然语言处理（NLP）应用。LangChain 是一个强大的工具，适合希望利用语言模型构建应用的开发者。它的模块化设计和灵活性使得开发者能够快速构建和迭代各种 NLP 应用。LanChain是一个强大的框架，旨在简化和加速基于大型语言模

先回忆一下：SRCNN缺点依赖于图像区域收敛速度慢哈尺度固定计算量大模型输入：原始低分辨率图片核心：亚像素卷积。在网络的最末端实现LR到HR的分辨率背景：之前的SRCNN，通过双三次插值得到的高分辨率的图像，直接从低分辨率LR得到了高分辨率的图片。（输入是双三次插值的高分辨率图像（类似于粗糙的高分辨率图像）），那么在网络卷积中就会造成，粗糙的高分辨率图和标签进行计算。这样计算时间复杂度较大。ESP

传统机器学习SVM,boosting,bahhing,knn深度学习CNN（典型）,GAN地震应用方向叠前地震数据随机噪声去除，实现噪声分离面波去噪面波作为很强的干扰波出现在地震勘探中，大大降低了地震记录的分 辨率和信噪比。深度学习作为一种数据驱动类方法

– 对之前SRCNN算法的改进输出层采用转置卷积层放大尺寸，这样可以直接将低分辨率图片输入模型中，解决了输入尺度问题。改变特征维数，使用更小的卷积核和使用更多的映射层。卷积核更小，加入了更多的激活层。共享其中的映射层，如果需要训练不同上采样倍率的模型，只需要修改最后的反卷积层大小，就可以训练出不同尺寸的图片。模型实现import mathfrom torch import nnclass FSRC

特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理这里是基于resnet网络与Fpn做的结合，主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合，实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下：import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.functi

Perceptual Losses感知损失感知损失图像转换问题（image transformation tasks），输入一副图像转换成另一幅图像输出。现有方法来解决的图像转换问题，往往以监督训练的方式，训练一个前向传播的网络，利用的就是图像像素级之间的误差。这种方法在测试的时候非常有效，因为仅仅需要一次前向传播即可。但是，像素级的误差没有捕获输出和ground-truth图像之间的感知区别（p