本文摘要介绍了文本预处理和语言模型的基础知识，以及RNN、GRU、LSTM等神经网络模型。主要内容包括：1）文本预处理步骤（读取数据、词元化、构建词表）；2）语言模型定义与实现（n元语法模型、困惑度评估）；3）RNN及其变体GRU、LSTM的原理；4）编码器-解码器架构及其在seq2seq任务中的应用。重点强调了文本预处理和语言模型的重要性，而RNN系列模型仅需了解。文中提供了完整的代码实现，包括

摘要：本文介绍了迁移学习和BERT模型的关键内容。迁移学习通过预训练模型提取特征，构建新网络处理新任务。BERT是基于Transformer编码器的双向语言模型，创新点包括掩码语言模型和下一句子预测任务。文章详细说明了BERT的架构、代码实现（包括输入表示、编码器和预训练任务）以及微调方法。最后介绍了优化算法，从梯度下降到AdamW，指出大模型普遍采用AdamW优化器。全文涵盖了从理论基础到实践实

摘要：本文介绍了迁移学习和BERT模型的关键内容。迁移学习通过预训练模型提取特征，构建新网络处理新任务。BERT是基于Transformer编码器的双向语言模型，创新点包括掩码语言模型和下一句子预测任务。文章详细说明了BERT的架构、代码实现（包括输入表示、编码器和预训练任务）以及微调方法。最后介绍了优化算法，从梯度下降到AdamW，指出大模型普遍采用AdamW优化器。全文涵盖了从理论基础到实践实

本文系统介绍了自然语言处理中的注意力机制及其相关技术。主要内容包括：1）束搜索算法原理及其在序列预测中的应用；2）注意力机制的核心思想与实现方法，包括Nadaraya-Watson核回归示例；3）自注意力机制和位置编码；4）Transformer架构详解，涵盖多头注意力、前馈网络、层归一化等关键组件；5）完整的编码器-解码器实现及训练过程。文章通过理论分析和代码实现相结合的方式，深入阐述了现代NL

本文系统介绍了自然语言处理中的注意力机制及其相关技术。主要内容包括：1）束搜索算法原理及其在序列预测中的应用；2）注意力机制的核心思想与实现方法，包括Nadaraya-Watson核回归示例；3）自注意力机制和位置编码；4）Transformer架构详解，涵盖多头注意力、前馈网络、层归一化等关键组件；5）完整的编码器-解码器实现及训练过程。文章通过理论分析和代码实现相结合的方式，深入阐述了现代NL

本文介绍了计算机视觉中的目标检测、语义分割和序列模型三大任务。目标检测部分详细讲解了边界框表示方法及代码实现，并概述了R-CNN系列、SSD、YOLO等经典算法的发展历程和特点。语义分割部分简要说明其像素级分类的特性。序列模型部分则介绍了时间序列数据的建模方法，包括马尔科夫假设和潜变量模型等自回归模型计算方法。文章还指出当前主流算法已转向YOLOv8/v9、DINOv2、SAM等更先进的模型。

本文介绍了计算机视觉中的目标检测、语义分割和序列模型三大任务。目标检测部分详细讲解了边界框表示方法及代码实现，并概述了R-CNN系列、SSD、YOLO等经典算法的发展历程和特点。语义分割部分简要说明其像素级分类的特性。序列模型部分则介绍了时间序列数据的建模方法，包括马尔科夫假设和潜变量模型等自回归模型计算方法。文章还指出当前主流算法已转向YOLOv8/v9、DINOv2、SAM等更先进的模型。

本文介绍了深度学习中的三种关键技术：数据增强、微调和目标检测。数据增强部分阐述了翻转、切割、颜色变换等方法，并提供了相关代码实现。微调部分讲解了预训练模型的应用方式，包括冻结层训练和完全微调，并以热狗识别为例演示代码实现。目标检测部分重点介绍了锚框生成、交并比计算和非极大值抑制算法，详细说明了边界框标注和预测的完整流程，并提供了完整的代码示例。这些技术能有效提升模型性能，特别是在数据量有限的情况下

本文介绍了深度学习中的三种关键技术：数据增强、微调和目标检测。数据增强部分阐述了翻转、切割、颜色变换等方法，并提供了相关代码实现。微调部分讲解了预训练模型的应用方式，包括冻结层训练和完全微调，并以热狗识别为例演示代码实现。目标检测部分重点介绍了锚框生成、交并比计算和非极大值抑制算法，详细说明了边界框标注和预测的完整流程，并提供了完整的代码示例。这些技术能有效提升模型性能，特别是在数据量有限的情况下

云服务器有很多，可以自行选择一家性价比高的，但长期从事深度学习、大模型等相关工作还是建议组里有计算资源。复制下来是红色框的信息，根据红色框编写绿色部分内容（其中01序号自定），删除红框内容并保存。（3）验证后创建notebook-输入需要训练的代码-选择GPU/TPU即可。（4）使用更轻量的模型（MobileNet / ResNet18）；（3）减少模型复杂度 / 层数 / 通道数；（1）减小ba