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GCNN：用于文本分类的门控卷积神经网络。TextClassificationModel：使用嵌入和线性层的简单文本分类模型。12本文代码来自网络仅供学习，原文地址挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。

微调时只需要使用以下命令运行 train_text_to_image_lora.py 文件即可。需要根据下载的路径文件地址对相应的参数进行修改，如。样本数据量为883，这里设置了train_batch_size为2，max_train_steps为7500，数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和 text（文），如下图所示。代码运行后，会生成一个 pokemon.png 的图片，

在本节中，我们将使用YOLO算法执行目标检测。目标检测是计算机视觉中的一项常见任务，借助深度学习技术，我们可以实现高准确度的检测。YOLO在COCO数据集(数据集中包含80个类别和超过300000张图像)中可以达到60.6mAP20 fps) 或33mAP220 fpsYOLO是深度学习网络目标检测的一类重要分枝，其将输入图像划分为SxS网格。对于每个网格，YOLO检查B个边界框，然后深度学习模型

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回归分析是一种预测性的建模技术，研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析是建模和分析数据的重要工具。比如预测股票价格走势、预测居民收入、预测微博互动量等等。常用的有线性回归、逻辑回归、岭回归等。本文主要使用线性回归。

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