本章将会讲解云计算，内存虚拟化的知识。

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。

今天我们学习了嵌入和向量数据库的基本原理，并且对嵌入(Embeddings)和开源数据库Chroma进行了实际的操作，并观察了它们的返回结果，同时我们还发现了两种Chroma数据库相似搜索失效的场景。关于如何避免产生失效的结果我们将在下一篇博客中进行讨论。

欢迎参加腾讯云 Cloud Studio 实战训练营！在本次训练营中，我们将通过沉浸式体验，带您一步步编写一个基于 Nuxt.js 的静态博客系统。无论您是初学者还是有一定编程经验的开发者，本训练营都将为您提供一个深入了解和掌握 Nuxt.js 技术以及静态网站开发的机会。使用 Nuxt.js 作为前端框架，我们将能够充分利用其强大的功能和优势，快速搭建一个高效、可扩展的静态博客系统。

相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢？同时，如果只是网络层数的堆叠，那么为什么前人没有获得ResNet一样的成功呢？

使用Keras库，可以创建一个适合你的问题的神经网络模型。选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。编译模型，并使用训练数据对模型进行训练。使用训练好的神经网络模型，可以使用预测函数进行数据回归预测。输入待预测的特征数据，将得到的预测结果作为连续值进行回归预测。通过以上步骤，你可以使用Python中的神经网络进行数据回归预测。请根据你的具体问题和数据进行相应的调整和修改。首先，准备用于训

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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而且我也有部署stable diffusion v1/v2的经验，想着应该会很快部署完stable diffusion webui，但是没想到在部署过程中，遇到各种各样的奇葩问题，特此在此记录一下。clip和open_clip的安装问题，在modules/launch_utils.py中将"https://github.com/“更改为"https://kgithub.com/”。重新运行./we

12345注意：自动增长从1开始，每次添加一条数据，自动增长的列会+1，但是如果把某条数据删除，自动增长的数据也不会重复生产(自动增长的数据不会保证连续);1234567注意:在实际企业项目的数据库设计中，联合主键使用频率不高，当一个数据表中没有明确的字段可以作为主键时，我们可以额外添加一个ID字段作为主键。