当然，结合案例实战，看代码是如何构建神经网络的才是最重要的，下面就是一个股价预测案例，核心是在于怎么构建LSTM网络结构，怎么进行前向传播。

这是一道“泰迪杯“杯的数据分析赛题，对于我现阶段，难度还是很大的，参考了不少资料做完的，这一次我再一次意思到了自己的实力🌵🌵🌵🌵🌵🌵；熟练使用Pandas、机器学习库是基础😢😢😢😢😢😢😢;我感觉数据分析具有很强的业务性，很适合学生去学习，从而了解业务；这一次代码量很大，观看起来应该都很麻烦，但是总体坐下来对数据分析逻辑也有了不小帮助；

摘要： BERT是一种基于Transformer编码器的预训练语言模型，通过双向上下文捕捉文本信息。其架构包括输入层（Token/Position/Segment Embedding）、Transformer编码器（自注意力机制等）和任务相关输出层。BERT采用两种预训练任务：MLM（随机遮蔽词汇预测）和NSP（句子连续性判断）。与GPT不同，BERT是双向模型，适用于多种NLP任务。输入支持单句

GPT

LLama

本文介绍了RAG（检索增强生成）框架及其应用实践。RAG通过整合检索与生成，实现了知识更新无需重新预训练，并提升了模型回答的可解释性。文章详细解析了RAG的流程，包括文本分块、向量化、索引构建、检索、重排序和提示词工程等步骤。最后以Qwen大模型为例，展示了RAG的实战应用，包括PDF文本读取、分块处理、向量嵌入、相似度计算和语义搜索等关键环节，为读者提供了完整的RAG实现方案。

本文介绍了Ollama本地大模型部署工具的使用方法。主要内容包括：下载安装Ollama（版本0.16.3）、部署轻量级qwen3:0.6b模型、运行与退出操作。重点讲解了Ollama提供的API接口，包括聊天对话、文本向量化、模型管理等8个核心接口的调用方法和Python示例代码，特别详细说明了/chat和/embeddings接口的使用场景和请求格式。文章还提及了因硬件限制选择小模型的考虑，为本

环境：seaborn绘制热力图的时候，版本需要与matplotlib版本配对，matplotlib版本需要在3.8.0以下随机森林：可以决解多重共线性问题进一步熟悉了数据分析的过程不足：算法的扩展性、数据特征提取没有做。

yolov5源码中，网络结构的参数存放在.yaml文件中，如下：每个.yaml文件中都有一下几个部分：以为例子：文件描述了模型的参数、骨干网络（backbone）和头部网络（head），以及它们之间的连接方式。🎫 **提示：**不同的.yaml文件只是和不一样。anchors:backbone:head: [参数nc: 80：表示模型被训练来检测 80 类物体，这是 COCO 数据集的类别数量。

时间是每隔固定时间收集的，故有用特征为：温度、CO、Soot。rmse、r2都不错，但是拟合度还可以再提高。