dataset主要是用于构造数据集（支持索引），dataloader可以拿出一个mini-batch供我们快速使用。

从传统的基于规则、基于统计的方法到深度学习和 Transformer 架构，研究人员一直没有停下对 NLP 探索的脚本，即便经历了人工智能的几次寒冬。随着 GPT 和 BERT 的出现，再到今天各种大模型在不同领域得到广泛应用，计算机已经能够理解和生成几乎所有语言的精髓并顺利的通过“图灵测试”。这一切不仅改变了我们与机器的互动方式，更为信息的获取、理解和交流开辟了崭新的天。d_%7Bk%7D。

我们以学校体系进行建表。将数据库命名为create database相同四个关键的实体分别是学院、老师、学生和课程，其中，学生跟学院是从属关系，这个关系从数量上来讲是多对一关系，因为一个学院可以有多名学生，而一个学生通常只属于一个学院；同理，老师跟学院的从属关系也是多对一关系。一名老师可以讲授多门课程，一门课程如果只有一个授课老师的话，那么课程跟老师也是多对一关系；如果允许多个老师合作讲授一门课程

霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术，通过投票算法检测识别具有特定几何形状的物体。我们这篇文章，主要对直线进行检测。1.2 Hough变换原理我们看见直角坐标系中有两个点A B，他们构成了一条直线y=kx=b。知道了斜率k和截距b就可以确定一条直线。我们可以将这个坐标系看成一个笛卡尔空间。往深处思考一下，其实x就是我们的输入，k和b就是参数，y就是输出。就是当我们知道一个x，就一定知道直线上对于

在之前提到，将一个张量对其进行全连接后，会出现例如第一行的最后一位与第二行的第一位最终会连接在一起，丧失了一些原有的空间信息。二维卷积，按照其原始的空间结构进行保存。目标：明确输入和输出的维度（方便我们进行不同的卷积操作）方法：构建特征提取器feature extraction，构建分类器classification（全连接）首先由于全连接会丢失空间信息，因此我们通常先对其进行特征提取，使用到卷积

qtdesigner中label的相关用法

骨架提取是图像处理或计算机视觉中的一种技术，用于从二值化图像中提取物体的中心线或轮廓，通常称为“骨架”或“细化图像”。这一技术主要用于简化形状表示，同时保留物体的拓扑结构。这里我们强调了，是对二值化图像中进行提取。

霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术，通过投票算法检测识别具有特定几何形状的物体。我们这篇文章，主要对直线进行检测。1.2 Hough变换原理我们看见直角坐标系中有两个点A B，他们构成了一条直线y=kx=b。知道了斜率k和截距b就可以确定一条直线。我们可以将这个坐标系看成一个笛卡尔空间。往深处思考一下，其实x就是我们的输入，k和b就是参数，y就是输出。就是当我们知道一个x，就一定知道直线上对于