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2.3 序列
2.3 序列 2.3.1 嵌套偶对 2.3.2 递归列表 2.3.2 元组 II 2.3.4 序列迭代 2.3.5 序列抽象 2.3.6 字符串 2.3.7 接口约定 2.3 序列 来源：2.3 Sequences 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 序列是数据值的顺序容器。不像偶对只有两个元素，序列可... -
十三、树和森林
十三、树和森林 Adaboost 分类器 决策树分类器 决策树回归 特征的重要性 使用随机森林的特征选择 在随机森林中处理不平衡类别 随机森林分类器 随机森林分类器示例 数据的注解 随机森林回归 在随机森林中选择特征重要性 泰坦尼克比赛和随机森林 性别 年龄 可视化决策树 十三、树和森林 作者：Chris Albon 译... -
第二章 快速迭代的发展历程
第二章 快速迭代的发展历程 第二章 快速迭代的发展历程 在ChatGPT一词中，Chat是指对话方式，GPT是指背后的技术，其是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于文本问答、文本摘要、语言翻译、文本分类、代码生成和对话对答等工作中。从最初版本的GPT-1到GPT-4（ChatGPT），仅用4年时间ChatGPT就实现了快速的迭代式演... -
torchvision对象检测微调教程
torchvision 对象检测微调教程 定义数据集 为 PennFudan 编写自定义数据集 定义模型 1-将预训练模型用于微调 2-修改模型以添加其他主干 PennFudan 数据集的实例细分模型 将所有内容放在一起 测试forward() 方法（可选） 总结 torchvision 对象检测微调教程 原文：https://py... -
分布式 RPC 框架入门
分布式 RPC 框架入门 使用 RPC 和 RRef 的分布式强化学习 使用分布式 Autograd 和分布式优化器的分布式 RNN 分布式 RPC 框架入门 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/rpc_tutorial.html 作者 ：Shen Li 先决条件： PyTo... -
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
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用字符级RNN分类名称
用字符级RNN分类名称 准备数据 将名字转化为张量 创建网络 训练 准备训练 训练网络 绘制结果 评估结果 在用户输入上运行 练习 用字符级RNN分类名称 译者：@孙永杰 作者 : Sean Robertson 我们将建立和训练一个基本的字符级RNN进行分类单词. 字符级别的RNN将单词读为一系列字符 - 在每个步骤输... -
Spark-Scilit-X1-13B开源大模型，高效AI开发工具
一、前言：为什么说它解决了 AI 开发的核心痛点？ 二、技术深析：3 大突破点奠定 “高效开发” 基石 1. 架构创新：Spark 引擎原生集成（核心差异点） 2. 性能优化：13B 模型的 “轻量革命” 3. 生态兼容：零成本对接现有开发栈 三、性能实测：碾压同类模型的 5 组关键数据 四、开发实战：3 类场景的 “效率暴击” 演示 场景 1：... -
空白文档
Code on Github 在线阅读 文档目录 关于 Markdown 第一个 Markdown 文档 Hello.md 语法 段落与换行 标题 引用 列表 代码 分隔线 超链接 图片 强调 字符转义 扩展语法 删除线 代码块和语法高亮 表格 Task List 编辑器与扩展 Markd... -
第五章 序列和协程
第五章 序列和协程 5.1 引言 5.2 隐式序列 5.2.1 Python 迭代器 5.2.2 for 语句 5.2.3 生成器和yield 语句 5.2.4 可迭代对象 5.2.5 流 5.3 协程 5.3.1 Python 协程 5.3.2 生产、过滤和消耗 5.3.3 多任务 第五章 序列和协程 来源：Chapter 5...
