<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ColinCooper的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ColinCooper]]></copyright><item><title><![CDATA[Deepseek本地部署与离线部署（以及ollama模型拉取报错）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/146140752</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/146140752</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Sun, 09 Mar 2025 23:02:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[注意：首次下载模型时，除了模型（最大的）、1K的文件、以及另外2个分别是1K和2K的文件，而后面再次下载其他模型时，不再下载4个，而是2个文件（模型和1K文件）。models文件夹中，manifest文件夹中，也需要全部拷贝，否则，在命令行中ollama list无法识别出已下载的模型。当然，还有大神给出的方法，写一个modelfile文件，好像是要指明模型路径怎么怎么。Chatbox安装后，设置中选择ollama的api，选择对应模型。右边聊天设置中，设置API大模型提供商，和对应的模型，如14B。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【学习笔记】Transformer]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130214111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130214111</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Tue, 18 Apr 2023 10:23:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[transformer简介]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】CV_基于CNN的图像分类模型_代码逐行注释解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130114445</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130114445</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Wed, 12 Apr 2023 20:59:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于CNN的图像分类模型，典型训练策略和网络模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【学习笔记】循环神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130001208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/130001208</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Fri, 07 Apr 2023 00:12:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[RNN基础知识]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【文献笔记】Deep Learning_LeCun_深度之眼]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129945810</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129945810</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Tue, 04 Apr 2023 09:52:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 引言2 监督学习3 反向传播算法4 卷积神经网络5 基于深度卷积神经网络的图片理解6 分布表示和语言模型7 循环神经网络8 深度学习的未来。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Pytorch】《Pytorch深度学习实践》学习笔记_02_线性模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129939044</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129939044</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2023 20:41:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[courses from B站up：刘二大人[02_Pytorch深度学习实践_线性模型](https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2&vd_source=0a87fa21303cdcf99a4d7ecce758d513)- 线性模型：通过训练集数据，找到一种变量之间的函数关系，用来做预测。- 机器学习几个要素：数据集Datasets、模型、训练集、预测。- 要做的事：通过该模型找到最有曲线的参数w值。- 计算损失值：loss=(y'-y)2。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【学习笔记】ChatGPT 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129719689</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/129719689</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Thu, 30 Mar 2023 23:20:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[ChatGPT 学习笔记
概述
背景

Chat GPT(Generative Pre-trained Tansformer)一种生成式预训练模型。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。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。
是NLP领域一种语言模型，训练GTP-3投入了1200亿美元电费，上万GPU集群。OPENAI有微软投资的数据中心。
NLP的训练，并非数据越多越好。参数越多，模型越复杂，答案越固定精准，泛化能力弱，不一定适应下游场景，不是ChatGPT的目标。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[现代交换技术学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/112390209</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ColinCooper/article/details/112390209</guid><author>ColinCooper</author><pubDate>Sat, 09 Jan 2021 13:08:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[现代交换技术扫盲学习笔记前言一、交换技术概述1.相关概念2.终端设备3.传输设备4.交换设备二、交换技术1.概述2.读入数据总结
前言
交换技术是通信网络中的关键技术，进行必要的扫盲学习，确保学习他人学位论文时，弄懂信令层面的机制问题。
一、交换技术概述
1.相关概念
（1）中心设备：交换机
（2）连接交换机与用户之间的电话线：用户线
（3）交换机之间的通信线路：中继线
若交换机之间距离较远，在中继线上传输信号需要使用传输设备。
2.终端设备
概念：面向用户，功能是将需要传送的信息转换为线路上可以传输的电信]]></description><category></category></item></channel></rss>