人工智能学习笔记
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博主在人工智能领域的学习笔记
诸神缄默不语
浙大AI硕士毕业生，研究方向主要是自然语言处理和图神经网络。目前在传统企业做研发岗。
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深度学习中的Checkpoint是什么？原创 2025-02-09 12:22:31 · 1690 阅读 · 0 评论 -
阿里大模型：Qwen2.5
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Re 80 读论文：DeepSeek-V3：2025年初最强大模型（几天前还是的）
DeepSeek-V3论文阅读笔记原创 2025-02-08 09:51:30 · 1637 阅读 · 0 评论 -
Re 79 读论文：RoPE RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding
RoPE论文阅读笔记原创 2025-02-07 10:11:53 · 957 阅读 · 0 评论 -
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Re78 读论文：GPT-4 Technical Report
论文阅读笔记：GPT-4 Technical Report原创 2025-01-15 16:12:00 · 1131 阅读 · 0 评论 -
Re77 读论文：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
论文阅读笔记：《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》原创 2025-01-06 14:49:15 · 2377 阅读 · 0 评论 -
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Re76 读论文：新兴技术的多指标量化识别研究——基于向量表征方法的探索
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如何调用百度文心一言API实现智能问答
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Lora里面说大模型参数是over-parametrized（过参数的），什么是over-parametrized？（另附相关概念：double descent和bias-variance trade原创 2024-11-20 14:27:47 · 1820 阅读 · 0 评论 -
游程编码（Run-Length Encoding, RLE）在图像分割中的应用
本文介绍游程编码（Run-Length Encoding, RLE）在图像分割中的应用原创 2024-11-15 18:01:00 · 585 阅读 · 0 评论 -
RGBA图像格式详解
RGBA代表红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）和透明度（Alpha）。它是在RGB颜色模型的基础上增加了一个透明度通道，使得图像可以表现出半透明效果。红色（R）：表示红色的强度，取值范围为0-255。绿色（G）：表示绿色的强度，取值范围为0-255。蓝色（B）：表示蓝色的强度，取值范围为0-255。透明度（A）：表示图像的透明度，取值范围为0-255。其中，0表示完全透明，255表示完全不透明。原创 2024-11-15 17:46:40 · 1985 阅读 · 0 评论 -
PIL包在Python图像处理中的应用
本文介绍PIL包在Python图像处理中的应用原创 2024-11-15 17:43:34 · 539 阅读 · 0 评论 -
Python 3中的OpenCV（cv2）：图像处理的强大工具
本文介绍cv2包原创 2024-11-15 14:58:11 · 1377 阅读 · 0 评论 -
torchvision库在进行图片转换操作中报antialias参数没有显式设置会导致不同图片后端中的值不统一的警告信息
处理torchvision库的警告信息：UserWarning: The default value of the antialias parameter of all the resizing transforms (Resize(), RandomResizedCrop(), etc.) will change from None to True in v0.17, in order to be consistent across the PIL and Tensor backends. To supp原创 2024-11-15 14:28:03 · 894 阅读 · 0 评论 -
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本文介绍如何在Win10系统本地部署语音转文字模型FunASR原创 2024-11-11 22:49:26 · 3165 阅读 · 2 评论 -
提示工程指南 笔记
《提示工程指南》笔记原创 2024-11-05 15:16:08 · 1294 阅读 · 0 评论 -
Re75 读论文：Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
论文阅读笔记：Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools原创 2024-10-16 16:45:41 · 1249 阅读 · 0 评论 -
Re74 读论文：DataGemma Knowing When to Ask - Bridging Large Language Models and Data
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DataGemma：谷歌大模型
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《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》论文阅读笔记原创 2024-05-02 17:22:24 · 965 阅读 · 0 评论 -
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