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RSS订阅原创 Datawhale竞赛方案详解学习笔记
数据竞赛本质是通过数据驱动解决具体问题，赛题往往可转化为特定技术领域的问题，比如自然语言处理（NLP）。词向量（Word Embedding）+ 机器学习模型（如XGBoost、随机森林）。BERT模型用于实体识别任务。微调大模型（如Qwen模型）提高模型泛化能力。在数据竞赛中，熟练掌握基础知识与先进模型、持续优化baseline是取得高分的关键。高效利用算力资源，可以显著加速实验过程。通过以上策略，能够更加有条理地应对数据竞赛中的各种挑战，取得更好成绩。
2025-04-30 17:17:58
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原创 制作docker镜像并保存为tar文件
@装了docker的linux服务器（我用的最便宜的腾讯云，windows环境应该也可以，但是本人没尝试）从头开始做一个镜像太麻烦了，所以我们一般先根据自己的需要下载一个基础的镜像，可以在docker hub（https://hub.docker.com/）里搜一个pull下来，或者在某个前男友的服务器里下载一个，总之找到一个就行。 如果是下载的tar包，需要放到linux服务器里，运行docker load命令加载为镜像。一听要写什么file就容易心生烦躁，尤其最讨厌这个时候谁跟你说“这个很简单”，所以
2023-01-20 16:02:53
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原创 Panda报错Key_error
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 今天在用前面同事写的pandas处理数据的代码的时候，遇到了Key_error的报错。只是替
2021-02-26 16:28:31
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空空如也
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