- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 神经网络与深度学习学习笔记 第六章 循环神经网络
由于邱老师比较注重版权，因此在此声明，所有内容全部为学习邱老师课程及讲义的学习心得，不得用于任何类型的盈利活动，所有知识版权全部归邱锡鹏老师所有，在此仅做二次加工，以进行学术交流与分享！本博客分享结合邱老师的网课食用效果更佳！话不多说，我们直接开始正文！
2024-10-31 17:30:13
1151
原创 大模型RAG智能问答挑战赛 baseline代码精读
RAG（检索增强生成）是一种结合了检索模型和生成模型的技术，它通过检索大量外部知识来辅助文本生成，从而提高大型语言模型（LLMs）的准确度和可靠性。而要想了解RAG具体是怎么工作的，则要从一幅原理图说起。引用：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?
2024-09-04 12:01:43
1079
原创 2024 Datawhale AI夏令营 第五期 Task2 && Task3:baseline改进方法与具体思路
站在一个参赛者的视角尽我所能对城市违法行为检测中baseline原有代码提出一些改进思路
2024-08-29 18:17:07
1113
2
原创 [排名前5%解法] 2024 Datawhale AI夏令营 Task1:基于自动机器学习AutoGluon进行产量预测
你好！这是我第一次参加AI相关的赛事，和很多刚刚接触AI赛事的小白一样，在面对Task1的时候，一开始我也是一脸懵逼的。在经历了两天左右的探索之后，我了解到了物质科学赛道产率预测的实践背景，并尝试使用了多种机器学习方法进行预测，单个机器学习方法虽然有效但在大佬云集的排行榜上则略显逊色了。之后，我尝试进行了基于贝叶斯优化的超参数调优和模型集成，但还是难以与诸位大佬的深度强化学习DNN方法，大模型方法等高级方法一较高下。
2024-07-27 22:13:42
1235
原创 猴子选大王 PTA Python实现, 简洁
以列表为载体, 通过队列模拟报数过程N = eval(input())ls = list(range(1,N+1))while len(ls)>1: for i in range(1,4): if i%3 != 0: ls.append(ls[0]) ls.pop(0) if i%3 == 0: ls.pop(0)print(ls[0])...
2021-02-16 12:46:43
786
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人