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RSS订阅原创 手搓NN--Excel解释神经网络-AI by hand系列3：RNN-2
1.预测效果好时，能够较好学习到正弦曲线特征，但时间越靠后预测误差越大。
2025-10-17 22:12:51
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原创 手搓NN--Excel解释神经网络-AI by hand系列2：RNN-1
附源代码，可直接运行，节省大家设置初始化参数时间。程序运行结果和excel一致。
2025-10-16 11:36:52
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原创 手搓NN--Excel解释神经网络-AI by hand系列1：单层NN和3隐层MLP
可以加深对训练过程和梯度下降原理的理解，附excel文件下载。
2025-10-15 20:24:44
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原创 qwen3试用体验
同时问qwen3:4b和deepseek-r1:7b，两个大模型都给出了正确结果，但qwen3:4b思考速度明显太慢。问题为：电动汽车电池管理系统SOC累积误差限值标准是多少？总体来说qwen3效果应该没有官方发布说的效果那么惊艳。直接新建对话回答也不对，原因在于5.3处理有歧义。可能是小模型表格识别能力不行，换一个标准。规范原文，正确答案应该是0.5。本地知识库+小模型仍然回答错误。在线没开联网功能也回答正确。继续追问，回答定位条文错误。导入本地知识库，回答错误。光用CPU有点吃不消。
2025-04-30 16:18:00
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原创 无需魔法，单卡4090，Ubuntu20，离线本地部署DeepSeek-r1:32b+dify知识库RAG
网络测试：curl -x http://windows物理机IP:7890 https://api.ollama.ai/v1/version。export https_proxy=http://windows物理机IP:7890。export http_proxy=http://windows物理机IP:7890。设置GPU运行：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0。GPU占用还可以，回答还比较快，没有并发访问的情况下。source /etc/profile使配置生效，
2025-04-28 12:58:32
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原创 无需魔法，无GPU，windows10，本地知识库部署DeepSeek-r1:1.5b/7b试用体验
3.硬件配置：个人荣耀I7笔记本电脑选择了7b,只用了CPU，有点慢，后续安装CUDA试试，10w以内配置服务器可以实现企业级应用，linux部署成本高一些。_deepseek 企业知识库-优快云博客。然后又安装了DeepSeek-r1:1.5b，速度很快，但是很多简单的问题都回答得不好，本地知识库还能识别多模态表格，但是问题回答错了。，注册和邀请双方都送100充值券，不充VIP也有不少免费的大模型可以用，亲测好用，强烈安利。一个更比一个强，还要啥自行车，赶紧用起来，多个大模型说的可以对比着看，哈哈。
2025-04-25 19:23:55
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1
tom yeh教授ai by hand系列excel，NN和MLP的两个excel文件
2025-10-15
空空如也
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