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RSS订阅原创 DataWhale AI夏令营：大模型技术方向（小白学习篇）
0 数据竞赛的tips1 赛题背景2 数据解读及官方例子的baseline学习了解数据task1识别商品（文本编码）task2 用户评论情感分析(文本分类)task3 评论聚类（文本聚类）3 小白的学习总结和回顾官方给的baseline写得很清晰简洁，很好地划分了几个task。代码和模型上在查资料和问AI的基础上慢慢理解，整体流程上，拆分下来还是数据预处理、特征选择构造、预训练和预测提交，虽然在实际的代码里，有很多封装起来的东西，乍一看没那么好理解。
2025-07-14 22:11:16
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原创 前端三件套系列漫谈（2）--HTML和CSS
html是一种用于定义内容结构的标记语言，用来定义内容的结构和骨架，比如标题、正文等语义化结构。核心特点是平台无关性（无需针对特定平台进行修改）和语义化。
2025-07-11 14:55:52
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原创 前端三件套系列漫谈（1）--前端变迁和浏览器
谈及最朴素意义的前端，是浏览器呈现的页面。它是针对浏览器的开发，在浏览器进行。HTML描述了框架、CSS美化了页面样式、JavaScript从交互角度描述了页面行为，浏览器将这三个小伙伴的内容解析并渲染，呈现在了用户面前。这个系列文章将结合浏览器浅谈HTML、CSS、JavaScript这三件套的基础内容（作为近期的学习总结(✿◡‿◡)…
2025-07-10 17:10:22
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原创 【大语言模型】02 大模型技术基础
后训练阶段，可以理解为练题阶段，一是指令微调（Instruction Tuning），方法是使用输入于输出配对的指令，目的是提升任务求解能力。二是人类对齐（Human Alignment），想要模型输出的结果好（符合人类的期望需求），需要加入评判，引入基于人类反馈的强化学习方法（RLHF）。KM扩展定律：OpenAI团队建立的神经语言模型性能与参数规模（N）、数据规模（D)、计算算力（C）之间的幂律关系。模型的语言建模损失：不可约损失（真实数据分布的熵）+可约损失（真实和模型的KL散度，可通过优化减少）
2025-03-16 21:53:45
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原创 A project with an Output type of Class Library cannot be started directly
vstudio 运行报错："A project with an Output type of Class Library cannot be started directly"
2024-03-06 14:41:59
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原创 C# 抓取网页og数据
很多聊天软件当用户发送网址信息时，会识别网址并显示简短信息的小卡片在聊天框中。为了实现这样的预览效果，我们需要知道网址预览的小卡片中的数据是从哪来的。抓取这段内容的 content，需要用到。
2024-01-23 16:27:39
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原创 C# 多线程
Task类：.Net FrameWork中提供的一种高级的多线程编程方式，用于执行异步操作。异步方法（async/await)：更现代、更简洁的处理异步操作的方式。obj 是一个对象，它用于表达一个互斥锁。的线程将会被阻塞，直到当前线程退出该代码块。Thread类，最基本的创建线程的方法。保护的代码块时，其他试图访问。
2023-10-20 11:45:16
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原创 C#方法参数
关键字可以指定采用数目可变的参数的方法参数。参数类型必须是一维数组。对于引用而言，对于形参的操作对实参也有效。参数传递的变量在方法调用中传递之前必须进行初始化。传递参数，对形参进行的操作也会对实参生效。可以不用初始化，但是在返回前需要给它赋值。可以更改参数值，更改指向对象。传递参数，但确保未修改参数。传参前必须经过初始化。
2023-07-14 15:57:00
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原创 C# 继承、重写与覆盖
在子类中用new关键词修饰定义中与基类同名的代码，叫覆盖。修饰的方法，叫虚方法。方法提供从基类继承的方法的新实现。声明同名方法，这叫“重写”。
2023-07-12 15:48:03
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原创 JS原生事件与React事件处理
js原生事件与React事件处理原生事件常见的原生事件采用DOM2级，给浏览器提供了一个函数:：该方法将指定的监听器注册到上，当该对象触发指定的事件时，指定的回调函数就会执行。还有一个相对应的方法移除事件监听器。事件名API：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/Element#%E4%BA%8B%E4%BB%B6在DOM2级模型中，一次事件的发生包含三个过程：事件捕获阶段、处于目标阶段和事
2022-12-06 09:40:41
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原创 数据结构（8）-内部排序
排序的基本概念排序：重新排列，使表中元素满足按关键字有序的过程。根据元素在排序过程是否完全在内存中，将排序分为（1）内部排序（2）外部排序内部排序两种操作：（1）比较（2）移动 （基数排序不基于比较）下面介绍几种基本的内部排序算法思路，代码实现(大多为伪代码)，性能分析。插入排序基本思想：每次将一个待排序的记录按关键字大小插入前面已经排好的序列。三类插入排序算法：直接插入排序，折半插入排序，希尔排序。直接插入排序1）查找L(i)在L[1…i-1]中的插入位置k;2） 将L[k…i-1]中
2021-09-10 18:09:24
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原创 NLP实践-文本分类（docker踩坑记录）
前述本篇记录来源于datawhale组织的组队学习活动，内容是中文预测训练模型泛化能力挑战赛，该比赛采用docker镜像的提交方式，提交打包好的代码镜像来运行得出预测结果。这次学习从学习怎么下载安装docker，还有docker的使用方式开始，满满的都是坑~一、Windows Docker的安装对于Windows 10 家庭版系统，第一步需要确认windows 10的版本，是否为2004或者更高版本。可以在“设置”中，找到“windows更新”，查看windows版本。更新完后，需要启动Hyper-
2021-02-21 23:40:08
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原创 PAT(Basic Level) Practice 1001
题目1001 害死人不偿命的(3n+1)猜想卡拉兹(Callatz)猜想：对任何一个正整数 n，如果它是偶数，那么把它砍掉一半；如果它是奇数，那么把 (3n+1) 砍掉一半。这样一直反复砍下去，最后一定在某一步得到 n=1。卡拉兹在 1950 年的世界数学家大会上公布了这个猜想，传说当时耶鲁大学师生齐动员，拼命想证明这个貌似很傻很天真的命题，结果闹得学生们无心学业，一心只证 (3n+1)，以至于有人说这是一个阴谋，卡拉兹是在蓄意延缓美国数学界教学与科研的进展……我们今天的题目不是证明卡拉兹猜想，而是
2021-01-24 19:21:58
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原创 E0144 “const char *“ 类型的值不能用于初始化 “char *“ 类型的实体解决方法
在visual studio中，右键单击项目，选择属性，在C/C++中，选择语言，把符合模式改为否。
2021-01-15 16:10:24
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原创 机器学习（3）：支持向量机SVM
前述支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。线性支持向量机学习算法如下：输入：训练数据集输出：分离超平面和分类决策函数demo代码示意：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn impor
2020-08-26 20:29:10
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原创 机器学习（2）：决策树
前言决策树是一种机器学习的方法。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树需要监管学习。监管学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本得到的决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。优点：▪ 具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则▪ 可以发现特征的重要程度▪ 模型的计算复杂度低缺点：模型容易过拟合，需要采用剪枝处理不能很好地利用连续型
2020-08-22 20:53:18
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原创 机器学习（1）：基于逻辑回归的分类预测
前言逻辑回归（Logistic regression)是一个分类模型，可解释性强。本次学习主要内容有：逻辑回归算法原理逻辑回归算法实践基于鸢尾花（iris）数据集的分类预测
2020-08-20 19:28:02
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空空如也
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