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Skline Pipeline如何结合CatBoost。

这篇博客探讨了大型语言模型（LLM）如ChatGPT的最新进展及其未来潜力。作者提到了文档、图片输入功能和Web搜索的集成，预测LLM将在未来两年内显著改变我们的日常生活，尤其在日程规划、教育和中老年人帮助方面。同时，博客对LLM可能导致的思维和风格趋同，以及个性化和数据隐私问题表达了担忧。作者对技术发展持乐观态度，但也意识到了这些挑战。

ChatGPT时代，我的博客该何去何从？

本文对比了ChatGPT 3.5 和ChatGPT 4的生成能力。

本文深入介绍了LaTeX中的命令，涵盖了基本命令、标题和章节、段落和文本格式、列表、表格和数学符号等内容。这些命令能够帮助您控制文档的格式和内容，使其易于阅读和理解。但需要注意的是，本文只是LaTeX命令的简单介绍，如果您想深入了解LaTeX，建议阅读更多的文献和教程。

LaTeX是一个强大的文档排版系统，广泛应用于学术界和科研领域。本文将详细介绍LaTeX中的基本命令和高级功能，帮助您更好地掌握这个强大的工具。

一个简短的关于特征重要性的介绍。

本文介绍了最近流行的对比自监督学习。

本文介绍了如何将 TensorFlow 1.x 的代码迁移到 TensorFlow 2。

原  文：Effective TensorFlow 2译  者：Xovee许  可：文字：Creative Commons Attribution 4.0 License，代码：Apache 2.0 License翻译时间：2019年12月20日适用版本：TensorFlow 2.0正文在 TensorFlow 2.0 中有许多改动使得 TensorFlow 变得更加地富有生产力。Te...

最快速！最简单！搭建深度学习环境！包括Ubuntu、显卡驱动、Cuda、Cudnn和TensorFlow的安装！

本文将用最简单的方式来配置深度学习环境：Ubuntu 18.04 LTS + NVIDIA Driver 433.40 + Cuda 10.0 + Cudnn 7.6。

本文主要介绍了如何将 TensorFlow 1.x 的代码转换为适用于 TensorFlow 2.0 的代码。

本文主要介绍了 Keras 中 kernel_regularizer、bias_regularizer 和 activity regularizer 的分析及用法。

本文主要介绍了在机器学习模型训练的时候，loss 变为 NaN 的各种原因分析以及解决之道。

本文主要内容：Keras 中的`fit()`函数、`fit_generator()`函数、`train_on_batch()`函数的分析及应用。

目录：首页译序> 关于本书有关习题和难题第一章利用神经网络识别手写数字第二章 反向传播算法是如何工作的第三章 提升神经网络学习的效果第四章 可视化地证明神经网络可以计算任何函数第五章 为什么深度神经网络难以训练？第六章 深度学习附录：有没有一个简单的人工智能算法？致谢、常见问题这本书的内容神经网络是当前最为神奇的编程范式之一。传统的编程，我们告诉计算机去做什么，把大问题分解成许多...

主要内容：关于代价函数的两个假设、阿达玛积、反向传播背后的四个基础公式、四个基础公式的证明、反向传播算法和反向传播算法的代码。

主要内容：交叉熵代价函数、过拟合和正则化、权值初始化、重温手写识别数字（代码）、如何选择神经网络的超参数及其他技巧。

主要内容：两个陷阱、在单个输入和单个输出下的普遍性、多个输入变量、对sigmoid神经元的拓展、阶跃函数和总结。

主要内容：感知机、Sigmoid 神经元、神经网络的结构、用一个简单的网络来分类手写数字、用梯度下降来学习、实现我们用来分类数字的网络、靠近深度学习。

《神经网络与机器学习》是一本免费的在线书籍。这本书的内容包括：（1）神经网络，一种受生物学启发的编程方式，可以让计算机从观察到的数据中进行学习；（2）深度学习，一种在神经网络中非常强大的技术。......

主要内容：梯度消失问题、是什么导致了梯度消失问题？神经网络中不稳定的梯度、复杂网络中不稳定的梯度、使用深度学习的其他障碍。

主要内容：介绍卷积网络、实战卷积网络、卷积网络的代码、图像识别领域的最新进展、其他类型的深层神经网络、神经网络的未来。

译者的话。

主要内容：到底有没有一种简单的解释，可以说明智能的运作方式？作者对智能（Intelligence）的本质进行了讨论。

主要内容：致谢及常见问题。

本文介绍了一种利用 Keras 自定义 loss 函数的方法。

目录：首页译序关于本书> 有关习题和难题第一章利用神经网络识别手写数字第二章 反向传播算法是如何工作的第三章 提升神经网络学习的效果第四章 可视化地证明神经网络可以计算任何函数第五章 为什么深度神经网络难以训练？第六章 深度学习附录：有没有一个简单的人工智能算法？致谢、常见问题有关“习题”与“难题”在一本技术书籍里，作者警告读者必须去完全“习题”或者“难题”并不稀奇。当我读到类似...