学习笔记—CloudNativeLives
2021-12-10
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- 使用Python的`sklearn`进行数据预处理，包括AdaBoost回归器的网格搜索调优，处理时间序列数据，并执行数据可视化。
- 应用`transformers`库对预训练的语言模型进行微调，针对RTE、MRPC和SST-2任务进行文本分类，使用PEFT（Pointer Enhanced Fine-Tuning）模型。
- 进行图像分割任务，包括图像预处理、定义数据集、训练DeepLabV3 ResNet50模型。
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