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2024年10月

• 10.14 15:54:10
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  【NLP自然语言处理】探索注意力机制：解锁深度学习的语言理解新篇章（下）

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• 10.14 15:53:12
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  【NLP自然语言处理】探索注意力机制：解锁深度学习的语言理解新篇章（上）

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• 10.14 15:51:38
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  【面试宝典】深入Python高级：直戳痛点的题目演示（下）

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• 10.11 18:13:41
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  【机器学习】揭秘深度学习优化算法：加速训练与提升性能

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• 10.11 18:12:51
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  【面试宝典】深入Python高级：直戳痛点的题目演示（上）

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• 10.11 18:11:57
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  【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（下）

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• 10.11 18:10:58
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  【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力

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• 10.11 18:10:13
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  【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（上）

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• 10.11 18:09:26
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  【机器学习】揭秘反向传播：深度学习中神经网络训练的奥秘

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• 10.11 18:08:43
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  【机器学习】探索LSTM：深度学习领域的强大时间序列处理能力

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• 10.11 18:07:41
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  探索PyTorch：张量数值计算

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• 10.11 18:06:47
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  【AI大模型】BERT模型：揭秘LLM主要类别架构（上）

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• 10.11 18:05:22
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  【机器学习】揭秘GBDT：梯度提升决策树

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• 10.11 18:03:45
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  【数据库】常用数据库简介

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• 10.11 18:00:49
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  探索PyTorch：自动微分模块

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• 10.11 17:53:30
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  【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍

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• 10.11 17:52:40
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  【NLP自然语言处理】初识深度学习模型Transformer

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• 10.11 17:51:53
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  【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）

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• 10.11 17:51:01
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  【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（上）

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• 10.11 17:50:18
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  【NPL自然语言处理】带你迅速了解传统RNN模型

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• 10.11 17:48:38
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  【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例：构建人名分类器

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• 10.11 17:46:38
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  【机器学习】揭开激活函数的神秘面纱

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• 10.11 17:45:43
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  【NLP自然语言处理】文本特征处理与数据增强

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• 10.11 17:44:22
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  【机器学习】Boosting 和 AdaBoost

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• 10.11 17:43:16
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  【NLP自然语言处理】文本张量表示方法

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• 10.11 17:42:28
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  【NLP自然语言处理】文本处理的基本方法

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• 10.11 17:41:05
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  【机器学习】Bagging和随机森林

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• 10.11 17:40:12
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  【机器学习】迅速了解什么是集成学习

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• 10.11 17:39:17
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  【Linux】用户和权限及实用操作------迅速了解用户和权限及其实用操作

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• 10.11 17:38:04
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  【机器学习】类别不平衡数据的处理

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• 10.11 17:37:01
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  【Linux】命令简介------迅速掌握Linux命令

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• 10.11 17:36:03
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  【机器学习】朴素贝叶斯原理------迅速了解常见概率的计算

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• 10.11 17:34:53
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  【机器学习】决策树------迅速了解其基本思想，Sklearn的决策树API及构建决策树的步骤！！！

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• 10.11 17:34:08
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  深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）

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• 10.10 16:17:43
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  探索PyTorch：模型的定义和保存方法

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• 10.10 16:16:49
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  【机器学习】逻辑回归原理（极大似然估计，逻辑函数Sigmod函数模型详解！！！）

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• 10.10 16:15:54
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  【机器学习】逻辑回归介绍（逻辑回归应用场景，原理，损失及优化详解！！！）

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• 10.10 16:14:50
  发表了文章 2024-10-10 16:14:50

  激活函数与神经网络------带你迅速了解sigmoid，tanh，ReLU等激活函数！！！

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• 10.10 16:13:38
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  【机器学习】正则化，欠拟合与过拟合（详细代码与图片演示！助你迅速拿下！！！）

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• 10.10 16:12:50
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  机器学习入门：梯度下降算法（下）

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• 10.10 16:12:04
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  机器学习入门：梯度下降算法（上）

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• 10.10 16:10:58
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  深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）

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• 10.10 16:09:54
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  机器学习入门（七）：线性回归原理，损失函数和正规方程

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• 10.10 16:08:52
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  探索PyTorch：张量的类型转换，拼接操作，索引操作，形状操作

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• 10.10 16:07:56
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  探索PyTorch：张量的创建和数值计算

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• 10.10 15:56:23
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  深度学习入门案例：运用神经网络实现价格分类

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• 10.10 15:55:32
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  机器学习入门（六）：分类模型评估方法

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• 10.10 15:54:39
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  机器学习入门（五）：KNN概述 | K 近邻算法 API，K值选择问题

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• 10.10 15:53:46
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  机器学习入门（四）：距离度量方法 归一化和标准化

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