大模型应用构建系列8册 大规模语言模型从理论到实践+原理与工程实践+从零开始大模型开发与微调+多模态大模型+Llama大模型实践指南+ChatGPT原理与实战大型语言模型的算法+多模态深度学习技术基础 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 - + 加入购物车 更多商品信息 北...
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说到押题,生成式人工智能是近两年院校考查的超级大热门,例如2024年相关题目几乎出现在一半以上院校的考研试卷当中,复试也反复考查。但是对于部分考研人来说,该专题的掌握程度却并不是很理想。铎老师在课上曾经听到有同学说自己根本分不...
但是,这两种模型却都是错误的,因为在我看来(其实也是一般科学理论建构的原则),社会生产是劳动与资本的结合,这是常识,是任何经济学理论科学建构的基础,因此成为经济学的公理,其模型即逻辑化表达就是“资本+劳动”。 主流经济学模型之所以是错误的,是因为它在本质上是一种资本投入的统计方法,实际上就是会计学原理,...
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
详细分析了耕作路径成本的构成因子并将其归纳为耕作距离和路径权重两大部分,运用ArcGIS9.3的网络分析功能实现最小耕作距离成本的获取,同时给出路径权重的定量计算模型;然后,在以上理论模型的基础上,依据关系数据库理论设计了模型数据库,用于存储和管理评价方法中涉及的各类要素数据;最后,设计了评价算法,给出了评价方法...
①将传统建模的可解释性与机器学习方法的可推广性相结合②深度神经网络的发展副作用之一是忽视了其理论动机和基础,转而支持快速、狭隘、聚焦于应用程序驱动的开发,导致越来越次优的算法人工神经网络:统计物理学和神经科学结合发展的人工神经网络(ANNs),著名的有hopfield模型,玻尔兹曼机制,自旋玻璃理论And of course, ...
AI底层研发需要深厚的数学理论知识,并且还需要一些天赋。 我的算法很渣,所以我不寄希望于自己能成为AI底层开发工程师,我的目标很简单:使用好AI。 我想大部分后端研发工程师也和我一样,算法和数学知识只够做业务系统或应用级别的研发。 而AI未来将会是一种基础设施,就像操作系统、数据库、消息中间件等基础软件,我们...