算法相关

本文主要是个人学习 gpt 系列开源模型gpt1,2,3的技术总结，包含了多方面的信息以及方法处理总结。

Embedding 词和句向量模型word2vec/glove/fasttext/elmo/doc2vec/infersent学习总结

本文主要复习总结深度学习基础算法中从最基本的神经元，到 RNN，CNN，LSTM 等算法，以及其中用到的梯度下降，反向传播，优化器等等内容

attention、transform、bert 复习总结，其中包含了个人对每个算法的最新理解和阐述，并整理相关步骤，简单通俗的总结其内容

引言 Jupyter-ai 和 Pandas-ai 的优化主要是个人工作遇到的需求，个人觉得是一个不错的体验优化，所以进行分享 仅供参考，不喜勿喷，共同进步！

本文作为个人学习 Bert 原理理论的总结，主要与其融合的模型对比举例，详细拆解其结构进行理解记录，同样也包含了一些思考。

文本主要介绍了 pandas 在使用 groupby 分组的的一些相关知识点以及个人理解总结，仅供参考

本文主要介绍Macos 系统如何本地安装 pyspark 以及安装过程中遇到的问题和解决方法，仅供参考

本文主要介绍个人调研关于模型监控全流程的一个总结，其中包含训练数据获取，处理以及训练模型，模型性能监控，下线等全流程。

本文主要是对 transformer 实现代码的解析，包含对实现过程中的一些细节问题的解析以及测试，仅供参考

本文主要介绍个人学习 transformer 的一些总结和个人理解，可能理解的是比较表面的或者有错误的地方欢迎指正，仅供参考。

attention 总结的初版主要介绍了注意力机制的理论概念，本文主要作为其补充，补充个人理解的一个加深以及相关变体的一些代码实现。 以下为个人的一些比较疑惑的地方以及个人理解，仅供参考

Fpgrowth /FP Tree算法原理的总结，另外附上个人测试的具体使用的代码和数据集，仅供参考。

本文将总结归纳个人搜集关于注意力机制的一些简单通俗理解，在失业期间作为个人充电的起始，本文不包含众多注意力机制以及其组合的变体，只为方便理解后续的一些算法做铺垫。

本文是使用pytorch对循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)的代码实现，作为之前介绍RNN原理的一个代码补充。

优化器文章详细介绍了优化器在深度学习中的作用，按照出现时间的顺序依次介绍各种优化器的实现原理附带个人理解的通俗数学公式，而且有torch中封装好的函数类用法和参数介绍等等，也包括优化器各自的优缺点等

本文是使用pytorch对卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的代码实现，作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。

对pandas中的DF的某一列使用rename函数（并设置inpalce=True）后使用head函数报错

本文为测试PaddleGAN中人脸特征融合功能过程的一个展示，个人感觉还是效果良好的，感兴趣恶的朋友可以试一试

本文主要介绍关于微软和腾讯的两个图片修复项目，各有侧重点，包含了代码结构，测试流程，效果展示等内容，感兴趣可以自行尝试