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SusieEmily
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suzumiyahr
全浅攻城狮
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1年前

Langchain-Chatchat+Qwen实现本地知识库

1.基础介绍 Langchain-Chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行...
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#每天一个知识点# 图像识别的应用十分广泛，可以进行大模型训练，应用在交通牌识别，医学影像识别，工业检测等各个领域。
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#每天一个知识点# 机器学习需要关注要解决的问题本身，选择合理的机器学习方法才是关键，而不是盲目使用机器学习方法来预测。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 深度学习需要训练很久，及时保存模型，在中断后可以继续训练，完成训练后可以进行模型评估。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 机器学习需要进行模型评估和结果对比，可以再次调整参数，使得结果更加准确。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 深度学习图像识别需要对数据集进行标注，进而进行模型训练，模型预测，模型评估。
技术交流圈
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#每天一个知识点# PicoDet模型可以保证目标识别的准确性，同时生成的模型也更加轻量化，适合部署。
技术交流圈
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#每天一个知识点# matplotlib和seaborn库都可以做数据可视化，经过pandas数据处理之后，可以展示数据的分布情况，更加直观。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 机器学习可以用pandas库来读取数据和基本数据处理，用sklearn库进行机器学习预测，用matplotlib库进行数据可视化。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 深度学习可以自己搭建神经网络，比较考验对模型的理解，也可以使用现成的大模型套件，解决普遍的问题。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 深度学习框架各有各的风格，PyTorch和Paddle的一些语法风格比较相近，个人感觉Tensorflow更难一些。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 神经网络不一定是最准确的预测手段预测方法来进行数据预测。，需要根据数据集来分析，做了数据分析以后再决定使用哪种机器学习
技术交流圈
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#每天一个知识点# 机器学习需要选择合适的模型，可以将多个模型同时计算，出了结果以后，去平均值来作为最后的结果。
技术交流圈
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#每天一个知识点# 神经网络预测需要先进行相关性分析，自己数据分析，再用神经网络进行预测。
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#每天一个知识点# 神经网络和机器学习相关领域，可以从事哪些方面的岗位呀
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#每天一个知识点# 数据预处理需要对一些数据类型进行重新调整，比如调整成浮点数或者整数，文本数据的调整等等
技术交流圈
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#每天一个知识点# 深度学习中的一些大模型，比较适合做一些工业应用，调用命令来训练模型，完成一些工业级别的应用。
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#每天一个知识点# 数据可视化可以反应数据分布大体情况，比如散点图能够直接看出样本的大致关系，方便后续选择机器学习方法。
技术交流圈
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