易小胖胖

PEFT（parameter efficient fine-tuning） :additive（增量模型）， adapters , soft prompts, selective, reparamet

1.数据增强 对图片可以进行裁剪，色调变换，亮度变换，（亮度，对比度，饱和度，和色调） 2.预训练 + 微调 底层的特征更加通用，高层次的特征更跟数据集相关 3.统计模型 ， 优化算法 4.图像检测：

2维卷积（又称为2维交叉相关）卷积使用的两个原则： 平移不变性和局部性 卷积是特殊的全连接层，卷积也可以对一维数据做处理（文本，语言，时序序列）， 卷积层将输入和核矩阵进行交叉相关，加上偏移后得到输出

符号学 -> 概率（统计）模型 -> 机器学习 感知 -> 推理 -> 知识 -> 规划 亚倒数（偏导数），次导数 梯度简单理解为指向值变化最大的方向 情况一： y是标量，x是向量， x=[x1, x

数据相关 要做量和质量的权衡 1.常用的数据收集网站 数据湖 学术数据集：数据已经被处理，清洗，小少 竞赛数据集：更接近应用数据集，相对比较干净的数据集（小少） 原始的数据集：比较多，范围广 2.数据

tup2 = (20,) # 一个元组只有一个元素时候，需要在元素后添加逗号， string、list 和 tuple 都属于 sequence（序列）。 与字符串一样，元组的元素不能修改。 创建一个

1.卷积神经网络CNN卷积核使用3*3的滤波器的时候，处理速度较快，使用多个卷积核（内积）提取特征，使提取的特征具有多样性，对于图像来说，不同通道的色值与对应的卷积核中的层做内积，然后不同通道的结果相

1.pandas包用于数据处理和分析，提供了DataFrame数据结构，方便进行数据的读取、处理、分析等操作 tiktoken库，是Openai开发的库，用于从模型生成的文本中计算token数量，AP