矮人三等

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。

LR 使用到交叉验证和网格搜索优化的实现方式GridSearchCV和cross_val_score的异同，仅供参考。

本人主要介绍了 Spark 中参数优化以及使用说明，以及案例优化实操的一个例子，还包含后续将要晚上补充的内容。

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