推荐 | Tags | 盛溪的博客

深度学习模型泛化性小结

浅层模型泛化和深层模型泛化泛化性指模型经过训练后，应用到新数据并做出准确预测的能力。一个模型在训练数据上经常被训练得太好即过拟合，以致无法泛化。

根据澳洲知名招聘网站Talent.com最新数据，2024年澳洲应届毕业生的平均年薪为74,944澳元（约合人民币35万），时薪为38.43澳元（约合人民币180元）。另据澳洲知名职业与教育技术公司Prosple发布的数据，澳洲不同行业和不同地区的薪酬水平也存在一定差异。以行业来看，石油天然气矿业毕业生薪酬最高，可达82,000澳元；银行金融服务业和能源公用事业紧随其后，平均年薪分别为80,000澳元和75,000澳元。

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快速部署YOLOv9

from ultralytics import YOLO # Build a YOLOv9c model from scratch model = YOLO("yolov9c.yaml") # Build a YOLOv9c model from pretrained weight model = YOLO("yolov9c.pt") # Display model information (optional) model.info() # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640) # Run inference with the YOLOv9c model on the 'bus.jpg' image results = model("path/to/bus.jpg")

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神经网络的理解

神经网络本质来说是一次关于数学的加权求和

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有了AI，你会越活越惨!

AI出现之后很大的问题 1.关于工作，淘汰的问题，极大地减少了员工的数量，人员也难以进行快速地职业转型 2.对于中产和底层人民的生活变得更加困难、辛苦了

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Function Calling

Function Calling 这节课会带给你 1.用自然语言连接系统的认知，面向未来思考系统间的集成 2.GPTS 是如何连接外部世界的 3.用 Function Calling 把大模型和业务连接起来

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ChatGPT 正在做什么……为什么它有效？(上)

ChatGPT 能够自动生成类似于人类书写文本的东西，即使是表面上的相似，这是非常了不起的，也是出乎意料的。但它是如何做到的呢？为什么它会起作用呢？我的目的在于大致概述 ChatGPT 内部发生的事情，然后探讨它为什么能够在生成我们认为有意义的文本方面做得如此出色。我应该在一开始就说，我将专注于正在发生的大局，并且虽然我会提到一些工程细节，但我不会深入探讨它们。（我将要说的实质同样适用于其他当前的“大型语言模型”[LLMs]，如同适用于 ChatGPT。）

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