Blocks 是 Gradio 库中的一个用来自定义构建交互式 web app 的模块。它相较于 Interface 而言，更加底层，能够用来构建更复杂的应用。ChatInterface 可用来便捷构...
1. 进度条 2. 会话保持 Gradio 会话保持（Session State）是指在用户会话过程中，保存用户请求的数据。这对于需要跟踪用户状态、或在用户交互中保留上下文的应用程序非常有用。 3. ...
Gradio 包含很多预构建的组件，可作为交互界面的输入或输出控件，用一行代码即可在 Interface 或 Blocks 中使用。这些组件包括预处理步骤和后处理步骤： 每个组件还支持某些事件，这些事...
在 Gradio 中，Interface 是用于构建和展示机器学习模型。通过 Interface，你可以轻松地创建一个交互式的 Web 界面，让用户能够输入数据并查看模型或函数的输出，而不需要编写复杂...
Gradio 是一个用于构建机器学习模型交互式界面的 Python 库。它的主要目标是简化机器学习模型的部署和展示，使非技术用户能够轻松地与模型进行交互。 官方文档：https://www.gradi...
ChatInterface 是 Gradio 提供的一个专门用于构建聊天应用的类，它可以帮助你创建一个交互式的对话系统，支持用户输入和模型的实时响应。这个接口非常适合构建聊天机器人、问答系统或其他对话...
SentencePiece 是一种用于文本处理的工具，特别适用于基于神经网络的文本生成系统。它的主要功能是将文本分割成更小的单位（称为子词单元），这些子词单元可以是完整的单词、部分单词，甚至是单个字符...
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是深度学习中一种用于处理序列数据的重要机制，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。它最早出现在 Transforme...
感知机（Perceptron）是1958 年由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的一个经典线性分类算法。它是机器学习领域最早提出的基于数学规则进行分类的模型之一，适用于解决二分...
梯度下降算法是一种用于寻找函数最小值的优化方法。在机器学习中，常用于训练模型，帮助我们找到模型参数（比如权重和偏置）的最佳值，以使模型的预测误差（损失函数）最小。 想象你站在一个山顶上，目标是找到最低...
在 sklearn 中，LinearSVC 线性支持向量机（SVM）的原始形式支持的两种目标函数类型，分别是 ： squared_hinge 是目标函数中的损失项，它是标准的 hinge loss 的...
GBDT 是一种强大的集成学习方法，广泛用于分类和回归问题。它属于提升（Boosting）算法的一种，通过多个弱学习器（通常是决策树）结合起来提高模型的准确性。 1. 二分类 对于 GBDT 应用到二...
梯度提升树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）回归是一种集成学习方法，它通过逐步构建多个决策树来优化预测结果，尤其适用于回归问题。GBDT 通过“加法模型”逐步...
Batch Normalization（BN）主要解决的是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。该问题指的是深度神经网络在训练过程中，每一层的输入分布会随着前面层参数...
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