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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
对偶形式的感知机将权重向量表示为训练样本和对应标记的线性组合，因此不需要显式地维护权重向量，而是通过记录支持向量（误分类的样本）与权重更新系数的乘积来完成分类。...
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...
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...
在训练深度模型（如 RNN、Transformer）时，由于网络层数较深，随着训练进行，网络各层的输入分布不断变化，这会导致训练变慢，甚至无法收敛。为了解决这个...
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计方法，适用于二分类问题。其核心是通过Sigmoid 函数将线性回归的结果映射到概率区间...
std::mutex 是 C++11 引入的用于 多线程同步 的类，它提供了 互斥锁（mutex）机制，确保同一时刻只有一个线程能够访问某个共享资源，从而防止多...
自注意力机制是 Transformer 架构的核心组件，它最早在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中被提出。它的作用是通...
终身学习者 | 知识桥接者
我是一名80后，写代码多年，讲课也有年头，踩过的坑能填满海。现在就想把这些实战经验好好整理，系统地分享给大家。
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