AI资源调度
AI资源调度[云原生 AI 的资源调度和 AI 工作流引擎设计分享_paddleflow-CSDN博客](https://blog.csdn.net/lihui49/article/details/129260286?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%2281C8FAB8-41BA-4FDC-A5E5-B7EF5F69A9D0%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=81C8FAB8-41BA-4FDC-A5E5-B7EF5F69A9D0&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-3-129260286-null-null.142^v100^pc_search_result_base8&utm_term=AI 资源调度&spm=1018.2226.3001.4187)
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Golang基础学习
Golang基础学习Go 语言教程 | 菜鸟教程 (it028.com)
goland开发环境搭建及运行第一个go程序HelloWorld_goland helloworld-CSDN博客
基础语法Go 语言教程 | 菜鸟教程 (it028.com)
语句后不需要;
{不能单独一列
switch注意switch支持多值匹配：
12345678910111213141516171819package mainimport ( "fmt")func main() { day := "Thursday" switch day { case "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday": fmt.Println(day, "is a weekday.") case "Saturday&quo ...
Pytorch框架学习
Pytorch框架学习[conda常用命令汇总_conda info-CSDN博客](https://blog.csdn.net/raelum/article/details/125109819?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22FDEA5F49-A7E0-4BF5-99F9-B75BE8373F14%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=FDEA5F49-A7E0-4BF5-99F9-B75BE8373F14&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-2-125109819-null-null.142^v100^pc_search_result_base8&utm_term=conda 命令&spm=1018.2226.3001.4187)
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【深度学习】ResNet网络讲解-CSDN博客
深度学习基础学习-残差-CSDN博客
为什么要使用3×3卷积？& 11卷积的作用是什么？& 对ResNet结构的一些理解_33卷积-CSDN博客
残差、方差、偏差、MSE均方误差、Bagging、Boosting、过拟合欠拟合和交叉验证-CSDN博客
深度学习——残差网络（ResNet）原理讲解+代码（pytroch）_残差神经网络-CSDN博客 :star:
快速理解卷积神经网络的输入输出尺寸问题_卷积神经网络输入和输出-CSDN博客
CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride) - 知乎 (zhihu.com)
正态及标准正态分布-CSDN博客
[ 图像分类 ] 经典网络模型4——ResNet 详解与复现-CSDN博客
现象：更深的网络结构反而训练误差和测试误差都提升了！（梯度消失/梯度爆炸）
这里和overfiiting的区别是：过拟合是训练集上表现好，但测试集表现差，这里 ...
CNN笔记
CNN笔记CNN笔记：通俗理解卷积神经网络_cnn卷积神经网络-CSDN博客
Zero Padding（零填充）——在卷积神经网络中的作用？-CSDN博客
一句话CNN：如何理解padding的作用和算法 - 知乎 (zhihu.com)
为什么需要随机裁剪：随机裁剪相当于建立每个因子特征与相应类别的权重关系，减弱背景(或噪音)因子的权重，且使模型面对缺失值不敏感，也就可以产生更好的学习效果，增加模型稳定性。
Seq2Seq
Seq2Seq和Word2VecSeq2SeqSeq2Seq模型介绍 - 知乎 (zhihu.com)
Word2Vec深入浅出Word2Vec原理解析 - 知乎 (zhihu.com)
一文搞懂One-Hot编码与词嵌入（Embedding）-百度开发者中心 (baidu.com)
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)-CSDN博客 :star:
传统的one-hot 编码仅仅只是将词符号化，不包含任何语义信息。而且词的独热表示（one-hot representation）是高维的，且在高维向量中只有一个维度描述了词的语义 (高到什么程度呢？词典有多大就有多少维，一般至少上万的维度)。所以我们需要解决两个问题：
需要赋予词语义信息
降低维度
Word2Vec:最终词向量的维度(与隐含层结点数一致)一般情况下要远远小于词语总数 的大小，所以 Word2vec 最有价值的是
让不带语义信息的词带上了语义信息
其次把词语从 one-hot encoder 形式的表示降维到 Word2vec 形式的表示
CBOW（通过上下文推断某个词）
将上下文词进行 one-hot ...
强化学习笔记
强化学习笔记强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO-CSDN博客
Lora大模型微调
Lora大模型微调LoRA微调方法详解-CSDN博客
理解Lora微调只需一个公式-CSDN博客
【LLM】金融场景的大模型Lora微调实战_金融微调数据集-CSDN博客
LoRA原理很简单， 代码实现也不复杂。 简单地说，在模型实现上， 要在特定的模块上加一个旁路， 这个旁路就是两个矩阵相乘的形式。这些特定的模块理论上可以是任何模块， 目前作者实现的是在Linear, Embeding, Conv, Attention(只改其中的q和v)这些模块上加。
关键代码：
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485class LoRALayer(): def __init__( self, r: int, lora_alpha: int, lora_ ...
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KL散度进阶详解KL散度 - 知乎 (zhihu.com)
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RLHF从零实现ChatGPT——RLHF技术笔记 - 知乎 (zhihu.com)
一文读懂「RLHF」基于人类反馈的进行强化学习-CSDN博客
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