task4专题

【Datawhale X 魔搭】AI夏令营第四期大模型方向，Task4：源大模型微调实战（持续更新）

1.1 大模型微调技术简介模型微调也被称为指令微调（Instruction Tuning）或者有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT），该方法利用成对的任务输入与预期输出数据，训练模型学会以问答的形式解答问题，从而解锁其任务解决潜能。经过指令微调后，大语言模型能够展现出较强的指令遵循能力，可以通过零样本学习的方式解决多种下游任务。

Datawhale-爬虫-Task4(学习xpath）

学习内容 XPath简介lxml简介实例：使用xpath提取丁香园论坛的回复内容。 XPath简介 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 用于在 XML 文档中通过元素和属性进行导航。什么是XPath？ XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航 XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或者节点集。这些路径表达式和我们在常规

【无标题】天池机器学习task4

集合运算-表的加减法和join等 1、表的加减法集合在数学领域表示“各种各样的事物的总和”, 在数据库领域表示记录的集合。具体来说,表、视图和查询的执行结果都是记录的集合, 其中的元素为表或者查询结果中的每一行。在标准 SQL 中, 分别对检索结果使用 UNION, INTERSECT, EXCEPT 来将检索结果进行并,交和差运算, 像UNION,INTERSECT, EXCEPT这种用来

【RL】(task4)DDPG算法、TD3算法

note 文章目录 note一、DDPG算法二、TD3算法时间安排Reference 一、DDPG算法 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法 DDPG算法是一种结合了深度学习和确定性策略梯度的算法。它主要解决的是在连续动作空间中，智能体（agent）如何通过不断尝试来学习到一个最优策略，使得在与环境交互的过程中获得最大的回报。

【天池——街景字符识别】Task4 模型训练与验证

文章目录构造验证集模型训练与验证模型保存与加载模型调参流程一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误

DW-matplotlib-Task4

一、Figure和Axes上的文本 Matplotlib具有广泛的文本支持，包括对数学表达式的支持、对栅格和矢量输出的TrueType支持、具有任意旋转的换行分隔文本以及Unicode支持。下面的命令是通过pyplot API和objected-oriented API分别创建文本的方式： pyplot APIOO APIdescriptiontexttext在Axes的任意位置添加textt

20210622_26期_办公自动化_Task4_Python 操作 PDF

四、Python 操作 PDF 目录四、Python 操作 PDF来源 0 基础1 PDF拆分2 批量合并3. 提取文字内容4. 提取表格内容5. 提取图片内容参考资料来源 Datewhle26期__Python办公自动化 : https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/

二手车交易价格预测_Task4_建模与调参

建模与调参_代码示例部分 # 导入工具包 import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore') # 代码可以正常运行但是会提示警告,很烦人,有了这行代码就能忽略警告了pd.set_option('display.max_columns', None) #

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类

Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类完整代码见：NLP-hands-on/天池-零基础入门NLP at main · ifwind/NLP-hands-on (github.com) 模型架构模型结构如下图所示，主要包括WordCNNEncoder、SentEncoder、SentAttention和FC模块。

【NLP实践-Task4 传统机器学习】朴素贝叶斯 SVM LDA文本分类

目录朴素贝叶斯原理公式朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点利用朴素贝叶斯进行文本分类 SVM简介利用SVM模型进行文本分类文本特征提取文本特征表示归一化处理文本分类 pLSA、共轭先验分布、LDA简介主题模型简介 pLSA 共轭先验分布定义及公式 LDA LDA介绍 LDA生成过程 LDA整体流程 LDA文本分类获取训练矩阵和单词

NLP学习__task4：传统机器学习：朴素贝叶斯、SVM、PLSA、LDA

1、朴素贝叶斯的原理在所有机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数分类算法不同。不同于：例如决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机等，这些都是判别方法，即直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，也是决策数；而朴素贝叶斯是生成方法，即直接找出特征输出Y和特征X的联合分布，然后用得出。 1）朴素贝叶斯的定理首先，明确贝叶斯统计方式与统计学中的频率概念不同：从频