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Good Luck To You!

渴望拥有的帅气童鞋Nike Lil Posite One“Hot Lava”

不少sneakerhead都已经成家立室,随着自己儿女的出生、长大,当然也会灌输sneaker文化给自己的最爱。因此入手童鞋也成为了自己的日常义务。如果你最近在留意童鞋,也许以下这一双会让你心动。日前Nike为“Kids’ Lava Pack”的童鞋系列追加了一款Lil Posite One鞋款,堪称让人惊艳。作为Foamposite的童鞋版本,延续的人气与口碑不在话下。更重要的是罕有地童鞋比成年鞋款更帅,而不仅仅是可爱。外观设计以黑红作为主色调,以熔岩裂浆的形态覆盖鞋面,而这些纹理更加融入夜光效果。可以说此款NikeLil Posite One“Hot Lava”达到最佳的视觉效果。据悉此款童鞋已经陆续在Nike线上店铺发售,定价为180美元。作为成人的小编,强烈渴望推出成人版本!text: Kobe source: Nike

MNIST数据集介绍_mnist 数据集

大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其值为0到1。为简单起见,每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

概览

用法

在我们的示例中,我们使用TensorFlow
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.7/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py脚本来加载该数据集。

多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击


多模态大模型崛起,安全问题紧随其后

数据处理篇——数据清洗、特征工程与可视化

数据是人工智能的燃料,而数据处理则是燃料的提纯与准备过程。
大学人工智能专业的学生往往对模型和算法趋之若鹜,却忽视了数据本身的质量和结构。事实上,数据处理能力是决定AI项目成败的关键之一。

本篇将围绕 数据清洗 → 特征工程 → 数据可视化 → 学习路径 → 工具推荐 → 项目实战 → 常见误区 七个模块,帮助你掌握数据处理这门“隐形技术”。


大模型中的“软标签(Soft Label)”是什么

一句话总结

软标签(Soft Label)是一种用概率分布而不是单一类别来表示真实答案的标注方式,能让模型学习到更多细腻的信息和不确定性。

基础概念详解

Qwen&清华团队颠覆常识:LLM强化学习仅用20%关键token训练更好

梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

30个常见的关于深度学习的问题理解之大模型基础篇

Chapter 1: Embeddings, Latent Space, and Representations

第一部分:神经网络与深度学习

第一章:嵌入、潜在空间与表示

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