models and multimodal models are pretrained on large-scale multilingual and multimodal data and post-trained on quality data for aligning to human preferences. Qwen is capable of natural language understanding interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": "Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are /models 文件夹内。 text-generation-webui ├── models │ ├── Qwen1.5-7B-Chat │ │ ├── config.json │ │ ├── generation_config.json (续下页) 1.6. Text Generation Web UI 11 Qwen (接上页) │ │ ├── model-00001-of-00004.safetensor

171 14.2 从一个后端切换到另一个后端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.3 keras.json 详细配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.4 使用抽象 Keras metrics=['accuracy']) # 生成虚拟数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) # 训练模型，以 32 个样本为一个 batch 进行迭代 model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32) compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成虚拟数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1)) # 将标签转换为分类的 one-hot

of algorithms, inspired from the model of human brain. Deep learning is becoming more popular in data science fields like robotics, artificial intelligence(AI), audio & video recognition and image recognition -U scikit-learn Seaborn Seaborn is an amazing library that allows you to easily visualize your data. Use the below command to install: pip install seaborn You could see the message similar as specified to .keras/keras.json. keras.json { "image_data_format": "channels_last", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" } Here,  image_data_format represent

tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type: application/json" --data @body.json http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI SaaS 服务识别结果 “Hello TensorFlow” Try it！ 扫码试看/订阅 《

--tfcmd “python tfTestDemo.py --training_epochs=20” \ #TF运⾏指令� --input /home/xitong/tf-test/data \#训练样本HDFS路径� --output /home/xitong/tf-test/outputTest \ #保存模型的HDFS路径� --worker-num 3 \ #work数量 降低已有tensorflow程序迁移成本：� （1）单机模式 不需要修改代码 （2）分布式模式（最多修改三行代码） cluster = !.train.ClusterSpec(json.loads(os.environ[“TF_CLUSTER_DEF”])) job_name = os.environ[“TF_ROLE”] task_index = int(os.environ["TF_INDEX"])

import Image from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch.utils import data from torchvision import transforms 目标受众 本书面向学生（本科生或研究生）、工程师和研究人员，他们希望扎实掌握深度学习的实用技术。因为我们 从头开始解 编写了一个“学习”程序。如果我们用一个巨大的带标签的数 据集，它很可能可以“学习”识别唤醒词。这种“通过用数据集来确定程序行为”的方法可以被看作用数据 编程（programming with data）。比如，我们可以通过向机器学习系统，提供许多猫和狗的图片来设计一个 “猫图检测器”。检测器最终可以学会：如果输入是猫的图片就输出一个非常大的正数，如果输入是狗的图片 就会输出一个非常小的负数 学习的一个主要分支，本节稍后的内容将对其 进行更详细的解析。 1.2 机器学习中的关键组件 首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件： 1. 可以用来学习的数据（data）； 2. 如何转换数据的模型（model）； 3. 一个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性； 4. 调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）。

库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard()

库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard()

0.01 的高斯分布： ? = 1. ? + . + ?, ? ∼ ?( , . 12) 通过随机采样? = 1 次，可以获得?个样本的训练数据集?train，代码如下： data = []# 保存样本集的列表 for i in range(100): # 循环采样 100 个点 x = np.random.uniform(-10., 10.) # 随机采样输入 random.normal(0., 0.01) # 得到模型的输出 y = 1.477 * x + 0.089 + eps data.append([x, y]) # 保存样本点 data = np.array(data) # 转换为 2D Numpy 数组 通过 for 循环进行 100 次采样，每次从均匀分布?(−1 ,1 )中随机采样一个数据?，同时从 均值为 1000 次，返回最优 w*,b*和训练 Loss 的下降过程 [b, w]= gradient_descent(data, initial_b, initial_w, lr, num_iterations) loss = mse(b, w, data) # 计算最优数值解 w,b 上的均方差 print(f'Final loss:{loss}, w:{w}, b:{b}')

会话分析 用户意图识别 检索模块 段落或句 子检索 文档检 索 专业检索接口： 商品参数接口 商品价格接口 商品信息接口 商品卖点接口 促销活动接口 订单信息接口 语法语义分析 用户画像 Json/rest 答案获取和排序模块 答案实体抽取 返回最相关答案 相关性句子排序 …… 机器学习／深度学习模型 电商知识库 社交嵌入应用前端 …… 命名实体识别 20 • 最简单地，