摘要：
大 模型应用效果不佳的核心原因正是底层知识的缺失。当前很多公司直接套用 Coze、Dify 等工具开发智能客服，却忽略了大模型在实际落地中需要解决的系统性挑战，而这些挑战必须通过扎实的底层技术积累才能突破。以下从技术本质、实践误区和解决方案三个维度展开分析： 一、大模型的技术本质与局限性 统计规律的 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:16
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摘要：
使用 Coze 和 Dify 写项目有以下特点和流程： Coze 特点4 低代码 / 无代码：通过可视化设计与编排工具，借助大量可组合的节点，如大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等，用户即使没有编程基础，也能通过拖拉拽的方式快速搭建工作流。 集成丰富：集成了字节生态资源，如抖音、飞书等，方便应 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:11
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这会显著降低训练和推理的速度。PyTorch 中启用 GPU 加速非常简单，只需要将模型和数据移动到 GPU 上即可。 下面是修改后的代码，添加了 GPU 支持： python 运行 #coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import num 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:10
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#coding:utf8import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport randomimport jsonfrom transformers import BertModel"""基于pytorch的网络编写实现一个网络完成一个简单 阅读全文
posted @ 2025-06-21 21:09
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摘要：
激活函数在深度学习模型中至关重要，它赋予模型非线性能力，使神经网络能学习复杂的模式和映射关系。随着研究发展，不断有新的激活函数被提出，部分在某些方面超越了 GELU，且已被一些模型采用。 B-SiLU（结合 SUGAR 方法）：通过 ReLU 的替代梯度学习（SUGAR）方法引入，在正向传播时保留标 阅读全文
posted @ 2025-06-21 20:58
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是否使用转置 完全取决于对矩阵维度和乘法顺序的定义，核心是让矩阵乘法的维度能 “对得上”。以下从两个角度拆解： 一、本质是「维度匹配」，转置只是实现方式 矩阵相乘要求 左矩阵的列数 = 右矩阵的行数。只要满足这个规则，用不用转置、怎么定义矩阵维度，都可以灵活调整。 情况 1：用 \(A^T\)（如原 阅读全文
posted @ 2025-06-21 18:34
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1. 全连接层概念理解 全连接层（又称线性层）是神经网络中的一种基本结构。在全连接层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连 。其计算公式为 \(y = xA^{T}+b\) ，这里 x 是输入向量， A 是权重矩阵， b 是偏置向量。 2. 公式中各元素含义及作用 x（输入向量）：代表上一层传递过 阅读全文
posted @ 2025-06-21 18:32
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数据治理工程师与大数据开发工程师是数据领域中职责、技能要求差异较大的两个岗位，前者侧重数据资产的规范化管理与价值保障，后者聚焦大数据技术架构搭建与数据处理开发。以下从多个维度对比分析两者的区别与联系： 一、岗位定位与核心职责对比 1. 数据治理工程师 定位：数据资产的 “管理者” 与 “守护者”，负 阅读全文
posted @ 2025-06-21 18:27
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摘要：
“随机决策树森林” 其实就是 “随机森林” 的另一种说法，核心还是刚才讲的 “一群决策树组团投票做决定” 的逻辑。可能有人觉得 “随机”+“决策树”+“森林” 这几个词放在一起有点绕，咱再用更直白的方式拆解一遍，顺便补点细节： 先明确：它和 “随机森林” 是一回事 “随机决策树森林” 里的 “决策树 阅读全文
posted @ 2025-06-21 12:57
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“随机森林” 可以理解成 “一群决策树凑在一起开会做决定”，比单独一棵决策树更聪明、更靠谱。咱用生活例子拆开讲： 先回顾决策树：单打独斗的 “算命先生” 比如你想预测明天会不会下雨，找一个 “决策树先生” 算命，他会按自己的逻辑（比如看温度、湿度、云层）给出一个答案。但他可能有偏见 —— 比如上次下 阅读全文
posted @ 2025-06-21 12:56
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