大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
之前面的博客中，我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题（Vanishing Gradients）最难以解决。为了解决这个问题，GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文：
在前面的博客中，我们已经介绍了基本的RNN模型和GRU深度学习网络，在这篇博客中，我们将介绍LSTM模型，LSTM全称是Long Short-Time Memory，也是RNN模型的一种。
使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型，并提供了每个模型相关的资源（包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等）。
Encoder-Decoder的深度学习架构是目前非常流行的神经网络架构，在许多的任务上都取得了很好的成绩。在之前的博客中，我们也详细介绍了该架构（参见深度学习之Encoder-Decoder架构）。本篇博客将详细讲述Attention机制。
深度学习中Sequence to Sequence (Seq2Seq) 模型的目标是将一个序列转换成另一个序列。包括机器翻译（machine translate）、会话识别（speech recognition）和时间序列预测（time series forcasting）等任务都可以理解成是Seq2Seq任务。RNN（Recurrent Neural Networks）是深度学习中最基本的序列模型。
序列数据是生活中很常见的一种数据，如一句话、一段时间某个广告位的流量、一连串运动视频的截图等。在这些数据中也有着很多数据挖掘的需求。RNN就是解决这类问题的一种深度学习方法。其全称是Recurrent Neural Networks，中文是递归神经网络。主要解决序列数据的数据挖掘问题。
您刚刚经历了一个耗时的过程，将一堆数据加载到python对象中。 也许你从数千个网站上爬取了数据。也许你计算了pi的数值。如果您的笔记本电脑电池耗尽或python崩溃，您的信息将丢失。 Pickling允许您将python对象保存为硬盘驱动器上的二进制文件。 在你pickle你的对象后，你可以结束你的python会话，重新启动你的计算机，然后再次将你的对象加载到python中。
广告分配问题属于运筹中的优化问题。一般情况下，我们期望有个最大化收益，但同时需要保证合约的完成。因此，这是一个带不等式约束的最优化问题。由于广告数量和用户数量很多，因此，求解的难度很高。在这篇文章中，作者推导了原问题的拉格朗日函数的系数之间的关系，大大降低了求解的难度。这里将简要介绍原理和推导过程。
KKT条件（Karush–Kuhn–Tucker conditions）是求解带不等式约束的最优化问题中非常重要的一个概念和方法。这篇博客将解释相关概念和操作。
深度学习中的符号很多，但是大多数情况下，大家都使用同一套符号来表示。这篇博客主要以一个简单的神经网络为例，说明深度学习的标准符号以及相关的维度表示。主要来源是吴恩达的coursera课程。
卷积神经网络是深度学习中处理图像的利器。在卷积神经网络中，Padding是一种非常常见的操作。本片博客将简要介绍Padding的原理。