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~

使用Eclipse进行Web系统开发是一种非常流行的方式。本文将讲述如何从零开始搭建Eclipse的Web开发环境。

预测问题一直是机器学习领域最重要的问题之一。很多算法包括回归、决策树等都是用来解决预测的常用算法。预测问题的核心是基于已有的有标签的数据来判断新数据的标签。一般来说，根据预测标签是离散的还是连续的可以分成分类问题和回归问题。注意，本篇博客主要是快速回顾描述各个模型的优缺点，因此不会对模型有很深的介绍。

ChatGLM-6B是国产开源大模型领域最强大的的大语言模型。因其优秀的效果和较低的资源占用在国内引起了很多的关注。2023年6月25日，清华大学KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了第二代ChatGLM2-6B。

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。

在Android开发中，我们经常会遇到很多问题，这里记录了一些常见的问题及其解决方法

Scrapy网络爬虫实战[保存为Json文件及存储到mysql数据库]

关于什么是好的泛化、存在哪些类型的泛化以及在不同的场景中哪些应该被优先考虑，人们对此了解甚少且意见不一。而MetaAI等机构的研究人员最近发布了一篇关于大模型泛化能力的综述，详细总结了大模型泛化能力的分类等。本篇论文详细总结一下大模型的泛化能力分类以及什么样的泛化是未来的中的重点等问题。

深度学习的初始化非常重要，这篇博客主要描述两种初始化方法：一个是Kaiming初始化，一个是LSUV方法。文中对比了不同初始化的效果，并将每一种初始化得到的激活函数的输出都展示出来以查看每种初始化对层的输出的影响。当然，作者最后也发现如果使用了BatchNorm的话，不同的初始化方法结果差不多。说明使用BN可以使得初始化不那么敏感了。

2020年1月13日，Clarivate官网发布声明称SCI索引将被去除。未来全部使用SCIE代替期刊索引。

非参贝叶斯

对偶问题（Dual Problem）是运筹学中一个很重要的概念，是基于原问题的约束条件和目标函数为基础构造而来。每一个线性规划的问题都存在一个与之对应的对偶问题。对偶问题在求解最优化问题时很有用。

抽取样本方差的分布可以帮助我们生成很多其他分布的样本，例如生成一元高斯分布的样本就是可以通过方差分布来产生。这篇博客将描述如何抽取样本方差的分布。

Dask支持多种调度器，从单线程、多线程、多进程到本地分布式和集群分布式，各种调度器在不同情况下有不同的作用，本文来源于Dask官方文档的翻译，主要向大家介绍这五种调度器的使用情景和方式。最后提供了如何在不同情境下设置Dask调度器的方法。

仿真抽样是给予贝叶斯方法第二春的重要角色。由于很多时候实际问题很复杂，我们无法精确求出后验密度，使用仿真抽样的方法我们可以获得近似的结果。这篇博客主要介绍了几种仿真抽样的方法。