这是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。考虑到正式出版的时间周期较长，而且书本购买成本高不利于技术广泛传播，因此作者采取开源的形式。
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笔记内容较多，可能有些总结的不到位的地方，欢迎大家探讨。联系方式:huaxz1986@163.com qq: 525875545
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历史更新请参考 这里
20250414 修订:
重新整理了 Ctr Prediction 的相关章节， 参考 这里
20250410 修订:
重新整理了 Graph Embedding 和 Graph Learning 的相关章节， 参考 这里
20250109 修订:
新增 CTR Prediction 相关的 7 篇论文：UBR4CTR, ETA, SDIM, UBR, TWIN, TWIN V2, CL4CTR
数学基础
- 1.线性代数基础
- 一、基本知识
- 二、向量操作
- 三、矩阵运算
- 四、特殊函数
- 2.概率论基础
- 一、概率与分布
- 二、期望和方差
- 三、大数定律及中心极限定理
- 五、常见概率分布
- 六、先验分布与后验分布
- 七、信息论
- 八、其它
- 3.数值计算基础
- 一、数值稳定性
- 二、梯度下降法
- 三、二阶导数与海森矩阵
- 四、牛顿法
- 五、拟牛顿法
- 六、 约束优化
- 4.蒙特卡洛方法与 MCMC 采样
- 一、蒙特卡洛方法
- 二、马尔可夫链
- 三、MCMC 采样
统计学习
- 0.机器学习简介
- 1.线性代数基础
- 一、线性回归
- 二、广义线性模型
- 三、对数几率回归
- 四、线性判别分析
- 五、感知机
- 2.支持向量机
- 一、 线性可分支持向量机
- 二、线性支持向量机
- 三、非线性支持向量机
- 四、支持向量回归
- 五、SVDD
- 六、序列最小最优化方法
- 七、其它讨论
- 3.朴素贝叶斯
- 一、贝叶斯定理
- 二、朴素贝叶斯法
- 三、半朴素贝叶斯分类器
- 四、其它讨论
- 4.决策树
- 一、 原理
- 二、 特征选择
- 三、生成算法
- 四、剪枝算法
- 五、CART 树
- 六、连续值、缺失值处理
- 七、多变量决策树
- 5.knn
- 6.集成学习
- 一、集成学习误差
- 二、 Boosting
- 三、Bagging
- 四、集成策略
- 五、多样性分析
- 7.梯度提升树
- 一、提升树
- 二、xgboost
- 三、LightGBM
- 8.特征工程
- 一、缺失值处理
- 二、特征编码
- 三、数据标准化、正则化
- 四、特征选择
- 五、稀疏表示和字典学习
- 六、多类分类问题
- 七、类别不平衡问题
- 9.模型评估
- 一、泛化能力
- 二、过拟合、欠拟合
- 三、偏差方差分解
- 四、参数估计准则
- 五、泛化能力评估
- 六、训练集、验证集、测试集
- 七、性能度量
- 八、超参数调节
- 九、传统机器学习的挑战
- 10.降维
- 一、维度灾难
- 二、主成分分析 PCA
- 三、核化线性降维 KPCA
- 四、流形学习
- 五、度量学习
- 六、概率PCA
- 七、独立成分分析
- 八、t-SNE
- 九、LargeVis
- 11.聚类
- 一、性能度量
- 二、原型聚类
- 三、密度聚类
- 四、层次聚类
- 五、谱聚类
- 12.半监督学习
- 半监督学习
- 一、生成式半监督学习方法
- 二、半监督 SVM
- 三、图半监督学习
- 四、基于分歧的方法
- 五、半监督聚类
- 六、 总结
- 13.EM算法
- 一、示例
- 二、EM算法原理
- 三、EM算法与高斯混合模型
- 四、EM 算法与 kmeans 模型
- 五、EM 算法的推广
- 14.最大熵算法
- 一、最大熵模型MEM
- 二、分类任务最大熵模型
- 三、最大熵的学习
- 15.隐马尔可夫模型
- 一、隐马尔可夫模型HMM
- 二、 HMM 基本问题
- 三、 最大熵马尔科夫模型MEMM
- 16.概率图与条件随机场
- 一、概率图模型
- 二、贝叶斯网络
- 三、马尔可夫随机场
- 四、条件随机场 CRF
- 17.边际概率推断
- 18.主题模型
- 一、Unigram Model
- 二、pLSA Model
- 三、LDA Model
- 四、LDA优化
- 五、sentence-LDA
- 六、模型讨论
深度学习
- 0.深度学习简介
- 1.深度前馈神经网络
- 一、基础
- 二、损失函数
- 三、输出单元
- 四、隐单元
- 五、结构设计
- 六、历史小记
- 2.反向传播算法
- 一、链式法则
- 二、反向传播
- 三、算法实现
- 四、自动微分
- 3.正则化
- 一、参数范数正则化
- 二、显式约束正则化
- 三、数据集增强
- 四、噪声鲁棒性
- 五、早停
- 六、参数相对约束
- 七、dropout
- 八、对抗训练
- 九、正切传播算法
- 十、其它相关
- 4.最优化基础
- 一、代价函数
- 二、神经网络最优化挑战
- 三、 mini-batch
- 四、基本优化算法
- 五、自适应学习率算法
- 六、二阶近似方法
- 七、共轭梯度法
- 八、优化策略和元算法
- 九、参数初始化策略
- 十、Normalization
- 十一、Online Learning
- 5.卷积神经网络
- 一、卷积运算
- 二、卷积层、池化层
- 三、基本卷积的变体
- 四、应用
- 五、 历史和现状
- 5.卷积神经网络(图片分类)
- 一、LeNet
- 二、AlexNet
- 三、VGG-Net
- 四、Inception
- 五、ResNet
- 六、ResNet 变种
- 七、SENet
- 八、 DenseNet
- 九、小型网络
- 6.循环神经网络
- 一、RNN计算图
- 二、训练算法
- 三、长期依赖
- 四、常见 RNN 变种
- 7.Transformer(1)
- 一、Transformer[2017]
- 二、Universal Transformer[2018]
- 三、Transformer-XL[2019]
- 四、GPT1[2018]
- 五、GPT2[2019]
- 六、GPT3[2020]
- 七、OPT[2022]
- 7.Transformer(2)
- 八、BERT[2018]
- 九、XLNet[2019]
- 十、RoBERTa[2019]
- 十一、ERNIE1.0 [2019]
- 十二、ERNIE2.0 [2019]
- 十三、ERNIE3.0 [2021]
- 十四、ERNIE-Huawei [2019]
- 十五、MT-DNN [2019]
- 十六、BART [2019]
- 十七、mBART[2020]
- 7.Transformer(3)
- 十八、SpanBERT [2019]
- 十九、ALBERT [2019]
- 二十、UniLM [2019]
- 二十一、MASS [2019]
- 二十二、MacBERT [2019]
- 二十三、Fine-Tuning Language Models from Human Preferences [2019]
- 二十四 Learning to summarize from human feedback[2020]
- 二十五、InstructGPT [2022]
- 7.Transformer(4)
- 二十六、T5 [2020]
- 二十七、mT5[2020]
- 二十八、ExT5[2021]
- 二十九、Muppet[2021]
- 三十、Self-Attention with Relative Position Representations[2018]
- 7.Transformer(5)
- 三十一、USE[2018]
- 三十二、Sentence-BERT[2019]
- 三十三、SimCSE[2021]
- 三十四、BERT-Flow[2020]
- 三十五、BERT-Whitening [2021]
- 三十六、Comparing the Geometry of BERT, ELMo, and GPT-2 Embeddings[2019]
- 三十七、CERT [2020]
- 7.Transformer(6)
- 三十八、DeCLUTR[2020]
- 三十九、CLEAR[2020]
- 四十、ConSERT [2021]
- 四十一、Sentence-T5[2021]
- 四十二、ULMFiT[2018]
- 7.Transformer(7)
- 四十三、Scaling Laws for Neural Language Models[2020]
- 四十四、Chinchilla[2022]
- 四十五、LLaMA[2023]
- 四十六、GLM[2021]
- 7.Transformer(8)
- 四十七、GLM-130B[2022]
- 四十八、GPT-NeoX-20B[2022]
- 四十九、Bloom[2022]
- 7.Transformer(9)
- 五十、PaLM[2022] （粗读）
- 五十一、PaLM2[2023]（粗读）
- 五十二、Self-Instruct[2022]
- 五十三、LIMA[2023]
- 五十四、LLaMa-2 [2023]
- 8.句子向量
- 一、Paragraph Vector[2014]
- 二、Skip-Thought Vectors[2015]
- 三、FastSent[2016]
- 四、InferSent[2017]
- 五、Simple-But-Tough-To-Beat Baseline For Sentence Embedding [2017]
- 六、QuickThoughts[2018]
- 8.词向量
- 一、向量空间模型 VSM
- 二、LSA
- 三、Word2Vec
- 四、GloVe
- 五、FastText
- 六、ELMo
- 9.CTR 预估模型(传统方法)
- 一、LR 模型[2007]
- 二、POLY2 模型[2010]
- 三、FM模型[2011]
- 四、FFM模型[2016]
- 五、GBDT-LR 模型[2014]
- 六、FTRL工程应用[2013]
- 七、LS-PLM 模型[2017]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 1)
- 一、DSSM[2013]
- 二、FNN[2016]
- 三、PNN[2016]
- 四、DeepCrossing[2016]
- 五、Wide&Deep[2016]
- 六、DCN[2017]
- 七、DeepFM[2017]
- 八、NFM[2017]
- 九、AFM[2017]
- 十、xDeepFM[2018]
- 十一、ESMM[2018]
- 十二、DIN[2017]
- 十三、DIEN[2019]
- 十四、DSIN[2019]
- 十五、DICM[2017]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 2)
- 十六、DeepMCP[2019]
- 十七、DMR[2020]
- 十八、MiNet[2020]
- 十九、DSTN[2019]
- 二十、BST[2019]
- 二十一、ESM2[2019]
- 二十二、MV-DNN[2015]
- 二十三、CAN[2020]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 3)
- 二十六、AutoInt[2018]
- 二十七、Fi-GNN[2019]
- 二十八、FwFM[2018]
- 二十九、FM2[2021]
- 三十、FiBiNET[2019]
- 三十一、AutoFIS[2020]
- 三十二、DCN V2[2020]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 4)
- 三十三、AFN [2020]
- 三十四、FGCNN[2019]
- 三十五、AutoCross[2019]
- 三十六、InterHAt[2020]
- 三十七、xDeepInt[2023]
- 三十八、BarsCTR[2021]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 5)
- 三十九、AutoDis[2021]
- 四十、MDE[2020]
- 四十一、NIS[2020]
- 四十二、AutoEmb[2020]
- 四十三、AutoDim[2021]
- 四十四、PEP[2021]
- 四十五、DeepLight[2021]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 6)
- 四十六、EDCN[2021]
- 四十七、GDCN[2023]
- 四十八、DCN V3[2024]
- 四十九、FINAL[2023]
- 五十、FinalMLP[2023]
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 7)
- 二十四、MIMN[2019]
- 二十五、SIM[2020]
- 五十一、UBR4CTR [2020]
- 五十二、ETA [2021]
- 五十三、SDIM [2022]
- 五十四、UBR [2023] (UBR4CTR V2)
- 9.CTR 预估模型(神经网络方法 8)
- 五十五、TWIN[2023]
- 五十六、TWIN V2 [2024]
- 五十七、CL4CTR[2022]
- 10.Graph Embedding(1)
- 一、DeepWalk[2014]
- 二、LINE[2015]
- 三、GraRep[2015]
- 四、TADW[2015]
- 五、DNGR[2016]
- 六、Node2Vec[2016]
- 七、WALKLETS[2016]
- 八、SDNE[2016]
- 九、CANE[2017]
- 十、EOE[2017]
- 十一、metapath2vec[2017]
- 十二、GraphGAN[2018]
- 十三、struc2vec[2017]
- 十四、GraphWave[2018]
- 十五、NetMF[2017]
- 十六、NetSMF[2019]
- 10.Graph Embedding(2)
- 十七、PTE[2015]
- 十八、HNE[2015]
- 十九、AANE[2017]
- 二十、LANE[2017]
- 二十一、MVE[2017]
- 二十二、PMNE[2017]
- 二十三、ANRL[2018]
- 二十四、DANE[2018]
- 二十五、HERec[2018]
- 二十六、GATNE[2019]
- 二十七、MNE[2018]
- 二十八、MVN2VEC[2018]
- 二十九、SNE[2018]
- 三十、ProNE[2019]
- 10.Graph Embedding(综述)
- 一、A Comprehensive Survey of Graph Embedding[2017]
- 二、Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance[2017]
- 三、Representation Learning on Graphs[2017]
- 11.图神经网络(1)
- 一、GNN[2009]
- 二、Spectral Networks & Deep Locally Connected Networks [2013]
- 三、Fast Localized Spectral Filtering On Graph[2016]
- 四、GCN[2016]
- 六、GGS-NN[2016]
- 七、PATCHY-SAN[2016]
- 八、GraphSAGE[2017]
- 九、GAT[2017]
- 十、R-GCN[2017]
- 十一、 AGCN[2018]
- 十二、FastGCN[2018]
- 十三、PinSage[2018]
- 11.图神经网络(2)
- 十四、GCMC[2017]
- 十五、JK-Net[2018]
- 十六、PPNP[2018]
- 十七、VRGCN[2017]
- 十八、ClusterGCN[2019]
- 十九、LDS-GNN[2019]
- 二十、DIAL-GNN[2019]
- 二十一、HAN[2019]
- 二十二、HetGNN[2019]
- 二十三、HGT[2020]
- 二十四、GPT-GNN[2020]
- 二十五、Geom-GCN[2020]
- 11.图神经网络(3)
- 二十六、Graph Network[2018]
- 二十七、GIN[2019]
- 二十八、MPNN[2017]
- 二十九、UniMP[2020]
- 三十、Correct and Smooth [2020]
- 三十一、LGCN[2018]
- 三十二、DGCNN[2018]
- 三十三、AS-GCN
- 三十四、DGI[2018]
- 三十五、DIFFPOLL[2018]
- 三十六、DCNN[2016]
- 三十七、IN[2016]
- 11.图神经网络(4)
- 一、Deeper Insights into GCN[2018]
- 二、GNNEXPLAINER[2019]
- 三、GCN 自监督学习[2020]
- 四、GNN 公平比较[2019]
- 五、GNN 评估陷阱[2018]
- 六、AGL [2020]
- 七、AliGraph [2019]
- 11.图神经网络(综述)
- 一、Deep Learning On Graph[2018]
- 二、GNN : A Review of Methods and Applications[2018]
- 三、A Comprehensive Survey On GNN[2019]
- 12.推荐算法(传统方法)
- 一、Tapestry[1992]
- 二、GroupLens[1994]
- 三、ItemBased CF[2001]
- 四、Amazon I-2-I CF[2003]
- 五、Slope One Rating-Based CF[2005]
- 六、Bipartite Network Projection[2007]
- 七、Implicit Feedback CF[2008]
- 八、PMF[2008]
- 九、SVD++[2008]
- 十、MMMF 扩展[2008]
- 十一、OCCF[2008]
- 十二、BPR[2009]
- 十三、MF for RS[2009]
- 十四、 Netflix BellKor Solution[2009]
- 13.推荐算法（神经网络方法 1)
- 一、MIND[2019]（用于召回）
- 二、DNN For YouTube[2016]
- 三、Recommending What Video to Watch Next[2019]
- 四、ESAM[2020]
- 五、Facebook Embedding Based Retrieval[2020]（用于检索）
- 六、Airbnb Search Ranking[2018]
- 七、MOBIUS[2019]（用于召回）
- 八、TDM[2018]（用于检索）
- 九、DR[2020]（用于检索）
- 十、JTM[2019]（用于检索）
- 13.推荐算法（神经网络方法 2)
- 十一、Pinterest Recommender System[2017]
- 十二、DLRM[2019]
- 十三、Applying Deep Learning To Airbnb Search[2018]
- 十四、Improving Deep Learning For Airbnb Search[2020]
- 十五、HOP-Rec[2018]
- 十六、NCF[2017]
- 十七、NGCF[2019]
- 十八、LightGCN[2020]
- 十九、Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling[2019]（检索）
- 二十、EGES[2018]（Matching 阶段）
- 二十一、SDM[2019]（Matching 阶段）
- 13.推荐算法（神经网络方法 3)
- 二十二、COLD[2020 ] (Pre-Ranking 模型)
- 二十三、ComiRec[2020] (matching阶段)
- 二十四、EdgeRec[2020]
- 二十五、DPSR[2020]（检索）
- 二十六、PDN[2021]（mathcing）
- 二十七、时空周期兴趣学习网络ST-PIL[2021]
- 14.推荐算法之序列推荐(1)
- 一、FPMC[2010]
- 二、GRU4Rec[2015]
- 三、HRM[2015]
- 四、DREAM[2016]
- 五、Improved GRU4Rec[2016]
- 六、NARM[2017]
- 七、HRNN[2017]
- 14.推荐算法之序列推荐(2)
- 八、RRN[2017]
- 九、Caser[2018]
- 十、p-RNN[2016]
- 十一、GRU4Rec Top-k Gains [2018]
- 十二、SASRec[2018]
- 十三、RUM[2018]
- 十四、SHAN[2018]
- 14.推荐算法之序列推荐(3)
- 十五、Phased LSTM[2016]
- 十六、Time-LSTM[2017]
- 十七、STAMP[2018]
- 十八、Latent Cross[2018]
- 十九、CSRM[2019]
- 二十、SR-GNN[2019]
- 二十一、GC-SAN[2019]
- 二十二、BERT4Rec[2019]
- 14.推荐算法之序列推荐(4)
- 二十三、MCPRN[2019]
- 二十四、RepeatNet[2019]
- 二十五、LINet(2019)
- 二十六、NextItNet[2019]
- 二十七、GCE-GNN[2020]
- 二十八、LESSR[2020]
- 二十九、HyperRec[2020]
- 三十、DHCN[2021]
- 三十一、TiSASRec[2020]
- 15.推荐算法(综述)
- 一、A Survey on Accuracy-oriented Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to Information-rich Recommendation[2022]
- 16.多任务学习
- 17.系统架构
- 一、Hidden Technical Debt[2015]
- 18.工程实践指导原则
- 一、性能度量
- 二、默认的基准模型
- 三、决定是否收集更多数据
- 四、选择超参数
- 五、调试策略
- 六、示例：数字识别系统
- 七、数据预处理
- 八、变量初始化
- 九、结构设计
- 19.深度强化学习(1)
- 20.自动代码生成
- 21. Prompt 工程 (1)
- 一、LAMA[2019]
- 二、LPAQA [2019]
- 三、AutoPrompt[2020]
- 四、PET[2020]
- 五、PET-2[2021]
- 六、Do Prompt-Based Models Really Understand the Meaning of Their Prompts?[2021]
- 七、How Many Data Points is a Prompt Worth[2021]
- 八、Rethinking the Role of Demonstrations[2022]
- 九、Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity [2021]
- 21. Prompt 工程 (2)
- 十、Calibrate Before Use[2021]
- 十一、KATE [2021]
- 十二、LM-BFF[2021]
- 十三、EPR[2021]
- 十四、ADAPET[2021]
- 十五、Noisy Channel Prompt Tuning [2021]
- 十六、True Few-Shot Learning with Language Models【2021】
- 21. Prompt 工程 (3)
- 十七、FLAN[2021]
- 十八、T0[2021]
- 十九、MetaPrompt[2021]
- 二十、Scratchpad[2021]
- 二十一、Can language models learn from explanations in context? [2022]
- 二十二、COT[2022]
- 二十三、Self-Consistency COT[2022]
- 二十四、Zero-Shot CoT[2022]
- 二十五、Auto COT[2022]
- 二十六、Least-To-Most Prompting [2022]
- 21. Prompt 工程 (4)
- 二十七、Prefix-Tuning[2021]
- 二十八、P-Tuning[2021]
- 二十九、P-Tuning V2[2021]
- 三十、The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning[2021]
- 三十一、Querying LMs with Mixtures of Soft Prompts[2021]
- 三十二、PPT[2021]
- 三十三、SPOT[2021]
- 三十四、OptiPrompt[2021]
- 21. Prompt 工程 (5)
- 三十五、T-Few[2022]
- 三十六、MetaICL [ 2021]
- 22. PEFT (1)
- 一、LORA[2021]
- 二、QLORA[2023]
- 三、Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP[2019]
- 四、AdapterFusion[2020]
- 五、AdapterDrop[2020]
- 六、MAD-X[2020]
- 七、AdapterHub[2020]
- 22. PEFT (2)
- 八、Compacter[2021]
- 九、BitFit[2021]
- 十、Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning
- 23. LLM 量化 (1)
- 一、Mixed Precision Training [2017] [粗读]
- 二、Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference[2017] [粗读]
- 三、LLM.int8()[2022]
- 四、ZeroQuant [2022]
- 五、SmoothQuant [2022]
- 六、GPTQ [2022]
- 23. LLM 量化 (2)
- 七、LUT-GEMM[2022]
- 八、K-bit Inference Scaling Laws [2022]
- 九、SparseGPT[2023]
- CRF++
- 一、安装
- 二、使用
- 三、Python接口
- 四、常见错误
- xgboost使用指南
- 一、安装
- 二、调参
- 三、外存计算
- 四、 GPU计算
- 五、单调约束
- 六、 DART booster
- 七、Python API
- 1.预处理
- 一、特征处理
- 二、特征选择
- 三、字典学习
- 四、PipeLine
- 2.降维
- 一、PCA
- 二、MDS
- 三、Isomap
- 四、LocallyLinearEmbedding
- 五、FA
- 六、FastICA
- 七、t-SNE
- 3.监督学习模型
- 一、线性模型
- 二、支持向量机
- 三、贝叶斯模型
- 四、决策树
- 五、KNN
- 六 、AdaBoost
- 七、梯度提升树
- 八、Random Forest
- 4.模型评估
- 一、数据集切分
- 二、性能度量
- 三、验证曲线 && 学习曲线
- 四、超参数优化
- 5.聚类模型
- 一、KMeans
- 二、DBSCAN
- 三、MeanShift
- 四、AgglomerativeClustering
- 五、BIRCH
- 六、GaussianMixture
- 七、SpectralClustering
- 6.半监督学习模型
- 7.隐马尔可夫模型
- 1.基础概念
- 一、核心概念
- 二、安装和使用
- 三、 pyspark shell
- 四、独立应用
- 2.rdd使用
- 一、概述
- 二、创建 RDD
- 三、转换操作
- 四、行动操作
- 五、其他方法和属性
- 六、持久化
- 七、分区
- 八、混洗
- 3.dataframe使用
- 一、概述
- 二、SparkSession
- 三、DataFrame 创建
- 四、 DataFrame 保存
- 五、DataFrame
- 六、Row
- 七、Column
- 八、GroupedData
- 九、functions
- 4.累加器和广播变量
- numpy 使用指南
- 一、 ndarray
- 二、 ufunc 函数
- 三、 函数库
- 四、数组的存储和加载
- scipy 使用指南
- 一、 常数和特殊函数
- 二、 拟合与优化
- 三、线性代数
- 四、 统计
- 五、数值积分
- 六、 稀疏矩阵
- matplotlib 使用指南
- 一、matplotlib配置
- 二、 matplotlib Artist
- 三、基本概念
- 四、布局
- 五、 Path
- 六、 path effect
- 七、坐标变换
- 八、 3D 绘图
- 九、技巧
- pandas 使用指南
- 一、基本数据结构
- 二、 内部数据结构
- 三、 下标存取
- 四、 运算
- 五、变换
- 六、数据清洗
- 七、 字符串操作
- 八、 聚合与分组
- 九、时间序列
- 十、 DataFrame 绘图
- 十一、 移动窗口函数
- 十二、 数据加载和保存
- 一、Tokenizer
- 一、Subword Tokenization 算法
- 二、算法原理
- 三、Hugging Face Tokenizer 库
- 四、Tokenizer 库的应用
- 五、Tokenizer in Transformers
- 二、Datasets
- 一、基本概念
- 二、load_dataset() 原理
- 三、API
- 三、Model
- 一、Configuration
- 二、Data Collator
- 三、Models
- 四、Model outputs
- 四、Trainer
- 一、Trainer
- 二、Callbacks
- 三、Keras callbacks
- 四、Logger
- 五、Optimization
- 六、Processors
- 七、分享预训练的模型
- 八、示例
- 五、Evaluator
- 六、Pipeline
- 一、基本概念
- 二、pipeline abstraction
- 三、实现一个新的 pipeline
- 四、API
- 七、Accelerate
- 八、Autoclass
- 九、应用
- 一、Token classification
- 二、微调 Masked Language Model
- 三、从头开始训练因果语言模型
- 四、文本摘要
- 五、翻译
- 六、问答
- 十、Gradio
Scala
- 环境搭建
- 一、安装 scala
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- 三、Scala 解释器
- 四、IntelliJ 使用
- 五、Maven 使用
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- 一、Scala 特点
- 二、入门
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