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importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd,BatchNormalizationos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O

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完整的官方代码地址如下：https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning核心代码实现：点击查看代码fromcopyimportdeepcopyfromcollectionsimportOrderedDictfromnumbersimportNumberimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttensorf

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大语言模型（LargeLanguageModels，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT、GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处

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1、创建目录mkdir~/ros/eg/src/cpp/laoer_tf2、创建包cd~/ros/eg/src/cpp/laoer_tfros2pkgcreate--build-typeament_cmakelaoer_query_tf\ --dependenciesrclcpptf2_rosgeometry_msgs\ --licenseApache-2.03、源码3.1TF消息TransformStamped1）消息

一、TensorFlow安装（一）安装前准备环境要求Python版本：TensorFlow支持Python3.7-3.11。确保你的Python环境已经正确安装并且可以正常使用。你可以在命令行（Windows下是cmd，Linux和Mac下是终端）中输入python--version（对于Python3）或者python3--version来检查Python版本。操作

代码实现地址：https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning/src/branch/master/softlearning/misc/kernel.pyfromdistutils.versionimportLooseVersionimportnumpyasnpimporttensorflowastfdefadaptive_isotropic_gaussian_kernel(xs,ys,h_min

在掌握了机器学习、深度学习及大数据处理的基础知识后，你可能希望进一步探索更复杂、更贴近真实场景的应用。本教程将带领你学习更加专业的技术与工具，包括高级深度学习技术、强化学习、分布式深度学习，以及大数据生态系统中的实时数据处理与工程化实践。第一部分：深度学习高级

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