第一章绪论基本概念：机器学习：研究计算机从数据中产生“模型”的算法——“学习算法”。深度学习：指神经网络类算法，是机器学习的一个子集。算法：从数据中学习得出模型的具体方法。模型：算法产出的结果，通常是具体的函数或可抽象看作函数。假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在

这次这个Task与以往有些不同，通过调节外部参数prompt和扩充数据来提高预测得分的大模型微调任务。此次任务最大的不同是不在修改代码去提高程序预测准确性，所以这次对大模型的训练的难点在与大模型所需的prompt与数据量上。下面是跟着教程做的一些步骤。1.首先是报名赛事。由

DatawhaleAI夏令营第四期魔搭-AIGC方向task01笔记提示词提示词很重要，一般写法：主体描述，细节描述，修饰词，艺术风格，艺术家举个例子【promts】Beautifulandcutegirl,smiling,16yearsold,denimjacket,gradientbackground,softcolors,softlighting,cinematicedge

SQL语句分为三类：DDL：创建或者删除存储数据用的数据库以及数据库中的表等对象CREATE：创建数据库和表等对象DROP：删除数据库和表等对象ALTER：修改数据库和表等对象的结构DML：用来查询或者变更表中的记录SELECT：查询表中的数据INSERT：向表中插入新数据UPDATE

动手学图深度学习task1第一章：介绍充满图的世界图包括人类社会、化学相互作用、知识图谱等，可以分为自然定义的和人造的两种，图有时也称为网络，例如社交网络、经济网络等（这些情况下的网络指的不是深度神经网络）。图的现实世界应用社交网络：有个著名结论是6度分离（两个人之间可以

task00因为完全按照视频教学傻瓜式操作即可完全学会，这里不做赘述视频链接:【安装】手把手带你配置AI环境_哔哩哔哩_bilibilitask01参考视频链接[Chap1启航]聪明办法学Python第二版_哔哩哔哩_bilibili注释Comment分类：单行注释，使用#开头多行注释，使用'''或"""

      python中数字有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。int,如1    bool如True    float(浮点数),如1.23      complex如1+2j字符串 可用+或*print输出默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上 end=""用i

python要点conda注释单行注释以#开头多行注释可以用多个#号，还有'''和""".程序员最讨厌的10件事：0：别人的代码不写注释​

绪论1.强化学习1.1强化学习定义强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题1.2强化学习的应用游戏和机器人领域，强化

环境搭建使用Scoop安装和配置MySQL#安装MySQLscoopinstallmysql#安装MySQL服务mysqld-install#启动MySQL服务netstartmysql#连接MySQL，初始密码为空mysql-uroot-p#修改密码ALTERUSER'root'@'localhost'IDENTIFIEDBY'123456';初识数据库练习题

1.1什么是人工智能对于智能的理解：有些人将智能视为内部思维过程和推理的属性，有些人则关注智能的外部特征，也就是智能行为。emmmm，看书之前，我本以为看完之后了会收获很多

复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，知道利用Pandas读取csv数据的增删查改，今天我们要学习的就是探索性数据分析，主要介绍如何利用Pandas进行排序、算术计算以及计算描述函数

复习:这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实

闲言碎语有次和学长闲聊提到了设计模式，也推荐了一个B站的视频。然后也一直忙别的事情始终没有好好学习一下。恰逢学期末有时间，datawhale又出了这门新教程，便一起学习下，看看