model series of the Qwen Team, Alibaba Group. Now the large language models have been upgraded to Qwen1.5. Both language models and multimodal models are pretrained on large-scale multilingual and multimodal vision understanding, audio understanding, tool use, role play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们！ 快速开始 1 Qwen 2 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的

Neural Collaborative Filtering paper. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ ResNet50 v1.5 model: This model is a modified version of the original ResNet50 v1 model. This model script is available Neural Collaborative Filtering paper. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ ResNet50 v1.5 model: This model is a modified version of the original ResNet50 v1 model. This model script is available Neural Collaborative Filtering paper. This model script is available on GitHub and NGC. ‣ ResNet50 v1.5 model: This model is a modified version of the original ResNet50 v1 model. This model script is available

2 ෍ ??∈?2 ?? 1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5 ? ? = min ?1 ෍ ??∈?1 (?? − ?1)2 + min ?2 ෍ ??∈?2 (?? − ?2)2 ? = 1.5，?1 = 1 , ?2 = 2,3, … , 10 , ?1 = 5.56, ?2 = 7.5 s 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6

探索性数据分析(EDA) IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的 差，也就是盒子的长度。 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点 小于最小观测值，则下限为最小观测值，离群点单 独以点汇出。 最大观测值为max = Q3 +1.5*IQR，如果存在离群 点大于最大观测值，则上限为最大观测值，离群点 单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数，则 上限为最大值。

will maintain rate at 1.25% to 1.5% © 2018 Bloomberg Finance L.P. All rights reserved. Challenges – Accuracy Really Matters Federal Reserve will maintain rate at 1.25% to 1.5% vs. Federal Reserve will

���������������������������������������������������������������������������������������������� 7 1.5 线性回归预测�������������������������������������������������������������������������������������������� 以上都是一些最基础跟使用频率较高的 Pytorch 基础操作，了 解并掌握这些函数有助于进一步学习本书后续章节知识，更多 关于 Pytorch 基础操作的函数知识与参数说明，读者可以直接 参见官方的开发文档。 1.5 线性回归预测 上一小节介绍了 Pytorch 框架各种基础操作，本节我们学习一 个堪称是深度学习版本的 Hello World 程序，帮助读者理解模 型训练与参数优化等基本概念，开始我们学习

5b0549 预览版202112 简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 1} 图 1.4 MP 神经元模型 1958 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出了第一个可以自动学习权重的神经元模 型，称为感知机(Perceptron)，如图 1.5 所示，输出值?与真实值 之间的误差用于调整神经 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 随后基于“Mark 1 感知机”硬件实现感知 机模型，如图 1.6、图 子，它可以成功识别一些英文字母。一般认为 1943 年~1969 年为人工智能发展的第一次兴 盛期。 ? ? ? ? ? ? 误差 ? 图 1.5 感知机模型 预览版202112 1.2 神经网络发展简史 5 图 1.6 Frank Rosenblatt 和 Mark 1 感知机① 图 1.7 Mark 1

�� �� CDN ��� ������� ��� ����� ������ ��������� ������ ���API ���� ��+�� 83% 视觉 11% 听觉 1.5% 触觉 1% 味觉 3.5% 嗅觉 �������2007������������� 视觉-最重要的信息感知 2017中国网络视频用户情况 ����2017�������������

检测 RNN SACC2017 360小水滴摄像机：视觉大不同 小水滴·360智能摄像机 视觉大不同 你不在家时有它在 通过语音人工智能实现求救与留言功能 Cloud-API 每天调用1.5亿次!2000QPS! SACC2017 系统框架 n 根据业务需求，对图像人脸进行识别，将结果推送到业务端 n 基于深度学习的准确的人脸检测、特征抽取 n 人脸检测占用95%计算资源 n

5%  区域竞争力 特征维度 现状分析 房源基本属性 可以完善补充 客户 可以挖掘 市场 可以挖掘 业主 体现不完善 经纪人  考虑完整 性价比  考虑完整 1%  经纬度 1.5%  潜在热度 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 28 v2.0+：持续优化 业主诚意 类型 占比 成交 56% 在售 34% 定金 5% 暂不出售