qwen7b -f Modelfile 完成后，你即可运行你的 ollama 模型： ollama run qwen7b 1.6 Text Generation Web UI Text Generation Web UI（简称 TGW，通常被称为“oobabooga”）是一款流行的文本生成 Web 界面工具，类似 于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Qwen1.5-7B-Chat │ │ ├── config.json │ │ ├── generation_config.json (续下页) 1.6. Text Generation Web UI 11 Qwen (接上页) │ │ ├── model-00001-of-00004.safetensor │ │ ├── model-00002-of-00004.safetensor │ 随后你需要运行 python server.py 来启动你的网页服务。请点击进入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧！ 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion

Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习 包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数 据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了， scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学 习算法。还包括 符号标记 2.Scikit-learn主要用法 y_train | 训练集标签. y_test | 测试集标签. y | 数据标签. 8 2.Scikit-learn主要用法 导入工具包 from sklearn import datasets, preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from

LightGBM 3.XGBoost 27 3.XGBoost XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具， 它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包 ，比常见的工具包快 10 倍以上。XGBoost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现 、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目 标函数的定义。 28 ??? ? = ෍

⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 Python模块-SciPy ⚫SciPy SciPy是构建在NumPy的基础之上的，它 提供了许多的操作NumPy的数组的函数。 SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和 工程设计的Python工具包，它包括了统计 、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶 变换、信号和图像图例，常微分方差的求 解等 scipy.cluster 向量量化 scipy.constants 数学常量 scipy

⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 Python模块-SciPy ⚫SciPy SciPy是构建在NumPy的基础之上的，它 提供了许多的操作NumPy的数组的函数。 SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和 工程设计的Python工具包，它包括了统计 、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶 变换、信号和图像图例，常微分方差的求 解等 scipy.cluster 向量量化 scipy.constants 数学常量 scipy

NumPy数组(ndarry)对象 03 ufunc函数 04 NumPy的函数库 9 1.1 认识 NumPy 数组对象 >import numpy as np # 导入NumPy工具包 >data = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的数组 >data array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8

表示二元标量运算符，这意味着该 函数接收两个输入，并产生一个输出。给定同一形状的任意两个向量u和v和二元运算符f，我们可以得到向 量c = F(u, v)。具体计算方法是ci ← f(ui, vi)，其中ci、ui和vi分别是向量c、u和v中的元素。在这里，我们 通过将标量函数升级为按元素向量运算来生成向量值 F : Rd, Rd → Rd。 对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（ du dx. (2.4.10) 68 2. 预备知识 现在考虑一个更一般的场景，即函数具有任意数量的变量的情况。假设可微分函数y有变量u1, u2, . . . , um，其 中每个可微分函数ui都有变量x1, x2, . . . , xn。注意，y是x1, x2� . . . , xn的函数。对于任意i = 1, 2, . . . , n，链式 法则给出： ∂y ∂xi = ∂y ∂u1 设我们有一个训练集{(x1, y1), . . . , (xn, yn)} 和一个未标 记的测试集{u1, . . . , um}。对于协变量偏移，我们假设1 ≤ i ≤ n的xi来自某个源分布，ui来自目标分布。以 下是纠正协变量偏移的典型算法： 1. 生成一个二元分类训练集：{(x1, −1), . . . , (xn, −1), (u1, 1), . . . , (um, 1)}。 2

是由 Google 开发的一个开源符号级张量操作框架。 • Theano 是由蒙特利尔大学的 LISA Lab 开发的一个开源符号级张量操作框架。 • CNTK 是由微软开发的一个深度学习开源工具包。 将来，我们可能会添加更多后端选项。 14.2 从一个后端切换到另一个后端 如果您至少运行过一次 Keras，您将在以下位置找到 Keras 配置文件： $HOME/.keras/keras

directional derivative of f in the direction of u can be represented as ∇uf (x) = n � i=1 f ′ i (x) · ui Feng Li (SDU) Linear Regression September 13, 2023 11 / 31 Gradient (Contd.) Proof. Letting g(h) chain rule, g′(h) = n � i=1 f ′ i (x) d dh(xi + hui) = n � i=1 f ′ i (x)ui (2) Let h = 0, then g′(0) = �n i=1 f ′ i (x)ui, by substituting which into (1), we complete the proof. Feng Li (SDU) Linear

When printing, please use CMYK or the listed Pantone code. For UI button elements, please reference “Color Variations for UI Buttons” to apply the color properly. 9 Brand Guidelines PyTorch