Deeplearning

记录学习大模型的RAG

记录学习大模型的微调和推理加速

记录Langchain的使用过程心得体会

记录pytorch_lightning的使用过程心得体会

记录accelerate在分布式训练和推理中的使用过程

记录LLM的应用及训练过程

记录实战中NLP的事件抽取

记录模型压缩的技巧和方法

记录文本领域好用的标注工具

记录文本领域数据增强的方法

讲述Mask RCNN在tensorflow2.x下如何跑通自己的数据集

讲述目标检测(one stage)-从FPN到DSSD

目标检测（one stage）——YOLOv2

目标检测（one stage）——SSD

目标检测（one stage）的开始——YOLOv1

介绍pytorch的C++版本的gpu使用的解决问题的过程记录

介绍在图卷积网络在多标签分类任务中的应用

介绍在C++平台下搭建torch和paddle的环境

主要讲述将Keras训练好的.h5模型转换成.pt格式，并将其转换后的模型部署到C++环境中，并生成DLL

介绍如何在windows下搭建tensorflow的C++环境

介绍如何利用官方开源的Yolov5训练一个属于自己的模型

介绍如何在Windows10环境中搭建GPU使用环境和pytorch

面试中机器学习，深度学习中常问的算法总结

讲述在深度学习建模过程中遇到的问题及其解决思路