R²值为多少表示拟合较好？
R²是回归分析中用来衡量模型拟合度的重要指标。它的值范围在0到1之间,越接近1表示模型拟合得越好。
R²是回归分析中用来衡量模型拟合度的重要指标。它的值范围在0到1之间,越接近1表示模型拟合得越好。
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
import导入的内容只会被包含一次，在引入之前会检测是否已经存在该模块，不存在才会被引入；而include是不会做判断的。
残差连接（Residual Connections）是一种广泛应用于深度学习中的关键技术，最初由何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出
本文将重点比较五种常用的时序预测模型：Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM以及CNN
在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是训练深层神经网络时常见的两大问题，它们会严重影响网络的训练过程和性能。
部署Python应用使用Docker是一种流行的做法，因为它可以帮助你创建可移植、可复现的开发和运行环境。以下是将Python应用部署到Docker容器的基本步骤：
Python使用pandas进行数据处理（数据清洗与准备）
Docker 是一种容器化平台，可以轻松地将应用程序及其依赖项打包为容器，以便在不同的环境中运行。
FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。
MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。
DOCCANO 是一个开源的文本标注工具，用于命名实体识别（NER）、文本分类和序列标注等自然语言处理任务。以下是通过Docker安装 DOCCANO 的详细步骤：
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一个非常重要的概念，尤其在自然语言处理（NLP）和计算 机视觉（CV）等领域中得到了广泛应用。
1、请简述Transformer的基本结构和工作原理？ 解答：Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个编码器和解码器都包含多层自注意力 机制和前馈神经网络。
RMSE，或均方根误差（Root Mean Square Error），是一种衡量模型预测值与真实值之间差异的常用指标。
请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？
大模型微调是指利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程，旨在优化模型在特定任务上的性能，使其更好地适应和完成特定领域的任务。
拟合是数学和统计学中的一个重要概念，指的是通过建立一个数学模型来尽可能准确地描述观测数据中变量之间的关系，使得模型能够最好地匹配给定的数据集。
当你运行容器时，可以使用--restart标志来设置重启策略。Docker提供了几种重启策略，例如always、unless-stopped、on-failure等。
均方误差（Mean Squared Error, MSE） 是一种常用的损失函数，常用于评估模型的预测值与真实值之间的差异。
