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微调（Fine-tuning）是机器学习和深度学习中的一种技术，指的是在已有预训练模型的基础上，通过在特定的、相对较小的任务或数据集上进行再次训练，以使模型能够更好地适应特定任务的需求。微调是 迁移学习（Transfer Learning） 的一种应用，它通过利用大规模预训练模型所学习到的知识，再通过少量的特定任务数据进行调整，从而优化模型的性能。
在微调之前，通常使用大规模数据集对模型进行预训练。比如，GPT、BERT等大语言模型在海量的文本数据上进行训练，学习语言的基础知识、语法、语义等。预训练的目标通常是学习通用的语...
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将从一个领域或任务中学到的知识迁移到另一个领域或任务中。与传统的机器学习方法不同，迁移学习不仅依赖于当前任务的数据，而是能够借用和调整已经在其他任务或数据上训练得到的模型和知识，从而提高新任务的学习效果，尤其是在数据量有限的情况下。
迁移学习的核心思想是，很多任务和领域之间存在一定的共性和共享的特征。因此，模型在一个任务上学到的特征、模式或知识可以帮助加速和改进在另一个相关任务上的学习过程。
迁移学习的基本流程通常包括以下几个步骤：
$ docker run -d --restart always -p "127.0.0.1:5000:5000" -v datastore-volume:/datastore --name changedetection.io dgtlmoon/changedetection.io
docker compose up
AutoGPT是一个旨在赋能数字任务的平台，具有以下特点和功能：
长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory） 是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于解决标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失问题。LSTM通过引入多个门控机制，能够在较长的时间范围内保持信息，从而有效地捕捉长时间依赖关系。LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译、时间序列预测等领域得到了广泛应用。
LSTM的关键创新是其内部结构与标准RNN的不同，它引入了记忆单元（cell state），并使用门控机制控制信息的流动。LSTM的基本单元由四个主要组成部分：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate...
运维智能体，又称为AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），是利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析技术，来自动化、优化和增强IT运维管理的一种智能系统。运维智能体能够通过智能化的方式处理和分析大量的IT运营数据，自动识别系统中的潜在问题、优化资源配置、进行故障预测和自动修复，从而提高IT运维效率，降低人工干预，提高系统的可靠性和可用性。
运维智能体的核心目标是通过智能化的手段，将IT运维的复杂性降低、提升效率...
dockerless