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Dec 21 2025

TwcatL - 深度學習入門避坑指南：從0到1的系統學習路徑與實踐經驗

對於很多想要入門深度學習的初學者而言，面對海量的學習資源、複雜的數學原理和層出不窮的模型框架，很容易陷入“無從下手”或“盲目跟風”的困境。我也曾經歷過從“看不懂論文”“跑不通代碼”到能夠獨立完成簡單項目的過程，期間踩過不少坑，也積累了一些實用的學習經驗。本文將結合我的個人學習經歷，梳理一套從0到1的深度學習系統學習路徑，拆解學習過程中的核心難點與避坑要點，為新手提供清晰的學習方向

私藏項目實操分享 , numpy , 深度學習 , jquery , 前端開發 , 數據預處理

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Nov 20 2025

IT狼人9號 - 前端tensorflow：通過機器學習推導函數方程式--鉑金Ⅲ

你是否還在為前端機器學習項目中的數據清洗和轉換耗費大量時間？本文將介紹如何使用 gh_mirrors/fr/frontend-stuff 項目集成的 TensorFlow.js 工具鏈，實現數據預處理流程自動化，提升模型訓練效率60%。讀完本文你將掌握： 前端數據預處理的核心挑戰與解決方案 TensorFlow.js 在瀏覽器環境中的配置方法

2d , 前端開發 , 數據預處理 , 數據加載 , Javascript

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Dec 07 2025

mob649e8156b567 - llama預訓練默認損失函數

llama預訓練默認損失函數是指在進行LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型的預訓練時使用的損失計算方法。使用合適的損失函數是提升模型訓練性能的關鍵。接下來，我將詳細記錄解決“llama預訓練默認損失函數”問題的整個過程。 環境配置 首先，確保你擁有一個合適的環境來進行LLaMA模型的預訓練。以下是整個環境配置的流程圖，以及相關的配置代碼。

數據集 , 損失函數 , aigc , 數據預處理

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