机器学习项目实战：使用Python实现图像识别
在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型，包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert，并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时，还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
阿里云GPU加速：大模型训练与推理的全流程指南
随着深度学习和大规模模型的普及，GPU成为训练和推理的关键加速器。本文将详细介绍如何利用阿里云GPU产品完成大模型的训练与推理。我们将使用Elastic GPU、阿里云深度学习镜像、ECS（云服务器）等阿里云产品，通过代码示例和详细说明，带你一步步完成整个流程。
wandb安装注册及解决训练模型报API错误
wandb是Weight & Bias的缩写，一句话，**它是一个参数可视化平台**。
wandb强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。
