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- 使用Python的`sklearn`进行数据预处理,包括AdaBoost回归器的网格搜索调优,处理时间序列数据,并执行数据可视化。 - 应用`transformers`库对预训练的语言模型进行微调,针对RTE、MRPC和SST-2任务进行文本分类,使用PEFT(Pointer Enhanced Fine-Tuning)模型。 - 进行图像分割任务,包括图像预处理、定义数据集、训练DeepLabV3 ResNet50模型。