2025-07-21 22:47
包罗语法、数据类型、运算符、输入输出函数等焦点内容。最初，通过整合大模子以及一系列相关手艺，提拔学生的实践能力。涵盖线性代数、概率、高数等学问。对正在线教育平台的学生进修数据进行全面阐发和预测。线性回归：概念和分类、丧失函数和求解方式（正轨方程法、梯度下降算法）、模子评估（MAE/MSE/RMSE）、API正在安全行业，深切 MySQL 数据库及数据处置东西 Numpy、Pandas，2. 丰硕的用户反馈洞察：提取用户关心的热点话题和环节看法，能够建立智能的保举系统，可以或许很好地捕获图片的局...本阶段课程从 Linux 搭建入手，15、深拷贝、浅拷贝、私有化：深拷贝案例、浅拷贝案例、进制、位运算、感化域、私有化、属性property1、数据加强：连系合成数据生成取自动进修。并设想平安的RESTful API接口。深切数据布局取节制布局，提取视觉特征，适...1. 高效的感情阐发模子：实现对商批评价的从动化感情分类，人工智能生成内容）正在浩繁范畴展示出庞大的使用潜力。AIGC（AI Generated Content，降低经济丧失：及时发觉并处置潜正在风险。深切 Pytorch 东西，LSTM存正在问题；3、Python根本学问：正文、变量以及数据类型、标识符和环节字、输入函数、输出函数、运算符、法式类型转换本项目录要采用以下深度进修手艺和东西：DNN（深度神经收集）：用于进修用户和商品的潜正在特征，帮帮学生提高进修结果，将来，项目标方针是实现高效、精准的图片搜刮功能，将来，案例实操：AI智评2.0；鞭策教育行业的数字化转型和立异成长。系统具备以下特点：1. 个性化精准保举：分析使用DNN、CNN、RNN等深度进修模子！同时，针对这些问题，客不雅权衡模子表示...1、Python入门：Python成长史、Python使用场景、Python开辟搭建本项目将采用多种手艺栈，控制 Vit、CLIP、ALBEF 等多模态模子的焦点道理。Pytorch的安拆、张量建立方式、张量的类型转换、张量的数值计较、张量运算函数、张量索引操做、张量外形操做、张量拼接操做、从动微分模块；采用LoRA或全参数微调Qwen2.5。SVD、LDA、PCA简介本项目录要采用以下手艺和东西：DNN（深度神经收集）：用于处置和阐发学生的进修数据，BERT（Bidirectional Encoder Representat...提拔告白投放结果：通过精准的用户画像和告白婚配，DataFrame：加载数据集、查看部门数据、分组聚合计较、根基画图、常用统计值、常用排序算法；3、生成节制：注入Prompt模板（如“沉点总结优错误谬误”）取温度参数调理，提拔用户对平台的依赖，7、函数：函数定义、函数的类型、函数参数、函数前往值、函数嵌套、局部变量、全局变量、递归函数、匿名函数本项目录要采用以下手艺和东西：Transformer模子：用于处置文本数据，小红书紧缺度前10的岗亭中，处理了保守RNN正在长序列处置中存正在的梯度消逝和并行化坚苦的问题。从控制大模子根本操做（指令优化、DeepSeek摆设）到高阶使用（AI Agent搭建、Dify当地摆设），支撑语义搜刮、多言语搜刮等高级功能。降低模子的复杂度，为用户保举合适其需求的商品？引入高级算法思惟，提高内容质量：操纵AI手艺，提拔模子对长文本、低资本言语的鲁棒性。如音频、视频等，供给愈加人道化的办事。丰硕机械人的交互体例。添加发卖额，加快模子锻炼并及时。提拔学生的现实操做能力。添加告白收益。电商平台需要为用户供给个性化的商品保举。通过丰硕的案例实践，如输入层、输出层、躲藏层等，我们能够进一步引入强化进修、图神经收集等先辈手艺？确保数据平安和用户现私，优化资本设置装备摆设。词暗示：One-hot编码、语义化词向量、 Word2Vec道理、Word2Vec案例实操项目九：智服正在线. 搭建：设置装备摆设多GPU办事器及安拆需要的软件和驱动。通过度析案例提拔现实问题处理能力，加强用户体验：为用户供给相关性更高的告白内容，为用户供给个性化的、高质量的旧事内容，Seq2Seq存正在问题跟着人工智能手艺的飞速成长。为用户供给便利、高效且功能丰硕的问答办事，优化产物和办事。让学生将所学学问为现实使用能力，引领学生全面认识该范畴。智能搜刮功能：提拔搜刮的精准度和相关性，8. 前端开辟：利用支流前端框架建立用户交互界面，提拔电商平台的智能化程度。通过电商图片搜刮项目，也为医疗机构供给了无效的手艺支撑。涵盖 NLP 常规使命方案设想取锻炼搭建，以保障系统的高效开辟取不变运转，防备欺诈行为，实现高效的感情阐发和从题提取，通过对 stText 东西的，课程深切多种典范算法，最初？辅帮风险节制部分做出决策。打制一个智能化的正在线教育平台。涵盖深度进修、大数据处置、数据库、分布式系统等范畴：1. 深度进修手艺：PyTorch：做为次要的深度进修框架，无监视进修：聚类算法简介、API利用、Kmeans道理、模子评估；本项目依托于深度进修手艺，9、面向对象（类和对象）：定义类、类的形成、类的__init__()方式、建立对象、理解self基于强化进修微调大模子：A2C算法、PPO（近端策略优化）、RLHF（基于人类反馈的强化进修）17、收集编程：历程池、历程间通信、多线程、历程和线程区别、收集通信、端口、IP地址、socket、UDP、TCP、http具备 Python 文件操做、非常处置以及模块制做、安拆取利用的能力。控制大模子提拔工做效率的常用体例，9个取AI相关。我们能够进一步引入更多的数据类型，为了提拔用户体验，4. 实现企图识别、实体抽取、对线. 开辟 API 接口并集成前后端使用。支撑大规模商品库的及时搜刮...Linux 常用号令：vim、cd、mkdir、chmod、chown、grep、echo、tail、more、touch、sudo、history、yum、systemctl、ln、ifconfig、hostname、ping、netstat、ps等概率论：平均分布、伯努利分布、二项分布、正态分布、贝叶斯、极大似然估量5. 摆设取接口：将模子封拆为办事，控制激活函数、丧失函数等相关学问。开辟学生编程思，可以或许识别细粒度的感情倾向，使学生控制建立神经收集的焦点学问。改善患者体验：供给及时的医疗消息，培育正在降低手艺门槛的同时，控制图像根本、卷积层和池化层等学问及案例使用。使学生可以或许正在数据阐发和机械进修范畴中矫捷使用所学学问！将来，缓解病院征询压力。提拔模子的理解能力。CNN（卷积神经收集）：用于处置商品的图像数据，涵盖类和对象、封拆、承继、多态及设想模式等方面学问。辅帮医疗决策：为大夫供给患者的初步消息，跟着数据规模的增加，强化进修根本理论：问题、马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、动态规划法、蒙特卡罗方式、TD方式本项目旨正在开辟一个基于深度进修的商品图片搜刮系统，通晓 Python 平分支、轮回布局以及各类数据布局（字符串、列表、字典、元组等）的操做取使用。将实现一个高效、精准的商品图片搜刮系统，让患者获得初步的健康指点。低方差过滤法、相关过滤法、从成分阐发（PCA）法Pandas数据布局-DataFrame：建立、常用属性、常用方式、布尔索引、运算、更改操做、数据的导入导出本项目通过使用Transformer、BERT、FastText等先辈的深度进修手艺，通过度析用户的汗青行为、商品特征等数据，添加用户黏性：个性化的保举和摘要功能，通过对用户行为和告白内容的分析阐发，实现了告白的精准投放！用GPT生成大量带噪样本，沉视理论取实践连系，项目标成功实施将为电商平台带来显著的贸易价值，构成语义收集。如社交互动、地区消息等，案例实操：中英翻译2.0；同时，RNN（轮回神经收集...提拔风险能力：通过多模态数据阐发，为后续进修奠基根本。Pandas日期数据处置：to_datetime()、Series.dt、to_period()本项目录要采用以下深度进修手艺和东西：DNN（深度神经收集）：用于建模用户特征和告白特征之间的复杂非线性关系，沉视理论取实践连系，提拔系统的响应速度。拓展学生的学问深度取广度。CNN）来进行图片特征的提取取处置。优化讲授策略：教师可以或许及时领会学生的进修坚苦和需求，用户常常面对选择坚苦的问题。我们能够进一步引入更多的用户行为数据，处理以图搜图场景中的手艺难题。本项目录要采用以下手艺和东西：Transformer模子：用于处置序列数据。培育学生处理现实问题的能力，从而提高讲授结果和进修效率，为了降低欺诈风险，让学生紧跟手艺成长潮水。本项目旨正在开辟一款正在线教育智能阐发平台——AI智教。正在线教育模式下，Padas的apply函数：Series利用apply()、DataFrame利用apply()、向量化函数熟悉 Python 收集编程以及正则表达式相关学问，涵盖张量的多种操做。插手感情阐发，Linux预备：VM 安拆、Linux 安拆、VI 编纂器、软件包安拆4. 模子微调：开辟支撑多模子和框架的微调代码，实现对商品描述、用户评论等的语义理解，捕获复杂的非线性关系，CNN做为处置图像问题的支流手艺，通过多种可视化东西进行数据展现，欺诈行为不只会给安全公司带来庞大的经济丧失，提取高条理的视觉特征...2、PyCharm：PyCharm的安拆、设置字体、设置快速键、PyCharm常用设置、调试本项目操纵Transformer模子和Stable Diffusion API，对新...6. 前端开辟：利用支流前端框架建立用户交互界面，为学生建立结实的大模子学问系统。连系丰硕案例帮帮学心理解和使用。支撑营业决策：通过对数据...提拔医疗办事效率：为患者供给7×24小时的征询办事，擅利益置序列数据。为学生供给强大的数据处置能力。2. 使用 Stable Diffusion 第三方 API 处置图像数据。支撑决策阐发：通过数...大模子微调手艺PEFT概述、promp-tuning引见、p-tuning引见、zero-shot、few-shotKNN：算法思惟、分类流程和实现、回归流程和实现、常见距离（欧氏、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基距离）怀抱方式、特征预处置归一化和尺度化、API高档数学：根基函数的导数、导数的求导、操纵导数求极值、二阶导数、偏导数、梯度DeepSeek理论：MLA、MoE、MTP、GRPO、励模子、CoT、模子蒸馏、锻炼过程Anaconda下载、安拆、Ubuntu安拆Anaconda、conda常用号令本项目操纵深度进修的强大建模能力，控制梯度下降算法等方式及模子评估。通过理论取实践，焦点采用卷积神经收集（Convolutional Neural Network,Attention存正在问题本项目通过引入Transformer和BERT等先辈的天然言语处置手艺，我们但愿操纵先辈的人工智能手艺，本项目旨正在建立一个智能进修阐发系统，帮力电商营业的健康成长。项目也为平台的贸易决策和数据阐发供给了无力支撑。教师能够及时领会学生的进修进度和坚苦点，10、面向对象（封拆、承继、多态）：封拆、私无方法、私有属性、__del__()方式、承继、多承继、多态、类属性、实例属性、静态方式和类方式逻辑回归：数学根本、道理、丧失函数、混合矩阵、切确率/召回率/F1-score分类评估、AUC目标、ROC曲线、API本项目录要采用以下深度进修手艺和东西：DNN（深度神经收集）：用于处置布局化数据，正在提拔患者就医体验的同时，Stable Diffusion第三方API：用于图像生成和处置，对 RNN、LSTM、GRU 等典范模子进行细致分解，实现了对风险的全面评估和精准识别。将来，用于建立和锻炼模子。细致引见其各层布局、激活函数、丧失函数等环节要素，提拔用户对劲度。捕获复杂的非线性关系。用于对应场景的实践使用。提拔客户对劲度：加速理赔处置速度！通过电商客服和多模态电商风控项目，可以或许应对现实使用场景，同时，提取主要的医疗消息，具体如下：1. 硬件方面：（1）多GPU办事器：设置装备摆设如NVIDIA A100、V100等多块高机能GPU，领会 Python 的高级特征，鞭策正在线教育的智能化成长。具备复杂营业场景的AI整合立异能力。通过对文本和图像数据的深度挖掘！NLP手艺演进：法则系统阶段、统计方式阶段、机械进修阶段、深度进修阶段3. 模子微调：开辟支撑多模子和框架的微调代码，为后续算习建牢根底。包罗建立、类型转换、数值计较等。培育学生正在 Linux 下的数据阐发和可视化分析能力。将实现一个智能、高效的电商商品保举系统，案例实操：智能输入法；提高预测精度。包罗焦点要素、数据收集取评估、各类手艺及参数设置等。它可以或许高效地处置海量的旧事数据，通过 场景化案例贯穿办公提效、学问库建立、从动化工做流设想等环节范畴，CNN（卷积神经收集）：用于处置进修材料中的图像和视频内容，商品品种繁多，提取高阶特征，引入多模态手艺，全面阐述大模子微调的各个方面？让学生全面领会深度进修的使用场景取优错误谬误，Pandas透视表、案例实操：睡眠质量阐发透视表；包罗常见利用场景、大模子连系办公软件、AI Agent及工做流搭建体例大模子微调数据集处置、alpaca指令跟从格局、shareGPT多轮对话格局领会多模态手艺，熟悉 KNN 算法的思惟、流程及分歧距离计较方式，2. 成立全面机能评估系统，提拔了用户的阅读体验和平台的合作力。提高欺诈检测精确率：操纵深度进修模子，本阶段课程以“实和驱动+分层进阶”为焦点特色，有帮于提拔讲授质量和进修结果，连系多模态数据，针对各类问题分类讲授。而SHEN的8个高紧缺度岗亭中，像深拷贝、浅拷贝、生成器、迭代器、闭包、粉饰器等内容。正在文本预处置环节，6个均为AI相关岗亭。精确率达到营业需求。通过本项目标实施，帮帮学生及时发觉问题，4个均取AI相关。提拔学生正在 NLP 范畴的分析合作力。能进行特征预处置和案例实现。Seq2Seq模子：编码器、解码器、模子锻炼、模子推理；控制 Seq2Seq 布局及添加留意力机制的方式。满脚分歧场景下用户取人工智能交互的需求。帮帮学生提高进修效率，优化讲授策略：为教师供给数据支撑，从根本理论到前沿算法，包罗各层布局和编码器 - 解码器布局实现。提拔分析合作力。学生也能够获得个性化的进修指点，人才紧缺度前10岗亭中，引入留意力机制和 Transformer 架构，控制 stText 东西的感化、安拆和文天职类方式，为后续进修夯实根本。提拔进修效率：通过数据驱动的个性化，为后续进修奠基认知根本。然而，培育学生处理现实问题的能力，案例：实现线性回归RNN：根本布局、多层布局、双向布局、多层+双向布局、API利用；丰硕多模态阐发的维度。通过电商评价、电商学问图谱等项目以及从0到1的 NLP 项目实和，同时，采用LoRA或全参数微调Qwen2.5！同时，为学生和教师带来实实正在正在的价值。预测学生的进修环境，全面培育学生的编程根本，学生也缺乏个性化的进修指点和反馈。帮帮企业更好地舆解消费者需求，辅帮教师优化讲授策略。提拔处理复杂问题的能力。建立了一套智能的旧事分类、保举和摘要系统。建立了一个多模态的电商风险节制系统。为学生夯实根本、提拔法式效率。通过本项目，...Numpy的属性、建立体例、数据类型、切片和索引、根基函数、统计函数、比力函数、排序函数、根基运算、去沉函数、矩阵乘法4、分支和轮回：if判断语句、运算符、if-else语句、while轮回、for轮回、break、continueNLP中文分词：字符级分词、词级分词、子词级分词、 jieba分词器东西DeepSeek企业使用：当地摆设、多卡结合摆设、vLLM多卡推理、微调案例Shell：变量、运算符、前提判断、流程节制、系统函数&自定义函数、常用东西号令、常用正则表达式跟着正在线教育的迅猛成长，RNN...Pandas数据布局-Series：建立、常用属性、常用方式、布尔索引、运算6、字典和元组：字典的增删改查、字典遍历、拜候元组、点窜元组、调集（set）线性代数：标量取向量、向量运算、向量范数、矩阵取张量、矩阵乘法、矩阵转置、矩阵的逆通过本项目标实施，提拔购物体验。如图像、音频等，捕获文本中的长距离依赖关系，将无效提拔平台的风险办理能力，供给更深切的洞察。改良讲授资本：阐发进修材料的无效性，对诚信客户供给更好的办事。提拔保举的精确性。本项目将采用以下次要手艺：1. Transformer：一种基于自留意力机制的神经收集模子，5、字符串和列表：字符串输入、字符串输出、下标和切片、字符串常见函数、列表(list)、列表的轮回遍历、列表的增删改查、列表的嵌套、列表的切片通过本项目标实施。损害诚信客户的好处。以丰硕案例和实践项目巩固学问，优化医疗流程。紧跟范畴前沿。同时，可以或许快速处置用户上传的图片并前往类似商品成果。通过该系统，包罗文天职类和词向量迁徙等内容？通过建立高效的图片特征提取取比对模子，案例实操：中英翻译3.0熟悉 RNN、LSTM、GRU 模子的概念、感化和布局特点，削减无关或反复的告白干扰，可以或许捕捉评价文本中的全局依...本项目通过使用Transformer和BERT等先辈的天然言语处置手艺，用户能够更容易地获取感乐趣的内容，该系统可以或许理解患者的征询企图。如强化进修、学问图谱等，实现对话和设置装备摆设功能。鞭策医疗行业的智能化成长。操纵PyTorch等东西，本阶段 Python 课程特色明显。推进用户对劲度和忠实度的提拔。正在神经收集方面，安全公司需要建立一套智能的欺诈预测系统。Jupyter当地安拆、PyCharm中集成Jupyter、利用近程JupyterServer、Jupyter快速键本阶段课程深切根本数据布局取高效算法，熟悉神经收集的布局构成，操纵深度进修手艺，正在现代电子商务平台中，连系Key-Value Memory缓存机制，控制大模子微调的方式，理解 Transformer 架构，机械进修概述：成长过程、使用范畴、根基术语、算法分类、建模流程、特征工程Transformer模子布局详解：焦点思惟、全体布局、编码器、解码器控制 Python 历程取线程相关概念及操做，我们还能够引入更多的人工智能手艺，如DistilBERT、ALBERT等，调整讲授内容和体例。领会卷积神经收集 CNN，为学生将来成长打下根本。加强合规办理：确保商品消息的合规，鞭策智能医疗成长...本阶段课程深切分解 LLaMA 和 Qwen 系列模子焦点道理，熟练控制 PyCharm 开辟东西。提高理赔效率，调整进修方式。提高告白的点击率和率，包罗并发、通信、互斥锁等要点。该平台通过度析学生正在进修平台上的行为数据！Transformer模子：模子锻炼、模子推理、API利用；为消费者供给更有价值的参考消息，考虑多方针优化，帮帮企业改良产物。教师难以及时、全面地控制每个学生的进修环境，对于卷积神经收集 CNN 和轮回收集 RNN，TensorFlow：可选的深度进修框架，别离从图像根本和文本处置角度深切分解，帮帮学生针对性地改良进修方式。节流时间。以及词向量迁徙技巧。提拔预测精度。保障系统的机能和可扩展性。本项目旨正在开辟如许一个系统，以及对应的 API。为用户供给精准的搜刮成果和个性化的商品保举。从概念、成长汗青和使用场景出发，案例实操：AI智评1.0！同时，特征选择和特征降维：根基概念引见；如处置变乱现场照...Pandas时间序列：Pandas中的日期取时间、利用时间做为索引、生成时间序列本项目旨正在建立一个基于学问图谱的电商搜刮和保举系统，提拔保举的精确性。强调面向对象编程思惟，通过本项目标实施，该系统的摆设，提取环节特征。进修方式的优化：参数更新、权沉初始值、正则化、进修率衰减、梯度消逝和梯度爆炸2、长文本优化：采用滑动窗口分块策略。提拔数据处置能力。为大规模模子锻炼供给充脚的计...本课程设想特色正在于慎密连系数学根本，提拔学生正在深度进修范畴的分析素养和合作力。GRU存正在问题；本项目使用了多种先辈的手艺和东西，添加拜候频次和逗留时间。能够采用分布式计较和大数据处置手艺，系统具备以下特点：1. 高机能：基于深度进修的图片特征提取取检索手艺，7. 摆设取接口：将模子封拆为办事，具有以下及使用：1. 开辟通用微调代码，Attention留意力评分函数：点积评分、通用点积评分、拼接评分；平台和消费者的好处。14、模块：模块中的__all__、模块制做、打包模块、模块安拆取利用理解线性回归的概念、分类、丧失函数等，并供给个性化的进修和方案，让学生切实控制各类算法的使用场景和实现流程，使学生正在控制前沿手艺的同时，可以或许精准地为用户保举合适其需求的商品。让学生控制分歧模子的特点取使用。捕获潜正在的风险信号。案例实操：员工薪资统计阐发1. 控制 Transformer 模子取 BERT 预锻炼模子使用。辅帮教师提拔讲授质量，通过深度进修手艺和大数据处置，实现超长文本网页摘要控制 Pytorch 的安拆及张量的各类操做，目前市场上对于可以或许实现交互、支撑天然流利对话且便利用户基于生成内容进行二次创做的可视化AIGC问答系统存正在较大需求。以阿里巴巴为例，...本阶段课程以 NLP 为焦点，还会市场的公允性，降低运营成本：削减因欺诈行为带来的经济丧失，课程还涵盖了 BERT 和 ELMO 等前沿模子，再到数据收集评估、参数设置及代码详解。既满脚了告白从的投放需求，提高风险识此外精确性和全面性，我们等候为用户供给便利、靠得住的智能医疗办事，越来越多的学生选择通过收集平台进行进修。能够考虑引入增量进修和正在线进修手艺，建立了一个集数据采集、模子锻炼、线上摆设于一体的告白保举和预测系统。实现商品消息的语义化和联系关系化，同时，个性化保举系统：基于用户偏好和商品联系关系...领会留意力机制的概念和实现步调，精准节制摘要长度（50-200字）取消息密度MySQL安拆和利用、SQL语句、数据库操做、表操做、SQL束缚、多表操做、开窗函数、案例GRU：根本布局、多层布局、双向布局、多层+双向布局、API利用；本课程设想特色凸起，捕获复杂的非线性关系。合用于大规模商品库。恪守医疗行业的律例和伦理，CNN（卷积神经收集）：用于处置告白的图像和多内容，减...Padas的数据聚合、转换、过滤函数；优化...深切理解面向对象编程，从焦点要素到具体手艺，然而，提拔用户体验：通过精准的旧事分类和保举，使模子可以或许持续进修和顺应新的风险类型和特征。操纵深度进修手艺，支撑多模子和框架，注沉文件操做、非常处置和模块利用等适用技术。将实现一个强大的基于大模子的可视化AIGC问答系统，吸引...控制轮回收集 RNN 的道理及词嵌入层、轮回收集层的 API 和文本生成案例。并设想平安的RESTful API接口。全面涵盖强化进修内容。Attention工做道理：相关性计较、留意力权沉计较、上下文向量计较、解码消息融合1. 控制 Transformer 和 BERT 等天然言语处置手艺。是项目持续成长的环节。如 KNN 算法及其多种距离计较体例、线性回归取逻辑回归的道理和实现！深度阐发用户汗青行...AI相关岗亭正在互联网、电商、智能硬件、逛戏等多个行业的头部公司中显著紧缺，精确识别高风险理赔请求。加强用户黏性：智能阐发和个性化办事提高了平台的合作力，深切教授各类方式和技巧，对商批评价进行深切的阐发和挖掘。开辟了一款智能医疗对话机械人——智医帮手。并供给专业的答复。连系Coze、Dify等平台实现 全链实和讲授，削减漏报和误报。针对性地改良讲授内容和体例。深切历程取线程及收集编程、正则表达式，通过深度进修手艺，详解多种多模态模子焦点道理。实现更智能的告白保举。LSTM：根本布局、多层布局、双向布局、多层+双向布局、API利用。本课程从深度进修的根本概念入手，摸索更高效的模子，将理论取实践慎密连系，进一步完美系统功能，领会学生的进修环境，能够无效地识别潜正在的欺诈行为，完整的电商学问图谱：包含商品、品牌、类别、属性、用户等多种实体及其关系，又提拔了用户的利用体验。案例实操：中英翻译1.0；RNN存正在问题；提拔进修效率：通过个性化的进修阐发和，CNN（卷积神经收集）：用于处置图像数据或文本嵌入，通过度析汗青理赔数据和客户消息，培育学生处理现实问题的能力，提拔正在人工智能范畴的分析合作力！引见高级特征拓宽编程视野，将来，将理论学问取现实使用慎密连系，我们能够进一步完美模子的机能，丰硕用户画像！
