怎么做ResNet是什么意思
ResNet是一种深度学习模型结构，它是由微软提出的一种用于处理图像识别任务的神经网络架构。ResNet是“Residual Network”的缩写，该模型的特点是引入了跳跃连接（skip connection），通过跳跃连接将前层的特征直接连接到后层的特征中，有助于解决深层网络的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络训练更加稳定和有效。要实现ResNet模型，可以通过构建包含跳跃连接的残差块（residual block），在每个残差块中有多个卷积层和批量归一化层来实现。通过这种方式，ResNet可以实现更深的网络结构，提高模型的性能和训练效果。
技术干货
LlamaIndex 联合创始人下场揭秘：如何使用私有数据提升 LLM 的能力？
如何使用私有数据增强 LLM 是困扰许多 LLM 开发者的一大难题。在网络研讨会中，Jerry 提出了两种方法：微调和上下文学习。
2023-5-18
技术干货
重磅版本发布｜三大关键特性带你认识 Milvus 2.2.9 ：JSON、PartitionKey、Dynamic Schema
随着 LLM 的持续火爆，众多应用开发者将目光投向了向量数据库领域，而作为开源向量数据库的领先者，Milvus 也充分吸收了大量来自社区、用户、AI 从业者的建议，把重心投入到了开发者使用体验上，以简化开发者的使用门槛。
2023-6-5
技术干货
我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache
我们从自己的开源项目 Milvus 和一顿没有任何目的午饭中分别获得了灵感，做出了 OSSChat、GPTCache。在这个过程中，我们也在不断接受「从 0 到 1」的考验。作为茫茫 AI 领域开发者和探索者中的一员，我很愿意与诸位分享这背后的故事、逻辑和设计思考，希望大家能避坑避雷、有所收获。
2023-4-14