预训练的神经网络库提供现成的模型，节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。
预训练模型有利于迁移学习，其中通用模型针对特定任务进行微调。例如，使用MobileNet进行移动友好的图像分类可以减少训练所需的数据和时间。
这些库还确保社区驱动的更新以及与流行框架的兼容性。他们的模块化设计允许开发人员快速试验、部署和迭代，而无需从头开始。
正则化在神经网络中是如何工作的？
继续阅读
云服务如何处理大数据？
“云服务通过提供可扩展的存储、计算能力和专门为数据处理设计的工具来处理大数据。云计算使组织能够存储大量数据，而无需投资于物理硬件。像亚马逊 S3、谷歌云存储和 Azure Blob 存储这样的服务提供了高容量的存储解决方案，能够随着数据的积
SQL中的查询执行计划是什么？
在 SQL 中，查询执行计划（QEP）是数据库管理系统（DBMS）用于执行 SQL 查询的详细路线图。当提交一个查询时，SQL 引擎会分析该查询并确定访问所需数据的最有效方式。执行计划概述了系统执行查询时将采取的每一步，包括使用哪些索引、连
降低大型语言模型（LLMs）计算成本的技术有哪些？
transformer架构是大多数现代llm的基础，旨在有效处理文本等顺序数据。它使用一种称为自我关注的机制来关注输入序列的相关部分，从而允许模型在长距离上捕获上下文。与rnn等旧模型不同，transformers同时处理整个序列，使它们在