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ChatGPT 中文指令指南，教会你如何使用chatgpt实现中文你想要的答案

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Prompt learning 教学[最终篇]：Chatgpt使用场景推荐、优秀学习资料推荐、AI工具推荐

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带你简单了解Chatgpt背后的秘密：大语言模型所需要条件（数据算法算力）以及其当前阶段的缺点局限性

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ChatGPT会对我们日常生活带来什么影响？

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Prompt learning 教学[基础篇]：prompt基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用chatgpt，得到你想要的答案

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深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解

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快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化

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强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

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机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

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强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解

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Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践)

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PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]

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图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

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强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析

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深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

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深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例

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特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)

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NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等

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4.图学习初探Paddle Graph Learning 构建属于自己的图【系列三】

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深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

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推荐系统[四]：精排-详解排序算法LTR (Learning to Rank)_ poitwise, pairwise, listwise相关评价指标，超详细知识指南。

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卡塔尔世界杯出现了半自动越位识别技术、动作轨迹捕捉等黑科技。

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机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

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PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练

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数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇

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