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AI学习之路

2025年Easy Dataset 的详细使用教程

本文详细介绍了2025年Easy Dataset的使用教程，包括环境准备与安装、核心操作流程、高级功能与技巧、常见问题与解决、应用场景示例以及项目资源。教程涵盖了从创建项目、上传与处理网页、生成问题与答案到数据集导出的全流程，并提供了多项目管理、模型对比与优化等高级功能。此外，还解答了常见问题并展示了实际应用场景。

机器学习面试题大揭秘：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的奇妙之旅

AI学习之路职业发展 AI小课堂：给好奇者的极简人工智能课

本文以幽默风趣的方式介绍了机器学习中的四种主要学习类型：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。通过生动的比喻和实际应用场景，帮助读者理解这些复杂概念的区别与联系，并提供了应对面试中相关问题的实用技巧。

小白必看！5分钟掌握机器学习数据概念面试题及答案

职业发展 AI学习之路 AI小课堂：给好奇者的极简人工智能课

本文为机器学习初学者提供了数据相关概念的面试题及答案，涵盖训练集、测试集和验证集的划分方法，以及特征和标签的识别与应用。通过生活化的比喻和实例，帮助读者轻松理解并掌握这些核心概念，为面试做好充分准备。

本文深入探讨了大模型的文件类型，分为模型文件和数据文件两大类。模型文件包括权重文件（如.pt/.pth、.ckpt、.safetensors、.bin）、配置文件（如config.、generation_config.）、词汇表文件（如tokenizer.）以及其他格式（如SavedModel、ONNX、HDF5、量化格式和GGUF）。数据文件涵盖文本文件（.txt、.csv、.）、文档文件（.doc、.pdf）、图像文件和音频文件。文章还提供了相关面试题及解析，帮助读者巩固知识并应对实际工作挑战。

Python-Markdown库使用教程：从安装到HTML转换与自定义扩展指南

AI学习之路工具使用 python

Python-Markdown是一个强大的Python库，用于将Markdown文本转换为HTML或其他格式。它支持标准Markdown语法，包括标题、段落、列表、链接等，并允许通过自定义扩展增强功能。本文介绍了Python-Markdown的主要特点、安装方法、基本使用示例、自定义扩展的创建方法以及如何为生成的HTML添加自定义样式。此外，还列举了其应用场景和相关扩展，如pymdown-extensions和python-markdown-math。

零基础也能懂！解锁文本处理的「瑞士军刀」——正则表达式极简指南

AI学习之路职场技能工具使用

本文为零基础用户设计的正则表达式极简指南，通过生活化比喻和实用案例（如匹配身份证、抓链接、验邮箱）讲解核心概念。从符号三件套（普通字符、元字符、字符组）到避坑口诀，帮助读者快速掌握文本模式匹配技巧，并推荐在线练习工具。

Meta深夜发布Llama 4开源模型：170亿参数+10M上下文长度，多模态能力全面升级

AI前沿 AI学习之路工具使用

Meta于4月5日发布其最强大的开源AI模型系列Llama 4，包含Scout、Maverick和仍在训练中的Behemoth三大版本。Llama 4以170亿参数和10M超长上下文窗口刷新行业标准，并具备多模态融合、混合专家（MoE）架构等突破性技术，性能上直接对标GPT-4o和Gemini 2.0。Llama 4 Scout提供业界领先的10M上下文窗口，支持长达1000万token的上下文，而Llama 4 Maverick则在多模态任务中表现出色。模型采用早期融合技术、MetaP训练技术和FP8精度训练，性能在大模型竞技场和基准测试中表现卓越。用户可在llama.com和Hugging Face下载Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。

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如何在Kaggle中读取数据集？Notebook与本地环境操作步骤

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唤醒内心的火焰：解码自驱力的秘密——让生命自己奔跑的底层逻辑