大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

深度学习是目前最火的算法领域。他在诸多任务中取得的骄人成绩使得其进化越来越好。本文收集深度学习中的经典算法，以及相关的解释和代码实现。

序列数据是生活中很常见的一种数据，如一句话、一段时间某个广告位的流量、一连串运动视频的截图等。在这些数据中也有着很多数据挖掘的需求。RNN就是解决这类问题的一种深度学习方法。其全称是Recurrent Neural Networks，中文是递归神经网络。主要解决序列数据的数据挖掘问题。

1998年，LeCun提出了LeNet-5网络用来解决手写识别的问题。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”，足以见到这篇论文的重要性。在此之前，LeCun最早在1989年提出了LeNet-1，并在接下来的几年中继续探索，陆续提出了LeNet-4、Boosted LeNet-4等。本篇博客将详解LeCun的这篇论文，并不是完全翻译，而是总结每一部分的精华内容。

本篇博客详细说明了概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization，PMF）的推导过程

随着深度学习的火热，对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来，人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。 然而，一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少，这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里，我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS，这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目，并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验，非常值得大家尝试。

文本预处理是一件极其耗费时间的事情，不仅繁琐而且涉及的细节很多，处理不好对后面的事情的影响很大。本文将简要介绍文本预处理的一般步骤和方法。

multi-class classification problem和 multi-label classification problem在keras上的实现

在机器学习或者深度学习中，正则项是我们经常遇到的概念。它对提高模型的准确性和泛化能力非常重要。本文详细描述了正则项的来源以及与其他概念的相关关系。

最近几天AutoGPT十分火热，这是由开发者Significant Gravitas推出的项目。该项目可以根据你设置的目标，使用GPT-4自动帮你完成所有的任务。你只要提供OpenAI的API Key，保证里面有钱，那么它就可以根据你设定的目标，采用Google搜索、浏览网站、执行脚本等方式帮你完成目标。

科研成果发表速度对于国内的硕士生和博士生来说非常重要，它涉及了同学们的毕业、出国和奖学金等。很多童鞋在投稿之前都希望了解期刊的审稿周期。虽然大多数期刊没有规定明确的审稿时间，但是，随着大家对学术期刊投稿周期的关注，很多学术期刊也开始就自己的审稿速度开始有所要求，本文针对常见的期刊审稿周期提供一个普遍的分析方法。

Tensorflow中tf.data.Dataset是最常用的数据集类，我们也使用这个类做转换数据、迭代数据等操作。本篇博客将简要描述这个类的使用方法。

KKT条件（Karush–Kuhn–Tucker conditions）是求解带不等式约束的最优化问题中非常重要的一个概念和方法。这篇博客将解释相关概念和操作。

贝叶斯统计非常有用，也有一些基本的概念。这篇博客介绍了各种分布/概率的相关概念，并做了简单的介绍。