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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在金融行业中，财报分析是帮助企业和投资者做出决策的关键环节。随着科技的快速发展，自动化、智能化的财报分析变得越来越重要。传统的人工财报分析不仅费时费力，而且容易受到人为错误的影响，因此企业急需借助先进的技术来提高效率和准确性。TextIn平台与DeepSeek R1 API 的结合，提供了一种高效、智能的财报分析解决方案，极大地提高了财报处理的自

做科研最残酷的真相，莫过于自己独自探索，没有清晰的方向指引，文献越读越迷茫，实验越做越心慌。没有论文护体，不仅学位岌岌可危，求职市场更是残酷，现在的高薪职位不仅卡学历，还卡论文，没有高区位论文傍身，好像研究生就白读了。。。国内搞科研，别太老实了。。。找对方法是关键！现在国内科研市场卷论文已经卷出了新高度，那些能发高区位论文的人究竟有什么方法呢？首先，导师很重要！导师能给你的平台就是你现在能拥有的最

根据去年ACL主会和Findings的录用情况分析：主会录用分数线预计在均分3.5及以上Findings的录用标准为OA均分至少3分，若刚好3分则需要Meta评审达到4分今年ARR的投稿周期从往年的6轮缩减为5轮：取消了4月份的投稿轮次原定6月的投稿轮次提前至5月这一调整使得ACL与EMNLP之间的转投时间窗口有所缩短中稿论文：准备Camera-Ready版本，关注会议注册及参会安排。未中稿论文：

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程模型加载与预处理：详细讲解如何加载预训练模型、分词器，并处理输入数据集。 2. LoRA配置：介绍如何使用LoRA技术配置模型，并高效进行微调，节省计算资源。 3. 训练过程：展示了如何配置训练参数，使用SFTTrainer进行训练，并通过WandB记录训练日志。 4. 模型保存与评估：如何保存微调后的模型，以及如何通过合适的评估集对模型进行验证

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程红外小目标检测和分割（IRSTDS）在军事和民用领域具有重要应用，但现有基于卷积神经网络（CNN）的方法通常使用标准卷积，未充分考虑红外小目标像素分布的空间特性。此外，现有损失函数未能充分考虑不同目标尺度下尺度和位置损失的敏感性差异，限制了对暗小目标的检测性能。难点：红外小目标通常因距离远而呈现暗淡、低信噪比（SNR）和低信号杂波比（SCR），缺

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介绍本次分享1本「机器学习」和「深度学习」好书。专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。作者作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，重点介绍如何应用模型解决机器学习和深

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程预训练大语言模型（LLM）具备强大的通用能力，但在需要深入理解技术语言或特定领域知识的专业领域中，它们往往表现不佳。因此，虽然预训练使LLM能够捕捉通用知识，但微调（Fine-tuning）对于将这些模型适应特定领域至关重要。微调 通过将预训练模型适配到具体任务，提升了其在医疗、法律分析或科学研究等领域的性能。例如，经过微调的模型能够更有效地识别

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程一句话解释：知识蒸馏是一种模型压缩技术（model compression technique），通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输出或中间表示，以在保持精度的同时减少计算量和存储需求。传统意义上的知识蒸馏背景知识及总览Bucilua等人（2006年）首次提出了 模型压缩 ，将信息从大型模型或模型集合转移到训练小型模型中，而不会显