面试真题以及解析Web，RESTfulAPI在微服务中的作用是什么？微服务架构基于一个概念，其中所有服务应该能够彼此交互以构建业务功能。因此，要实现这一点，每个微服务必须具有接口。这使得WebAPI成为微服务的一个非常重要的推动者。RESTfulAPI基于Web的开放网络原则，为构建微服务架构的各个组件之间的接口提供了最合理的模型。

2021美赛A题（真菌对木制分解效率的影响）——赛题解读&解题思路赛题目的一.多种真菌对枯枝落叶/木制纤维分解的影响模型二.真菌的相互作用关系模型三.大气变化对天气的影响模型四.物种在不同环境下的优劣势五.真菌多样性对系统分解凋落物效率的影响模型赛题目的赛题目的：探索真菌

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

深度学习与图神经网络学习分享：CNN经典网络之ResNetresnet又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说!深度网络的退化问题(htt

大模型时代，“应用变了”：大模型如何在健康医疗中挖出大大的花？12月1日（周五）14:0015:00开播！大模型时代，给千行百业带来了新的想象空间试想一下，大模型经过专业知识训练竟然能够成为你的健康医疗助手曾经科幻片中的场景，正一步步成为现实这一期，我们将

一、引言在人工智能的繁荣发展中，大模型数据集的作用日益凸显。它们如庞大的知识库，为AI提供了丰富的信息和理解能力。本文将用一种独特的风格来探讨大模型数据集的魅力和潜力。二、大模型数据集：宏大的舞台大模型数据集如广袤的舞台，为AI技术的展现提供了广阔的空间。

当前，在“人工智能”行动背景下，垂直领域大模型的发展呈现出蓬勃态势。与通用大模型相比，垂域大模型的底层逻辑在于解决专业领域存在的“幻觉”、知识不准确、缺乏深度等痛点。而要实现这一点，核心在于数据：唯有注入海量、精准、合规的专业领域数据，模型才能模拟专家进行领域问题的深度思考，助力解决产业实际问题。

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使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs