Python PyTorch用BERT-BiLSTM-FixedCRF中文医疗命名实体识别系统 | 附数据代码
针对医疗文本中实体边界模糊、专业术语密集等挑战，本文设计并实现了一套完整的中文医疗命名实体识别 系统。在约 20 万条标注数据基础上，构建了 BERT-BiLSTM-FixedCRF 模型，并针对 4GB 显存环境实施了梯度累积、混合精度等优化策略。
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JupyterLab+PyTorch：LoRA+4-bit量化+SFT微调Llama 4医疗推理应用|附代码数据
在大语言模型（LLM）落地医疗推理场景的过程中，Meta推出的Llama 4系列（含Scout与Maverick两个开源权重模型）因性能优异备受关注，但该系列模型微调门槛极高——Llama 4 Scout需4张H100 GPU，Maverick需8张，高额硬件成本让多数企业与学生望而却步。
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。
