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一、总览JSON里的报文是怎么一对一赋值给OrderV1里面的属性的？不会对应错或者对应不上吗？这个过程是自动的吗？后端工程师按照示例JSON报文和接口开发文档来定义了一个OrderV1，但是这里面的属性名肯定与JSON里面的字段名不完全一致，可能是相似的，然后反序列化以后就全都一对一对应的赋值上了？ package xxx; import xxx; /** * 订单接入服务接口 * @author xxx */ @Controller @RequestMapping("/api/orderComeInto") public class OrderComeIntoC...

微调（Fine-tuning）是机器学习中一种迁移学习技术，指在预训练模型（如BERT、GPT、ResNet等）的基础上，通过少量特定领域或任务的数据进一步调整模型参数，使其适应新任务。其核心思想是利用预训练模型的通用知识（如语言理解或图像特征提取能力），通过针对性训练提升模型在特定任务上的性能。微调的核心作用1. 节省资源：无需从头训练，减少计算成本。2. 提升性能：预训练模型已学习通用特征，微调能快速适应新任务。3. 小数据友好：适合数据量有限的任务。微调的主要方式1. 全参数微调（Full Fine-tuning）- 方法：解冻预训练模型的所有参数，用新数据更新全部权重。- 适用场景：数据量充足，任务与预训练任务差异较大。- 缺点：计算成本高，可能过拟合小数据集。2. 部分参数微调（Partial Fine-tuning）- 方法：冻结部分层（如底层），仅更新顶层参数。- 冻结策略：预训练模型的底层通常学习通用特征（如语法、低级视觉特征），可冻结；顶层更接近任务，需调整。- 适用场景：数据量较少，任务与预训练任务相似。- 示例：冻结ResNet的前几层，仅微调最后几层用于医学图像分类。 #产品经理#  #牛客激励计划#  #数据人的面试交流地#  #聊聊我眼中的AI#  #面试时最害怕被问到的问题# #牛客AI配图神器#

最近看到篇帖子，有人说进国企是 “脏简历”？请把国企offer酷酷砸我脸上，我愿意接受这种痛苦，谢谢！