【人工智能】构建基于 Qwen1.5-7B-Chat 的轻量级 Python 对话助手

可解释性人工智能初步学习

本文综述了卷积神经网络可解释性研究的现状与发展。文章首先将可解释性方法分为基于网络和基于输入的两大分支，重点介绍了CAM家族、AM算法、多模态分析等典型方法。在评价指标方面，讨论了相似度对比、IoU等量化标准以及人工评价准则。最后指出当前面临的挑战，包括模型复杂性和不透明性等问题。研究为理解神经网络决策过程提供了方法论指导，同时指出了未来改进方向。

2025年Python可以自学吗?初学者如何学习python

Python在可预见的未来（包括2025年）将继续是的编程语言之一。它在人工智能、数据分析、Web开发、自动化运维等领域的核心地位非常稳固，社区庞大且活跃，学习资源极其丰富。因此，自学Python不仅完全可行，而且是一条非常有前景的道路。作为一名初学者，遵循一个清晰的学习路径可以让你事半功倍。