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文章目录专栏导读0.前言1.参数说明2.两主特征：二维散点图1）普通散点图2）文字标签散点图3）带颜色映射的散点图4）ArcGIS散点图5）气泡图6）分类散点图7）线性拟合散点图8）分类+线性拟合散点图3.三主特征：三维散点图1）三维散点图2）三维分类散点图3）三维波浪分类散点图4）旋转效果动图展示4.多主特征：二维散点图矩阵1）二维散点图矩阵2）二维分类散点图矩阵书籍推荐（包邮送书5本）书籍推荐专栏导读🔥🔥本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》：本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址
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文章目录0.专栏导读1.普通折线图2.网格折线图3.趋势折线图4.对比折线图5.百分比折线图6.多条折线图7.多坐标子图8.堆积折线图
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自从Meta发布并开源了LLaMA系列模型，来自斯坦福大学、UC伯克利等机构的研究者们纷纷在LLaMA的基础上进行「二创」，先后推出了Alpaca、Vicuna等多个「羊驼」大模型。羊驼已然成为开源社区的新晋顶流。由于「二创」过于丰富，生物学羊驼属的英文单词都快不够用了，但是用其他动物的名字给大模型命名也是可以的。最近，UC伯克利的伯克利人工智能研究院（BAIR）发布了一个可以在消费级GPU上运行的对话模型Koala（直译为考拉）。Koala使用从网络收集的对话数据对LLaMA模型进行微调。项目地址：https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koal
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前言?最近很多订阅了?《PyTorch深度学习项目实战100例》?的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集。?本专栏适用人群：???深度学习初学者，刚刚接触PyTorch的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目，快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认识。?本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。?『精品学习专栏导航帖』?【
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