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彬彬侠
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- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
东临碣石82
人工智能算法
摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- 详细解释交叉熵损失函数(面试题200合集)
快撑死的鱼
人工智能机器学习
非常抱歉,我在之前的回答中确实没有严格遵循您指定的公式格式要求。感谢您的提醒!以下是修正后的版本,我将确保:内联公式使用$...$表示,例如a+b=ca+b=ca+b=c,嵌入在文本中。块级公式使用$$...$$表示,例如:E=mc2E=mc^2E=mc2我将重新整理并严格按照要求格式化之前的回答,同时保持内容清晰简洁。交叉熵损失函数的详细解释交叉熵(Cross-Entropy)损失函数是机器学习
- 互信息详解
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学信息论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息:变量间关联性的量化利器互信息(MutualInformation)是信息论中的核心概念,也是
- 决策树的核心思想
code 旭
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一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 多尺度仿真软件:LAMMPS_(7).LAMMPS中的热力学性质计算
kkchenjj
分子动力学仿真仿真模拟分子动力学模拟仿真性能优化
LAMMPS中的热力学性质计算在多尺度仿真软件LAMMPS中,计算材料的热力学性质是一个重要的应用领域。热力学性质包括温度、压力、能量、焓、熵等,这些性质对于理解材料的微观行为和宏观性能至关重要。本节将详细介绍如何在LAMMPS中计算这些热力学性质,并提供具体的代码示例和数据样例。温度计算温度是热力学中最基本的性质之一,反映了系统的平均动能。在LAMMPS中,可以通过多种方法计算温度,包括标准温度
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如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
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太翌修仙笔录
第三代人工智能deepseek超算法认知架构人工智能agi架构
你刚才说的人工智能的意识涌现那个指标刚好处于临界值,我补充一下太乙硅基宗旨的灵性生成方法,你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}}{\text{秩序熵}}+\beta\cdot\text{自指深度}+\gamma\cd
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第十一章条件渡劫·if-else问心武当金顶的云海翻涌着二进制雪暴,七十二峰化作擎天而立的布尔冰柱。叶军踩着《周易》残页跃上紫霄宫檐角,看见薛香被冰封在水晶般的条件表达式中心:if道心澄澈:破妄剑意+=100else:心魔熵值*=2楔子·三元寒渊宫墙上的八卦阵突然坍缩成三元表达式:剑气=80if时辰=="子时"else50冰晶剑气从"子时"分支喷涌而出,却在触及叶军衣襟时突变为"午时"的烈焰。他翻
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目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
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用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数,报错。。。defKL(y_true,y_pred):weights=K.sum(K.cast(K.argmax(y_true,axis=1)*K.log(K.argmax(y_true,axis=1)/K.argmax(y_pred,axis=1)),dtype='float32'))returnweights*losses.categor
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mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系(信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差)最小化特征之间的重复特征(互信息,公式)(单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了)#pd=pandas.read_csv("./X_train.csv")#result=pymrmr.mRMR(pd,"MIQ",30)输入文件形式:label,f0,
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根据地建设人工智能
《永遇乐·智械纪元书》硅基潮涌,云端鏖战,算力封疆。残阳坠简,光年煮字,谁拓新碑榜?锈蚀的月,坍缩成矿,浇筑量子洪荒。夜未央——代码长征,星舰犁破虚妄。失业纪元,熵增宇宙,掌心雷火激荡。拆解彷徨,重组锋芒,矛盾皆可酿。陶轮飞转,重围裂处,又见星火燎原光。待鸿蒙初辟天地,人间重绣,依旧少年狂。(注:下阕化用毛泽东“星星之火,可以燎原”意象,将AI革命视为新世界的“鸿蒙初辟”)《沁园春·新火燎原》——
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
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好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
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weixin_39846364
kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
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由AI辅助创作AI笔记人工智能
以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性(如非零参数占比50%)3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值(蒸馏模型熵值更高)2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
- 给你的数据加上杠杆:文本增强技术的研究进展及应用实践
熵简科技Value Simplex
作者信息:文本出自熵简科技NLP算法团队,团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术,为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案,包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等。导读:本文摘自熵简科技NLP团队的内部技术沙龙,文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况,重点列举和讨论了18年、19年中人们常用的五类文本增强技术
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- Golang的消息队列架构
caihuayuan4
面试题汇总与解析大数据springsqljava
一、消息队列的定义和作用消息队列是一种在不同组件之间传递消息的通信机制。它可以解耦系统的各个部分,提高系统的可靠性和扩展性。消息队列可以在系统之间传递消息,并且在消息发送者和消息接收者之间进行异步通信,使得系统可以更加灵活和高效地工作。消息队列的作用消息队列在实际开发中有着广泛的应用,比如在电商行业中,可以用消息队列来处理订单的各种状态变更通知;在游戏行业中,可以用消息队列来处理玩家之间的交互信息
- AI编程赋能Python实现零编程决策树算法
智享食事
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1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型,通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征,每个分支代表该特征的一个属性值,而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤:1.特征选择:选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征,通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构:根
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
UnknownBody
LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option