- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
microsoft
前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- Mixtral 8x22B 为开放模型树立了新基准
MistralAI发布了Mixtral8x22B,这为开源模型在性能和效率方面树立了新的基准。该模型拥有强大的多语言能力,以及卓越的数学和编码能力。Mixtral8x22B采用稀疏混合专家(SMoE)模型架构,在激活状态下仅使用其1410亿参数中的390亿个。GPT4.0,GooglePlay,Claude,Overleaf,Midjourney,OF,X等等平台现已可通过WildCard订阅。除
- 非凸联合创始人李佐凡:将数智交易作为自己的终身事业
“喜欢数学,热爱编程,逻辑清晰”,这是李佐凡留给我的最初印象。12年前,李佐凡凭借着一股“初生牛犊不怕虎”的勇气进入数智交易投资,面对华尔街这群聪明的人,丝毫没有显露出胆怯和慌张。华尔街固有万千魅力,但对李佐凡而言,他更期待在中国施展拳脚,梦想把数智交易作为自己的终身事业来完成,从而为行业带来更多的效率价值。一、以梦为马,坚守本心非科班出身的李佐凡,进入金融行业并非误打误撞,而是他一直以来的梦想。
- Sklearn 中的线性回归模型
Cacciatore->
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线性回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置,而θ1\theta_1θ1就是权重,而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为:J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
- 出栈序列问题——卡特兰数
tanactor
c++刷题c++算法
大家新年快乐啊!!!(^_^)最近在刷题时遇见了这个题是一个关于出栈方案的简单递归问题后来Deepseek了一下才知道该题的背景故留存在此供自己以后查阅以下是关于卡特兰数的相关内容:什么是卡特兰数?卡特兰数(CatalanNumber)是一系列在组合数学中经常出现的自然数。卡特兰数的第n项(记作cn表示许多组合问题的解的数量。卡特兰数的前几项为:C0=1,C1=1,C2=2,C3=5,C4=14,
- DeepSeek R1 AI 模型到底牛在哪里?
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DeepSeekR1模型的优势原文地址:DeepSeekR1模型的优势最近都说DeepSeekR1模型很牛,到底牛在哪里?卓越的推理能力数学推理:在AIME2024数学竞赛中,DeepSeekR1取得了79.8%的pass@1得分,略微超过OpenAI-o1-1217。在MATH-500基准测试上,它获得了97.3%的高分,与OpenAI-o1-1217的性能相当,并且显著优于其他模型。代码推理:
- 一文读懂自动编码器:类型、原理与应用
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一文读懂自动编码器:类型、原理与应用近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
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python矩阵教程
numpy矩阵简介NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可
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图神经网络从入门到项目实战神经网络图论图神经网络GNN
图神经网络实战(2)——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法3.1广度优先搜索3.2深度优先搜索小结系列链接0.前言图论(Graphtheory)是数学的一个基本分支,涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示,有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建
- 马尔科夫链(Markov Chain)没有发射概率 B
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1.马尔科夫链的定义马尔科夫链是一种序列模型,其中状态是完全可见的,没有“隐藏”部分。它的转移是根据当前状态决定的,只关心当前状态转移到下一个状态的概率。其核心是状态转移概率矩阵AAA。核心特点:只关注状态之间的转移,不涉及观察值(观测值)的生成。数学定义:如果在时间ttt的状态为XtX_tXt,那么XtX_tXt的分布只取决于Xt−1X_{t-1}Xt−1,即满足马尔科夫性:P(Xt∣Xt−1,
- 计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型
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GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型,专为资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)设计。它的核心创新是Ghost模块,该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务,如图像分类和物体检测,同时在保持较高准确率的基础上,优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
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本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- 数模测评:doubao1.5>deepseek-v3>gpt-o1
您好啊数模君
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本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃),都是采用无提示词的硬核提问方式,测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式:上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话:这是一道数学建模题目,请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
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零、前言发现自己数数题做的很烂,重新学一遍组合数学吧。参考卢开澄卢华明编著的《组合数学(第4版)》,只打算学前四章。通过几个经典问题来了解组合数学所研究的内容。一、幻方问题据说大禹治水之前,河里冒出来一只乌龟,龟背上是一个3*3的矩阵,每个格子里面有若干点,行和列和对角线和都相等且为15。然后大禹就以15为周期来治水了。对于一个nxn的矩阵,满足行和,列和,主副对角线和都相等,那么这个矩阵就是一个
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现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 机试题——填坑问题
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题目描述这是一条被动震损坏的路,路上出现了N个土坑,坑深度为M。为了方便救灾,需要快速修复。由于填坑土方K是有限的,无法保证所有土坑百分百填满,需要确定最佳的填坑方案。车损简化计算公式:车损=SUM(第x坑的未填深度y)。坑越多,未填深度越多,则造成车损越严重。车损存在累计效应:同样深度的坑,第二个坑比第一个坑造成的车损更严重。例如:共有5个坑,实施填坑之后,第4个坑仍有2单位深度未填,第5个坑仍
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- 白话DeepSeek-R1论文(三)| DeepSeek-R1蒸馏技术:让小模型“继承”大模型的推理超能力
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最近有不少朋友来询问Deepseek的核心技术,陆续针对DeepSeek-R1论文中的核心内容进行解读,并且用大家都能听懂的方式来解读。这是第三篇趣味解读。DeepSeek-R1蒸馏技术:让小模型“继承”大模型的推理超能力当大模型成为“老师”,小模型也能变“学霸”想象一下,一位经验丰富的数学老师(大模型)将自己解题的思维过程一步步拆解,手把手教给学生(小模型)。学生通过模仿老师的思路和技巧,最终也
- MySQL 函数
wjs2024
开发语言
MySQL函数MySQL函数是数据库操作中不可或缺的一部分,它们能够帮助开发者高效地处理数据。本文将详细介绍MySQL中常用的函数,包括聚合函数、字符串函数、日期和时间函数、数学函数等,旨在帮助读者全面了解和掌握MySQL函数的使用。聚合函数聚合函数用于对数据库中的数据进行计算,并返回单个值。以下是几种常见的聚合函数:1.COUNT()COUNT()函数用于统计指定列中非空值的数量。SELECTC
- 跟我一起学 Python 数据处理(六):Python 数据类型深度剖析与容器初窥
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python开发语言tornadobeautifulsouppandasmatplotlib
跟我一起学Python数据处理(六):Python数据类型深度剖析与容器初窥在Python学习的漫漫长路中,我们已经成功迈出了几步,对其环境搭建和基础操作有了一定了解。接下来,让我们继续深入,探寻Python丰富的数据类型世界以及强大的数据容器,进一步挖掘Python在数据处理方面的潜力,一同在知识的海洋中破浪前行。一、整数与字符串的微妙差异及应用场景整数,在Python中如同数学世界里的整数一样
- UnityShader常用函数和变量
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UnityShader常用函数和变量后续在应用的过程中,不断更新数学函数函数介绍smoothstep(min,max,x)一种平滑插值的方法,对于创建柔和的边缘或过渡效果特别有用,smoothstep函数的原理是通过一个三次多项式对输入值x在定义的两个边缘值edge0和edge1之间进行非线性插值,使得当x位于edge0和edge1之外时结果分别为0或1,而当x在这两个边缘值之间时,则产生一个从0
- 总交易额(GTV)概念
秋夫人
电商
GTV计算公式=流量增长×转化×复购×笔单价流量:代表访问您的平台的用户总数。转化率:表示有多少比例的访问用户最终完成了购买。流量×转化率=购买用户数复购率:表示平均每个用户在一定时期内购买的次数。购买用户数×复购率=总订单数笔单价:每个订单的平均金额。总订单数×笔单价=总交易额(GTV)将这些步骤合并起来,就得到了:流量×转化率×复购率×笔单价=GTV这个公式的优点是:全面性:涵盖了从用户访问到
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 深度学习之线性代数
ousinka
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深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋,或者在付过打车费,那么你已经知道如何做一些基本的事情,比如在数字间相加或相乘。例如,上海的温度现在为13摄氏度。严格来说,我们称仅包含一个数值的叫标量(scalar)。在数学表示法,其中标量变量由普通小写字母表示(例如,x、y和z)。我们用R表示所有(连续)实数标量的空
- 深度学习——线性代数
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深度学习深度学习线性代数
文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
- HTML5 WebGL技术应用
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大前端&移动端全栈架构前端html5html
目录WebGL基础知识WebGL库WebGL学习资料大型WebGL应用WebGL基础知识前端开发基础:熟悉HTML、CSS和JavaScript。数学基础:了解向量、矩阵运算、线性代数和基本几何概念。图形学基础:掌握基本的计算机图形学原理,如光照、纹理、变换、投影等。WebGLAPI的基本使用,包括创建画布、着色器、程序、缓冲区等。了解WebGL的渲染过程和管道,包括顶点处理、三角形剪裁、光照、纹
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f