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推荐算法word2vecskipgram
skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码(11000词汇量的总数目)output其他所有单词的概率(softmax输出也是11000)target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是1000300本层的输出
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- 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
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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)
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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
- AI编程赋能Python实现零编程决策树算法
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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
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- 互信息的定义与公式
亲持红叶
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互信息定义公式从条件熵中我们知道,当获取的信息和要研究的食物”有关系时“,这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢?比如常识告诉我们,一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大,但是相关性到底有多大?怎么衡量?再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。香农在信息论中提出”互信息“的概念作为两个随机事件
- 给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)
经验分享
我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数:考试得分计算器****场景**:你是个教练,训练学生投篮-**核心作用**:每次投篮训练后,自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**:-**均方误差(MSE)**:记录每次投篮偏离篮筐的距离(比如差30cm记0.3分,差50cm记0.5分),最后算平均分-**交叉熵损失**:专用于选择题考试(比如识别猫狗图片),答错一题扣2分
- 概率图模型家族(HMM、MaxEnt、MEMM和CRF)
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目录概率图(ProbabilisticGraphical)有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型(HMM)最大熵模型(MaxEnt)最大熵马尔科夫模型(MEMM)条件随机场(ConditionalRandomField)一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用——基于CRF地名识别隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、最大熵模型(MaximumEnt
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- 基于计算图的Softmax层反向传播推导
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0.前言经朋友推荐,近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门·基于Python的理论与实现》,书本十分通俗易懂,在Chapter5——反向传播部分,作者以计算图方式给出了Sigmoid函数,全连接层的反向传播过程,但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候,将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连,视为同一个层次,并且给出这个层次的反向传播计算图推导,这篇文章主要关注于两点:将Sof
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微醺欧耶
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
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交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异,定义为:H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中,P(i)P(i)P(i)是真实分布,Q(i)Q(i)Q(i)是预测分布。交叉熵与熵的关系熵用于衡量随机变量的不确定性,定义为:H(P)=−∑iP(i)logP(i)H(P)=-\sum_{i}
- 软件熵:AI如何平衡系统的复杂性与可维护性
前端
软件开发的世界,充满了挑战。随着项目规模的扩大和功能的迭代,软件系统不可避免地会走向复杂,如同宇宙的熵增一般,这就是所谓的“软件熵”。软件熵的增加会导致代码难以理解、维护成本飙升,最终影响软件的质量和用户体验。如何有效对抗软件熵,提升软件开发效率和可维护性,成为了摆在开发者面前的一道难题。而近年来兴起的AI写代码工具,例如ScriptEcho,为我们提供了一种全新的解决方案。对抗软件熵的挑战:传统
- 信息熵(entropy)定义公式的简单理解
xiongxyowo
杂文划水
首先公式长这样:H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p\left(x_{i}\right)\logp\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)PxiP_{x_{i}}Pxi表示随机事件X为xix_{i}xi的概率。这里直接给出一些结论。对于某一事件,其发生的概率越小,那么其信息量越大;发生的概率越大,那
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
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machinelearning机器学习
自定义数据集:继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集,并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个线性层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载
- 智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
智能算法研学社(Jack旭)
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智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用天鹰算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.天鹰算法天鹰算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/
- 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 和 最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model, MEMM)
苏西月
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1.HMM(隐马尔可夫模型)HMM是生成式模型(GenerativeModel)HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注,其中:X=(x1,x2,...,xn)X=(x_1,x_2,...,x_n)X=(x1,x2,...,xn)是观测序列(例如一个句子中的单词)。Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...
- LAMMPS实操系列(四): 高熵合金FCC-CoCrCuFeNi的退火模拟
测试狗科研
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我们前几期文章内容详细介绍了通过LAMMPS程序进行大量FCC-CoCrCuFeNi高熵合金建模与最稳定结构的筛选,并最终赛选出了我们所建1000个模型中能量最小也就是最稳定的结构。本章我们将继续通过LAMMPS程序对我们筛选出来的最稳定结构进行退火处理。退火是一种对材料的热处理工艺,指的是将材料缓慢加热到一定温度,保持足够时间,然后以适宜速度冷却。其目的是降低材料的残余应力,减少变形与裂纹倾向,
- Day29(补)-【AI思考】-精准突围策略——从“时间贫困“到“效率自由“的逆袭方案
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能unity游戏引擎
文章目录精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案**第一步:目标熵减工程(建立四维坐标)**与其他学习方法的结合**第二步:清华方法本土化移植**与其他工具对比**~~第三步:游戏化改造方案~~****第四步:环境重塑工程****第五步:技术杠杆矩阵****第六步:风险对冲策略**可行性验证模型甘特图OKR看板精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案让思想碎片重焕生机的
- 决策树算法总结(上:ID3,C4.5决策树)
陈小虾
机器学习ID3决策树决策树
文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五、决策树C4.5算法的不足决策树是一种特殊的树形结构,一般由节点和有向边组成。其中,节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件
- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
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文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
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- 软件工程的熵减:AI代码生成器如何降低系统复杂度
前端
软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
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- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
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这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin