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深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
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一、前言:为什么要学习ZSet?在Redis的五大基础数据类型中,ZSet(SortedSet,有序集合)是一种非常强大而灵活的数据结构,广泛应用于排行榜、延时队列、权重排名等场景。如果说String是Redis的“最小原子”,那么ZSet就是Redis的“重量级选手”——不仅能存数据,还能排序查询,这正是它的魅力所在!二、ZSet是什么?和Set有啥区别?ZSet=Set+Score+排序!特性
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目录GuavaCache使用需求和场景需求场景缓存设置缓存的并发级别缓存的初始容量设置设置最大存储缓存清除策略基于存活时间的清除策略基于容量的清除策略基于权重的清除策略显式清除基于引用的清除策略数据内存加载CacheLoadingCacheGuavaCache使用需求和场景GuavaCache是GoogleFuava中的一个内存缓存模块,用于将数据缓存到JVM内存中。需求提供了get、put封装操
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引言:可变化提示词,随机抽取不固定使用方式一:{提示词1|提示词2|。。。。}------从提示词种随机抽取生成方式二:{25::提示词1|75::提示词2}------数字为每个提示词的占比,相当于权重方式三:{2$$提示词1|提示词2|提示词3|提示词4|。。。}从中选区2个搭配生成(可以换比如2-3意思为两到三个搭配组合生成)
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大模型量化是一种优化技术,旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度,同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识:目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
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目录题目解法一:快速排序解法二:归并排序题目解法一:快速排序voidswap(int*a,int*b){inttmp=*a;*a=*b;*b=tmp;}voidpartition(int*nums,intleft,intright,int*leftMax,int*rightMin){intrandomNum=nums[left+rand()%(right-left+1)];intl=left,r=
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pytorch量化[!note]官方定义:performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化,可以降低4倍的模型大小以及显存需求,加速2-4倍的推理速度通俗理解:降低权重和激活值的精度(FP32→INT8),从而提高模型大小以及显存需求。一、前置知识1.1算子融合将多个
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿(06.14-06.20)
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紧跟技术浪潮,洞察行业未来,MIAOYUN《每周AI新鲜事儿》,为您精选全球AI领域的最新动态,涵盖AI技术突破、行业动态、趋势发展、前沿政策与学术研究,带您走在智能时代前沿,一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧!AI开源大模型腾讯混元3D2.1大模型全链路开源6月14日,在CVPR2025(计算机视觉领域顶会之一)上,腾讯混元3D2.1大模型对外全链路开源,其模型权重及架构、训练代码、数据处理流程
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Python的random模块提供了生成伪随机数的工具,可用于模拟随机过程、生成测试数据、实现随机化算法等场景。以下是该模块的核心功能和常见用法:1.随机数生成基础1.1浮点数随机数pythonimportrandom#生成[0.0,1.0)范围内的随机浮点数random.random()#生成[a,b]范围内的随机浮点数random.uniform(1,10)1.2整数随机数python#生成[
- (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation(正规方程)是线性代数中的一个重要概念,主要用于解决最小二乘问题(LeastSquaresProblem)。它通过直接求解一个线性方程组,找到线性回归模型的最优参数(如权重或系数)。以下是详细介绍:1.定义与数学表达式给定一个超定方程组(方程数量多于未知数):Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中:A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
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基于小波变换的数字信号调制识别,通过matlab实现am_ofdm_classification.m,2926dvbt_table_gen.m,16437guard_interval.m,8441pilot_imag.m,9196pilot_real.m,9308randomization.m,9204sc_ofdm_wavelet.m,3439source.m,8486test_sc1.m,34
- Python常见模块:random、hashlib和json
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一、模块与包概念模块(Module):一个.py文件就是一个模块。将功能拆分到不同文件中,提高代码组织性。包(Package):一个包含多个模块(.py文件)的文件夹。用于进一步组织大量模块,形成层次结构。Python2vs.3:在Python2中,包文件夹内必须包含一个__init__.py文件(即使为空)才被识别为包。Python3取消了此强制要求,但为了兼容性或执行包初始化代码,仍常保留。常
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packageid;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.UUID;importjava.util.Random;/***UUID**@authorZengWenFeng*@date2010.09.21*/publicclassIdGenerator{//使用ThreadLocal确保Simple
- 如何获取和使用 DeepSeek-Prover-V2?
AI生存日记
OpenAI大模型开发语言人工智能开源API
一、获取途径开源平台下载HuggingFace:模型已开源至HuggingFace平台,支持直接下载完整模型权重及配置文件。PPIO派欧云:提供一站式AIGC云服务,平台已上线DeepSeek-Prover-V2-671B模型,支持在线部署与调用。算力适配版本选择提供双版本适配:7B参数模型:适合本地部署或低算力场景,支持Lean4子目标验证。671B稀疏MoE模型:需
- Boosting:从理论到实践——集成学习中的偏差征服者
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
核心定位:一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重,将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架,专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、Boosting的本质目标:将一系列弱学习器(仅比随机猜测略好,如浅层决策树)组合成强学习器核心思想:错误驱动学习:后续模型重点修正
- 什么是注意力机制?注意力机制的核心组件(Query、 Key、 Value)
大模型本地部署_
人工智能AI大模型大模型入门LLM大模型AI注意力机制
注意力机制注意力机制是深度学习中一种模仿人类视觉注意力机制的模型设计,它允许神经网络在处理输入信息时有选择地关注最重要的部分,而忽略次要信息。其核心思想是:不是所有输入信息都同等重要。想象你在一个嘈杂的咖啡馆里和朋友聊天。即使环境中充满噪音(其他顾客交谈、咖啡机声、音乐),你也能自动“聚焦”朋友的声音,而“抑制”背景噪音。你的大脑给朋友的声音赋予了很高的“权重”,给其他声音赋予了很低的“权
- 大模型加载多个LoRA并灵活切换
Kaydeon
pytorchpythonllama
在深度学习领域,大型预训练模型因其出色的性能而受到广泛关注。然而,这些模型在微调时往往需要大量的计算资源。为了解决这个问题,LoRA通过低秩矩阵来适应新的任务,从而减少了模型的内存占用和计算需求。本文将介绍如何在HuggingFace大模型中加载多个LoRA适配器,并实现灵活切换。LoRA技术简介LoRA是一种有效的模型适配技术,它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来实现参数的高效更新。这种方法不
- 6.26打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习机器学习python开发语言
@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理:滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例作业:手动构造类似的数据集(如cosx数据),观察不同的机器学习模型的差异#准备工作importnumpyasnpimportrandomimportosimportmatplotlib.pyplo
- 参数量 vs 计算量:模型轻量化的双面指标,90%的人没理清!
1.参数量(Parameters):模型的知识容量定义:参数量指的是模型在训练过程中需要学习和存储的权重(Weights)和偏置(Biases)的总数量。这些参数是模型从数据中学习到的“知识”的具体数值体现。本质:模型内部存储的状态量。它直接决定了模型文件的大小。计算方式:统计模型中所有可学习参数的数量。全连接层(FC/Dense):参数数量=输入维度*输出维度+输出维度(其中+输出维度是偏置项)
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen