人工智能深度学习学习笔记模型第42页

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

AI预测体彩排3采取888=3策略+和值012路或胆码测试8月25日升级新模型预测第62弹

经过近60多期的测试，当然有很多彩友也一直在观察我每天发的预测结果，得到了一个非常有价值的信息，那就是9码定位的命中率非常高，已到达90%的命中率，这给喜欢打私菜的朋友提供了极高价值的预测结果~当然了，大部分菜友还是走的正常渠道，因此，得想办法进行缩水，尽可能少的缩少注数。当然了，经过60多期的观察和内部测试，发现了如果不考虑8码定位，而是重点把大底放在9码定位上，然后配合三胆下一或三胆下二的情况

GIS小天·2024-08-25 17:05

机器学习中的逻辑回归

逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射

极客李华·2024-08-25 17:35

Yolov8：模型部署到安卓端

1.项目准备1.1先安装JDK和Androidstudio（1）JDK下载：官网站：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html同意协议后，下载相应版本的JDK我这里没有下载JDK21版的，下载的是jdk1.8版本，参考文章：AndroidStudio开发环境快速搭建（超详细

爱编码的小陈·2024-08-25 17:04

【网络编程】select实现服务器与客户端进行通信

1、运行1个服务器和2个客户端实现效果:1、服务器和2个客户端互相聊天，服务器和客户端都需要使用select模型去实现2、服务器要监视2个客户端是否连接，2个客户端是否发来消息，以及服务器自己的标准输入流

只对您心动·2024-08-25 17:32

【RISC-V 指令集】RISC-V 向量V扩展指令集介绍(八)- 向量整数算术指令

riscv-v-spec-1.0.pdf》文档的关键内容：这是一份关于向量扩展的详细技术文档，内容覆盖了向量指令集的多个关键方面，如向量寄存器状态映射、向量指令格式、向量加载和存储操作、向量内存对齐约束、向量内存一致性模型

瑶光守护者·2024-08-25 17:31

Django orm 中所有的方法

不过，我可以列举一些最常用的和关键的方法，这些方法通常存在于Django的查询集（QuerySet）对象或者模型（Model）对象中。1.查询集（QuerySet）方法查询集表示从数据

ac-er8888·2024-08-25 17:31

ue5创建一个移动的actor学习笔记

ue5创建一个移动的actor学习笔记包含如何创建一个actor，camera，controller，碰撞使用cpp创建一个自己的actor首先我们通过的是cpp文件来进行创建actor。

sher_chang·2024-08-25 17:31

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

UE5学习笔记15-BginPlay事件、Tick事件

一、BeginPlay事件事件通常会从蓝图类外部调用。在BeginPlay事件情况下，当这个蓝图类的实例被放置在关卡中，关卡开始播放时，或则当这个蓝图类的实例在游戏正在播放时被动态生成，就会调用该事件。可以将BeginPlay事件看作是这个蓝图实例中被调用的第一个事件，可以用来进行初始化。二、Tick事件Tick事件在每次游戏执行此操作时被调用，如果游戏以30帧运行，Tick每秒被调用30次，Ti

快下雨了L·2024-08-25 16:30

UE5学习笔记16-游戏模式中的一些事件，如何改变网格体和摄像头的碰撞

一、OnPostLogIn：此事件在玩家成功登录游戏后被调用二、HandleStartingNuwplayer：在OnPostLogIn事件后被调用，可以用来定义新进入的玩家会发生什么三、SpawnDefaultPawnAtTransform：这个事件触发游戏中实际的Pawn生成四、OnLogout：当玩家离开游戏或被销毁时调用此事件五、OnRestartplayer：调用该事件来让玩家重生六、改

快下雨了L·2024-08-25 16:27

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。TensorFlow的核心概念是张量（tensors）和计算图（computationalgraph）。张量是一个多维数组，可以看作是数据的容器。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

阿里云力夺 FewCLUE 榜首！知识融入预训练+小样本学习的实战解析

一概述7月8日，中文语言理解权威评测基准CLUE公开了中文小样本学习评测榜单最新结果，阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在大模型和无参数限制模型双赛道总成绩第一名，决赛答辩总成绩第一名

阿里云技术·2024-08-25 16:26

《给教师的68条写作建议》——如何写好精彩的教育生活

我的学习笔记1.一线教师通往教育专家的桥在哪里？是从记录教育生活开始。2.怎么记录好教育生活呢？

木木老师2022·2024-08-25 16:38

免费的大模型插件llm.nvim

llm.nvim（https://github.com/StubbornVegeta/llm.nvim）是一款基于cloudflare的免费大模型插件，你可以像使用ChatGPT一样和它进行对话在使用这款插件之前

stubborn vegeta·2024-08-25 16:23

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

LangChain 与 Elastic 合作为 RAG 添加向量数据库和语义重排序

LangChain已成为使用大型语言模型(LLM)构建应用程序的最受欢迎的库，例如检索增强生成(RAG)系统。该库使原型设计和试验不同的模型和检索系统变得非常容易。

Cc不爱吃洋葱·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

超分CAMixerSR 使用笔记

目录超分CAMixerSR笔记自己改进的图例示例：修改目录：设置预训练模型：超分CAMixerSR笔记自己改进的图例示例：修改目录：codes/basicsr改为codes/basicsr_m设置预训练模型

AI算法网奇·2024-08-25 14:45

通义千问( 五 ) 图片分析

5.多模态5.1.图片分析5.1.1.介绍通义千问VL(Qwen-VL)是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，

春哥的魔法书·2024-08-25 14:15

小白学大模型——Qwen2理论篇

但是，SwiGLU激活函数是GLU变体，可以让模型学习表达更加复杂的模式。QKVbias：在Transformer模型中，Q、K、V分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。

fan_fan_feng·2024-08-25 14:41

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。

不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

人工智能领域--RAG技术

今天带大家来学习一下RAG技术，尤其在在大模型中应用广泛。

胡萝卜不甜·2024-08-25 13:39

ComfyUI IPAdapter plus的模型应该怎么装-免费版-2024.8.25

聚梦小课堂·2024-08-25 13:08

MySQL 学习笔记之约束与外键

文章目录MySQL约束与外键1.约束（Constraints）示例代码：插入数据：2.外键约束与操作示例代码：外键的删除与更新行为：示例：完整代码MySQL约束与外键在数据库设计中，约束（Constraints）和外键（ForeignKeys）是保证数据完整性和一致性的重要工具。本文将结合代码示例详细介绍MySQL中的主要约束类型以及外键的使用。1.约束（Constraints）约束是对数据库表中

NHuan^_^·2024-08-25 13:08

学习笔记——路由

文章目录VueRouter介绍作用说明路由配置VueRouter的使用步骤（5+2）五个基础步骤（固定）两个核心步骤router-link介绍使用好处声明式导航-两个类名介绍特点自定义高亮类名声明式导航-跳转传参介绍查询参数传递语法对应页面组件接收传递过来的值基于参数发请求动态路由传参配置动态路由配置导航链接对应页面组件接受参数基于参数发请求查询参数传参VS动态路由传参查询参数传参(比较适合传多个

NHuan^_^·2024-08-25 13:38

你笑起来真好看！

今天的内容主要为大家讲解了什么是运营，运营的三个层次，大家需要具备的运营思维，常规化销售的模型！看到好多朋友发笑脸的表情，才发现今天是世界微笑日。

道德经道小二·2024-08-25 12:49

分布式事务处理模型:一致性 TCC VS 2PC

TCC（Try-Confirm/Cancel）和2PC（Two-PhaseCommit，两阶段提交）是两种常用的分布式事务处理模型，它们在解决分布式系统中的事务一致性问题上各有特点。

学博成·2024-08-25 11:00

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练

沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

Django学习笔记（四）

模型层（二）一、管理器对象与数据的创建1.管理器对象2.创建数据二、数据增删改查1.数据查询2.查询谓词3.数据更新4.数据删除三、F对象与Q对象1.F对象2.Q对象四、聚合查询1.整表聚合2.分组聚合五

yizhi_hao·2024-08-25 11:55

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。

m0_67544708·2024-08-25 10:51

昇思25天学习打卡营第10天|利用 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别的完整攻略

目录环境配置导入模块和库准备数据集数据集下载和压缩数据加载和数据预处理进行模型的构建和优化器的设置配置和准备模型的训练过程测量训练操作的执行时间模型验证模型推理自定义推理数据集环境配置首先，利用“%%capturecaptured_output

前端基地·2024-08-25 10:21

MVC 与 MVVM 的深入剖析：区别与示例代码的震撼呈现

目录MVC介绍MVVM介绍MVC和MVVM的区别MVC介绍MVC是Model-View-Controller的简写，即模型-视图-控制器。MVC是一种广泛应用于前后端开发的分层架构模式。

前端基地·2024-08-25 10:20

使用正则表达式过滤输入框输入的小数

constinput=event.targetasHTMLInputElement;//使用正则表达式过滤掉非整数部分input.value=input.value.replace(/[^0-9]/g,'');//更新模型中的值

2301_78916954·2024-08-25 10:49

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

JAVA AI SDK 项目重构有感

之前折腾了一个java版本的AISDK仓库地址原介绍文章-JAVASDK整合AI大语言模型一开始只整合了Gemini和OpenAI两个版本，上周又给增加了Ollama版本，写着写着就发现项目中有好多重复的代码

reui·2024-08-25 09:41

《设计模式之美》命令模式：如何利用命令模式实现一个手游后端架构？

王争《设计模式之美》学习笔记命令模式的原理解读命令模式的英文翻译是CommandDesignPatte。

linglongwunv·2024-08-25 09:11

多指标用于评估文本生成模型的性能

示例：TotalNumberofrecords:201SimilarityScores(12,13,23):[0.23752457695231394,0.24293227568991885,0.23987056889187117]SameCount(all-3,atleast-2,none):[0,7,194]*=*=*=*=*=*=*=*=*=*=FirstDistractor*=*=*=*=*

Ambition_LAO·2024-08-25 08:38

3个最流行的开源大模型网络爬虫框架

然而，当出现了大模型之后就没那么复杂了。随着具备视觉功能的大型语言模型（LLM）的出现，我们现在可以创建几乎通用的网络爬虫代理，大大简化和自动化了这一过程。在这篇博客中，我们

liugddx·2024-08-25 08:05

用 Unsloth 微调 LLaMA 3 8B

用Unsloth微调LLaMA38B今年4月份，Meta公司发布了功能强大的大型语言模型（LLM）Llama-3，为从事各种NLP任务的开发人员提供了功能强大可以在普通机器上运行的开源LLM。

liugddx·2024-08-25 08:05

如何使用查询路由构建更先进的 RAG

前言目前大部分RAG的实践方案都是通过检索模型从外部数据库中获取与输入相关的文档或信息；然后，将这些信息与输入结合，输入到生成模型中进行文本生成。

liugddx·2024-08-25 08:04

大模型LLM的Token相关问题：模型不同，token计算不同，gpt对token的计算，我们如何选择token及token评估模型

Itfuture03·2024-08-25 07:33

HDFS的编程

HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在

卍king卐然·2024-08-25 07:02

宇宙公民高效阅读蜕变营第13期第2天

学习笔记作业：Echofrom上海2021/6/20今日学习关键词：情绪目标，感恩仪式，冥想方法论，人生公式～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～今天是学习的第2天，感触良多，非常感恩进入宇宙公民这个美好的环境

Echo莲语·2024-08-25 07:54

AutoML原理与代码实例讲解

然而，机器学习模型的开发过程往往需要大量的专业知识和经验。数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行，这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存

萍水相逢_d272·2024-08-25 07:20

ZooKeeper架构原理

其核心原理是维护一个类似于文件系统的数据模型，称为ZNode，这些ZNode可以存储数据并形成层次结构。

大连赵哥·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

从AI大模型迈向通用人工智能：大模型技术仍有上升空间，OpenAI等机构可能会发布更具革命性的产品。像OpenAI正在训练的下一代人工智能“Q*”，其智能

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

算法的学习笔记—二叉搜索树与双向链表(牛客JZ36)

前言在数据结构的学习过程中，二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性，还为各类算法的实现提供了基础。然而，在某些特定的应用场景中，我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构，如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表，并通过代码实现这一过程。个人主页：尘觉主页文章目录二叉搜索树与双向链表❤️‍问题描述示例输入描述：返

尘觉·2024-08-25 05:18

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