代表性样本

勒索袭击新方式，提防注册机中注入的勒索病毒！

通过对受害用户提供的线索和样本进行综合分析研判，发现了一款借助破解类工具进行传播的新型勒索软件，其会通过向桌面释放勒索信与收款码图片的方式向用户索要2000元人民币的赎金。
鸿萌数据安全·2024-01-26 12:44

LLM-模型大小：GPU显卡内存大小、模型大小、精度、batch_size关系

对于LLaMa-6b模型来说1、训练时模型本身参数、梯度值、优化器参数值需要的内存大小为：2、每个样本需要的内存大小（）：3、基于第1/2条，对于A100显卡（80GBRAM）来说，batch_size
u013250861·2024-01-26 11:22

等耗尽学习兴趣和动力的情况，真的出现在孩子身上时，悔之晚矣！

这种情况具有一定的代表性，也可以说是由于“补课”带来恶性循环的典型范例。
自在人生wub·2024-01-26 11:59

zippo打火机激光打标机

Zippo打火机是一种具有代表性的金属打火机，其外观精美、质量可靠，深受广大烟民喜爱。在Zippo打火机的制造过程中，激光打标技术也得到了广泛应用。
博特激光·2024-01-26 10:21

科研汪的日常 02 有序

进入实验室的第一天，跟着师姐学习Real-timePCR实验，来检测目的基因在实验样本中的含量。由于PCR仪一次能跑96个孔，故每次准备样本4对，6个目的基因的引物。
007木子·2024-01-26 10:22

kettle小试牛刀

ETLKettle是什么基本使用Mysql作业作业跳为什么要用kettle进行同步单表全量同步插入/更新字段格式切换字符串替换单表增量同步作业开始转换同步本次增量数据记录本次同步时间测试错误日志入库插入/更新样本行字段选择设置变量
Jc_Stu·2024-01-26 09:53

统计学-R语言-7.5

文章目录前言假设检验单个总体均值的假设检验单样本Wilcoxon符号秩检验两个总体均值的假设检验两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验总结前言本篇介绍的是剩余的部分了练习题。
柔雾·2024-01-26 09:34

统计学-R语言-7.4

文章目录前言非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验练习前言本片是对非参数检验最后的介绍。
柔雾·2024-01-26 09:33

Flink Checkpoint 超时问题和解决办法

第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、
后季暖·2024-01-26 09:22

3d gaussian splatting介绍整理

3D高斯分布是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布中描述的一种光栅化技术，它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。
蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:28

机器学习模型性能的常用的评估指标总结1-12

评估指标的总结机器学习模型评价的指标有很多，本文给出了其中一些主要的指标：准确率（Accuracy）：正确预测的样本数占总样本数的比例。https://editor.csdn.net/md/?
Algorithm_Engineer_·2024-01-26 07:24

【LLM问答】两阶段的对话式问答模型ChatQA思路和兼看两阶段的RAG知识问答引擎QAnything

数据集构建：为了进行有监督微调，作者们收集了128K个样本，这
余俊晖·2024-01-26 06:48

支持向量机(Support Vector Machines)

如果你有一个正样本，我们会希望，反之，如果y是等于0的，我们观察一下，函数，它只有在的区间里函数值为0。这是支持向量机的一个有趣性质。事实上
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于邮件的路
清☆茶·2024-01-26 06:10

《给音乐教师的建议》读书小记

本学期我读了由王艳芳老师写的《给音乐教师的建议》，里面简短但具有代表性的课堂真实小故事，使我看到了原来工作中遇到的问题也正是成千上万小学老师同样面对的问题，王老师的解决方法也让我受益良多。
茜茜_7f0a·2024-01-26 06:50

基金系列五：为什么是这两只基金？

一般基金入门推荐的标配是沪深300和中证500沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取规模大、流动性好的最具有代表性的300只股票组成。
bluescorpio·2024-01-26 06:38

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

如果有一个=1的样本，我的意思是不管是在训练集中或是在测试集中，又或者在交叉验证集中，总之是=1，现在我们希望ℎ()趋近1。因为我们想要正确地将此样本分类，这就意味
清☆茶·2024-01-26 06:24

Datawhale 大模型基础 Task6 模型之Adaptation篇 笔记

适应的方法主要有：探测、微调（可以提升零样本性能、改善泛化能力、获取新任务的能力）。轻量微调和微调的思路大题相似，分为轻量级微调的变体、提示词微调、前缀微调、适配器微调。
AIzealot无·2024-01-26 06:40

2020-05-04 eigenMT

这种校正方法虽然准确，但对于大规模队列测序/大样本测序，需要数天到数周的高计算成本。与其相比，我们的方法减少了数量级的计算负担，同时保持了较高的精度。为了做到这一点，我们
程凉皮儿·2024-01-26 04:16

我的黑色星期五

图片发自App图片发自App图片发自App接着就是悲催的事情来了，机器坏了，工程师到下午才能来休修了大概两三小时，我们大概七点多开始做标本，而样本量又是工作以来最多的一次，而且好多样本都是结果有异常的需要复查
Happy牛牛·2024-01-26 03:52

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

MachineLearning,CS229]第三周6LogisticRegression逻辑回归/两分类问题6.1分类问题ClassificationandRepresentation分类问题：0或1坏样本很大影响预测
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

应急响应笔记

一、说明可以独立处置“勒索病毒”、“挖矿木马”类安全事件，提取病毒样本完成溯源分析工作；二、安全事件排查流程2.1、勒索病毒处置流程2.1.1、了解现状了解目前什么情况：.文件被加密？.
Lyx-0607·2024-01-26 01:37

智能风控体系之divergence评分卡简介

后来，在20世纪50年代末，伊利诺伊州的美国投资公司（AIC）聘请两位数学家比尔·法尔（BillFair）和厄尔·艾萨克（EarlIsaac）通过审查一个小型贷款样本（其中一些支付信用良好，其中一些较差
风控小兵突击·2024-01-26 01:30

数据挖掘之数据预处理

数据预处理的主要步骤数据预处理的主要步骤数据清理处理缺失值的方法忽略元组人工填写缺失值使用一个全局常量填充缺失值使用属性的中心度量使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数使用最有可能的值填充缺失值什么是噪声
雇个城管打天下·2024-01-26 00:30

以最快的速度带你体验炼出一炉LoRA的感觉！

正式开始LoRA训练示范（以原神中的凝光作为案例）step1收集训练集训练集图片要求：训练集应当尽量涵盖训练对象的“多样化样本”训练单一角色、数量在20~30张为宜这里就使用官方的立绘图各个不同角度的游戏建模截图少量还原度高的二创作品
不安全的安保·2024-01-26 00:14

测试用例设计方法：正交实验法使用示例

1.简介正交试验设计法(Orthogonalexperimentaldesign),是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗卡瓦理论导出的“正交表”，合理的安排试验的一种科学的试验设计方法
米雪唲2·2024-01-26 00:22

最大熵模型

直观理解image.png大熵模型在分类方法里算是比较优的模型，但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大，导致样本量很大的时候，对偶函数优化求解的迭代过程非常慢，scikit-learn
dreampai·2024-01-25 23:16

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空
加百力·2024-01-25 22:38

（十 七）boosting\adaBoosting--迭代算法

其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
羽天驿·2024-01-25 21:50

WDL： 快速编写属于你的分析流程

例如，流程的步骤中有不少是依赖上一步的结果，同时也有些步骤之间没有联系可以同时进行，还有的步骤需要满足某种情况才运行，也有的步骤需要汇总很多样本的结果来进行分析，等等这些情况。
生信云笔记·2024-01-25 21:09

《速通机器学习》-逻辑回归

在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

NTP时间同步协议

，在广域网上提供几十毫秒精度冗余服务器和多种网络路径保证了可靠性工程算法用于减少抖动，缓解多个源和避免不正确操作的服务器HowNTPworks多个服务器/对等体提供冗余和多样性时钟滤波器从八个时钟偏移样本的窗口中选择最佳交叉和聚类算法选择同伴的最佳子集并丢弃异常值组合算法计算偏移
乐十九·2024-01-25 19:44

DAY 09《随机漫步的傻瓜》

我们观察的样本里一开始就没有输家。
翻车鱼的碎碎念日常·2024-01-25 19:29

音视频开发常见面试题

答案：采样率是每秒采集的样本数，采样位数表示每个样本的位数。常见的音频采样率有44.1kHz，采样位数一般为16位。音视频编解码：问题：H.264和H.265有什么区别？
稚肩·2024-01-25 18:19

RIME-TCN-multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2023及其以上。评价指标包括:R2、MAE、M

=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本
机器学习-深度学习·2024-01-25 17:49

pytorch之批量归一化和残差网络

我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值0，标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。
多彩海洋·2024-01-25 17:48

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

精确率（Precision）和召回率（Recall）是分类模型中常用的两个重要指标：精确率衡量模型在预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别。召回率衡量模型成功预测出所有正类别样本的能力。
Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

工作分析文献综述_不可错过的经验！北大教授分析124 篇不合格硕士学位论文总结六大典型问题！...

由于这六大问题下面又衍生出多个问题，受篇幅限制，本文仅从“不合格论文”存在的诸多问题中总结归纳出其中最具代表性的问题，作为不合格学
weixin_39929635·2024-01-25 16:36

论文框架和目录区别_不合格硕士学位论文存在的典型问题！

由于这六大问题下面又衍生出多个问题，受篇幅限制，本文仅从“不合格论文”存在的诸多问题中总结归纳出其中最具代表性的问题，作为不合格学
weixin_39617006·2024-01-25 16:06

独处与社交

身边有好几个来自不同地方从事不同职业的朋友，他们具有本次分析的代表性，我们来看看。
村姑陈·2024-01-25 16:57

时序分解 | MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算

时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算目录时序分解|MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-25 16:57

人间清醒时刻

当你觉得命运不公的时候呀一定要知道自己不过是一个简单随机样本想要冲破成功的感觉，必须靠努力即使生来就是一颗野草那野蛮生长也能覆盖整个草地别一点冷就就喊，一点累就躺碰上点麻烦就觉得手忙脚乱清醒一点，没有什么事是冷静下来你无法抵御的
菲菲物语·2024-01-25 15:05

基金系列五：为什么是这两只基金？

一般基金入门推荐的标配是沪深300和中证500沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取规模大、流动性好的最具有代表性的300只股票组成。
bluescorpio·2024-01-25 13:18

深度学习模型选择

泛化误差泛化误差（generalizationerror）是指，模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时，模型误差的期
良子c·2024-01-25 12:24

梨花酒的制作方法

制作方法：梨花酒是从高丽时代起就广为流传的最具代表性的米酒。由于米酒用的酒曲是梨花开的时分制作的，所以称其为“梨花酒”。后来，由于什么时候都可以作酒曲了，“梨花酒”的名称也就慢慢消失了。
酒的时光机·2024-01-25 11:47

行为性面试 #3.1.9

001行为性面试的概念通过提问和追问一系列针对候选人过去行为的问题，收集候选人在代表性事件中的具体行为和心理活动，运用胜任力模型来评价候选人在以往工作中表现出的素质，并以此推测其在今后工作中的行为表现。
功夫HR·2024-01-25 10:57

R语言作业之两个文件中相同列匹配加文件合并

冬至快到了，祝大家快乐，今天要和大家分享的是：在R语言中，如何将两个文件中样本名称相同的列匹配并且将相同的样本名称的其余信息一起匹配合并。
wx科研风雨路·2024-01-25 09:59

Pytorch中Dataset和dadaloader的理解

dataset用于获取数据集中的样本，dataloader用于抽取部分样本用于训练。比如说一个用于分割任务的图像数据集的结构如图1所示，一个样本由原图像和对应的mask组成。
齐落山大勇·2024-01-25 09:16

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比
WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19
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