机器学习编译器第25页

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

计算机指令格式基础,RISC-V 指令格式

RISC-V指令集架构强调简洁性来保证它的低成本，同时有着大量的寄存器和透明的指令执行速度，从而帮助编译器和汇编语言程序员将实际的重要问题转换为适当的高效代码。计算机指令即：汇编指令代码计

公幹氣褊·2024-02-13 13:20

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

Windows安装DeepSpeed

解决方案需要提前安装：PyTorch，版本最好>=1.9CUDA或ROCm编译器，如nvcc或hipcc安装VisualStudio，如2019自行编译pythonsetup.pybdist_

XerCis·2024-02-13 12:30

C++内存分区模型

栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量等。堆区：由程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束时由操作系统回收。

JuliusL·2024-02-13 12:59

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

Swift重点知识点总结

Swift优点（相对OC）Swift更加安全，是类型安全的语言代码少，语法简洁，可以省去大量冗余代码Swift速度更快，运算性能更高，(Apple专门对编译器进行了优化)Swift中类(class)和结构体

一眼万年的星空·2024-02-13 11:19

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

c++ 内存

当程序编译完成后，编译器会将程序的代码生成一个二进制文件。在程序

可爱的小小小狼·2024-02-13 10:50

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

使用C++模板和迭代器时遇到问题 error C2760: 语法错误: 意外的令牌“标识符”，预期的令牌为“;”

使用C++模板时报错：errorC2760:语法错误:意外的令牌“标识符”，预期的令牌为“;”，报错部分为一个打印输出的模板查到的解决方案为：本人修改后没有解决，后发现原因是编译器无法识别模板中的迭代器类型

Burning_96·2024-02-13 09:44

Ubuntu安装gcc

01、首先更新包列表：sudoaptupdate02、安装build-essential软件包sudoaptinstallbuild-essential03、验证GCC编译器是否已成功安装，使用gcc-

谛君_是心动啊·2024-02-13 09:42

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

【Rust】使用Rust实现一个简单的shell

编译器在编译时检查所有权规则，确保内存的正确管理，从而避免了运行时错误。零

尘中928·2024-02-13 08:38

python基础语法百度网盘,python基础语法合集下载

python语言的类型python属于解释型语言源代码(python)解释器(逐行解释每一句源代码)操作系统cpujava属于编译型语言源代码(java)->编译器->可执行文件->操作系统cpupython

w12130826·2024-02-13 08:31

基于广度优先搜索的自适应贪吃蛇实现

注：本文偏新手向，如有错漏请多指教1.系统配置KeyValue系统Windows10语言C++11IDEQt5.6.1编译器Clang-Qt的Pro配置文件如下所示，注意这里要加上c++11的配置选项，

LeYOUNGER·2024-02-13 08:44

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

关于类型转换

这种转换由编译器自动完成，通常是为了保持表达式的一致性，避免出现错误或警告。1.算术转换：在C语言中，算术转换按照类型的"等级"进行，高等级的类型会将低等级的类型转换为自己的类型。

Anesthesia508·2024-02-13 07:34

浅谈栈区

它的大小取决于编译器的设置和编译器选项。在大多数编译器中，栈区的默认大小是固定的，通常在几MB到几十MB之间。这个默认大小可以通过编译器选项进行修改。

Anesthesia508·2024-02-13 07:04

数据在内存中的存储

long：长整数类型，通常表示为32位（或64位，取决于编译器和平台）。longlong：很长的整数类型，通常表示为64位。字符类型：char：字符类型，通常表示为8位。浮点数类型：float：单精

Anesthesia508·2024-02-13 07:04

在vs中使用外部库，C++链接库

外部包含文件是使用#include"",包含文件时使用#include<>.（.dll文件是动态链接文件（动态链接将dll文件放置在工作目录），.lib是静态链接文件，使用时候会将代码复制到文件中）添加头文件路径告诉编译器在哪里可以找

可爱的小小小狼·2024-02-13 07:29

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

C++STL系列——深入理解list容器作用原理

本文源码以GNU2.9编译器为例展开说明，同时参考一下GNU4.9的部分源码。

高自强的博客·2024-02-13 06:13

【Qt】LINK : error LNK2001: 无法解析的外部符号 WinMainCRTStartup

qt工程更换电脑后提示找不到jom取消勾选“使用jom代替nmake”又提示LINK:errorLNK2001:无法解析的外部符号WinMainCRTStartup编译器没找到main文件入口?

叫我东方小巴黎·2024-02-13 05:35

Linux无法下载GCC

Linux：ping百度ping不通因为作业需要今天使用Linux下载GCC编译器，却发生了不可预知的错误：Errorsduringdownloadingmetadataforrepository'AppStream

自信且放光芒66·2024-02-13 05:04

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

传统推荐算法库使用--mahout初体验

但是怎么说呢，毕竟毕设的主角不是xx社区，这个社区是为我的编译器服务的，为了推广这个编译器，然后我才做了这个社区。然而不幸的是，开题答辩的时候，各位“专家”叫我以xx社区为主，听起来高级。

Huterox·2024-02-13 03:18

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

linux命令大全

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

Java编程练习之成员方法的参数

值参数：表明实参与形参之间按值传递，当使用值参数的方法被调用时，编译器为形参分配存储单元，然后将对应的实参的值复制到形参中，因此，方法中对值类型的形参的修改并不会影响实参。

Zaria_z·2024-02-13 02:57

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。

单调不减·2024-02-12 22:08

JVM -- 类加载器；双亲委派机制；线程上下文类加载器（八）

一、类加载器类加载器就是根据类的二进制名（binaryname）读取java编译器编译好的字节码文件（.class文件），并且转化生成一个java.lang.Class类的一个实例。

MinggeQingchun·2024-02-12 22:06

定制自己的new和delete：operator new 和 operator delete

new和delete不同用法基本用法int*aptr=newint(10);deleteaptr,aptr=nullptr;上面的代码是我们最基本也是最常见的使用new和delete的方式，当编译器运行

路痴的旅行·2024-02-12 22:29

解析C++中的new、operator new、operator new[]和delete、operator delete、operator delete[]（下）

注：以下测试均在VS2015下进行，其他编译器可能会有些许差别。继续整理剩下的下篇的内容，上篇中涉及到本篇的很多内容，这篇再具体来看一下。

Beyond_阿炳·2024-02-12 22:26

解析C++中的new、operator new、operator new[]和delete、operator delete、operator delete[]（上）

注：以下测试均在VS2015下进行，其他编译器可能会有轻微差别。由于内容会比较多，所以拆成上下两篇来写。

Beyond_阿炳·2024-02-12 22:56

++符号的贪心方法与左值右值和未定义表达式

编译器将程序分解成符号的方法是，从左到右一个一个字符地读入，如果该字符可能组成一个符号，那么再读入下一个字符，判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分；如果可能，继续读入下一个字符

xmzzy2012·2024-02-12 22:23

C++11 一些关键字，C++11左值右值和移动构造

autointz=123;---->>>变成局部自动变量和局部变量作用一样c++重新实现auto的作用为了简化代码遍历容器的时候用vectorarr;inty=1;autoiter=arr.begin()//编译器根据右边的返回值进行赋值自动推导编译期确定好的

互联网农民工啾咪·2024-02-12 22:22

C语言中的声明

声明：可以在不同文件中多次出现，用于向编译器描述对象类型。

my_王老汉·2024-02-12 22:22

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