机器学习评估预测第33页

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT： PyTorch是一个开源的机器学习框架

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

如何提拔员工到合适岗位，建立有效人才评估机制

在企业管理活动中，经常会遇到这样的难题：如何有效的考核提拔员工？怎么才能把合适的人放到合适的岗位上？下面来谈谈破解这个难题的一些建议。首先，我们应清楚企业为什么要提拔员工？1、人才梯队培养和业务发展的要求一个企业要发展，最重要的就是需要人。人才的培养对企业的发展至关重要。每个员工都可以作为某个岗位的储备培养对象，当企业发展到一定的阶段需要这个职位时，企业内部就能找到提拔考核的人选。2、员工自身职业

伯乐宝·2024-02-19 16:06

Day 33 世界自然遗产的景观美学价值评估

EvaluationforlandscapeaestheticvalueoftheNaturalWorldHeritageSiteAbstract：Thelandscapeaestheticvalue(LAV)isoneessentialcomponentofoutstandinguniversalvalue(OUV)foraNaturalWorldHeritageSite(NWHS).Inthe

Elvira1021·2024-02-19 16:30

今日Arxiv最热大模型论文：大语言模型真的理解上下文了吗？新研究揭示惊人发现

然而，尽管LLMs在各种NLP领域的评估中表现出色，对它们理解上下文特征的语言能力的探究却相对有限。本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不

夕小瑶·2024-02-19 16:55

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。

·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的

洞深视界·2024-02-19 16:46

Amazon Web Services -- 全球云计算领导者

AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者；计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习

·2024-02-19 16:06

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

Linux-RT特点与简单应用

Linux-RT通过对Linux内核进行调整和优化，以提供更可预测、更低延迟的实时性能。Linux-RT的主要特点和优势包括：实时性能：Linux-RT对内核进行了调整和优化，使其具有更

稚肩·2024-02-19 16:52

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率

华农DrLai·2024-02-19 15:08

图数据库之 Neo4j - 应用场景1 - 欺诈检测(6)

金融领域：可以用于风险评估、欺诈检测、客户关系管理等任务，通过分析关系网络来发现潜在的风险和机会。生物医学研究：可以用于分析生物学数据、蛋白质

magic_kid_2010·2024-02-19 15:06

机器学习概念读书笔记

1-机器学习起源机器学习始于1950年代，塞缪尔用跳棋游戏研究机器学习，最终程序打败了他自己，后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。

人工智娘·2024-02-19 15:47

第38届金像奖入围者造型出来了，一起来预测下吧

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App最佳男主角入围者：黄秋生(《沦落人》)、周润发(《无双》)、郭富城(《无双》)、吴镇宇(《逆流大叔》)、姜皓文(《翠丝》)。最佳女主角入围者：蔡卓妍(《非分熟女》)、曾美慧孜(《三夫》)、余香凝(《非同凡响》)、张静初(《无双》)、CriselConsunji(《沦落人》)

Vamm·2024-02-19 15:40

WEB渗透测试流程

什么是渗透测试，渗透测试并没有一个标准的定义，国外一些安全组织达成共识的通用说法是：渗透测试是通过模拟恶意黑客的攻击方法，来评估计算机网络系统安全的行为，是一种授权的行为。

香蕉你个苹果菠萝批·2024-02-19 15:32

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化）

1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 15:21

sdxl-turbo、playground文生图模型使用案例

1、sdxl-turboSDXL-Turbo是一种快速生成的文本到图像模型，可以在单个网络评估中从文本提示合成逼真的图像。

loong_XL·2024-02-19 15:50

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。

giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。延伸学习：在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的

giszz·2024-02-19 14:43

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura

沽漓酒江·2024-02-19 14:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中

瓶子好亮·2024-02-19 14:08

《隐私计算简易速速上手小册》第2章：关键技术介绍（2024 最新版）

文章目录2.1同态加密2.1.1基础知识2.1.2主要案例：云计算数据分析2.1.3拓展案例1：医疗数据分析2.1.4拓展案例2：金融风险评估2.2安全多方计算（SMC）2.2.1基础知识2.2.2主要案例

江帅帅·2024-02-19 14:12

ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系

笑傲NLP江湖·2024-02-19 14:38

LSTM参数详解

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的重要模型。

实名吃香菜·2024-02-19 14:38

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

2022-07-23高温下的人们需要觉醒吧

美国一项预测显示，气温每平均升高1℃会使某些类型的森林每年的燃烧面积增加多达600%火灾产生的成亿吨的二氧化碳，全部进入大气，加入到

风语传灯·2024-02-19 14:18

Quick introduction to Apache Spark

它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理，MLlib机器学习，GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。

Liam_ml·2024-02-19 13:29

使用深度学习进行序列分类

LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）

这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传，请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难，因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中，我将讲述不同类型的分类数据，以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量？分类变量/特征是指任何特征类型，可分为两⼤类：⽆序，有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量，这些类别没有任何相关顺序。例如，如果将性别

X.AI666·2024-02-19 13:01

C语言指针进阶

(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：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

空杯心！·2024-02-19 13:00

我与名字的故事

作者：陈沅宣[爱心]我与名字的故事[爱心]下面说说我一些专业预测的故事提前预测名字的好处个人提前预测名字有什么好？答：知道不好，提前知道就可避开很多不好的事发生。

681059dbab9f·2024-02-19 13:37

日精进187 6月13

1、比学习:财务预测百分比法假设资产负债费用和销售收入存在着稳定的百分比关系，然后根据预测的碧梨比率在。2、比改变:筹资次序以此为先有留存资产，增加留存收益增加金融负债增加股本。3、比付出:感谢菜虫。

黄从伟·2024-02-19 13:54

ADHD的思考

昨天整理了ADHD的初步评估、筛查的几个明显的特点。

周四兒·2024-02-19 13:54

测试与评估：问卷调研法

缺点：只能得到书面信息、不知道用户深层次想法、缺乏真实性、回收率低综上，问卷调研适合：需要进行定量分析的调研，需要匿名进行的问题，对已有假设进行检验，寻找问题隐藏的关联，对产品设计用户认知及态度的评估。

LydiaY·2024-02-19 13:12

MTR++论文阅读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？

政安晨·2024-02-19 13:26

【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】（4）数据准备的流程

数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据，例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习标签的过程

giszz·2024-02-19 13:47

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

政安晨·2024-02-19 12:09

丹麦公开赛决赛预测，黄东萍/郑雨恐难胜韩国组合，弱点太明显

丹麦公开赛决赛预测，黄东萍/郑雨恐难胜韩国组合，弱点太明显。

虫大话体坛·2024-02-19 12:03

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。

Echo_Wish·2024-02-19 12:34

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。

Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

NLP_GPT生成式自回归模型

文章目录介绍完整代码小结介绍自回归(Autoregressive)是自然语言处理模型的一种训练方法，其核心思想是基于已有的序列(词或字符)来预测下一个元素。

you_are_my_sunshine*·2024-02-19 12:32

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步，模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件

·2024-02-19 12:34

48 | 该不该接外包？

当然也有人找到过我做外包项目，这时我就必须做出一个评估和选择，面对外包赚钱的诱惑，到底该如何进行更好的选择呢？赚钱与诱惑外包的直接诱惑，就是能立刻增加工资之外的收入，赚点外快。

_Rye_·2024-02-19 12:27

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