样本方差第69页

340条样本就能让GPT-4崩溃，输出有害内容高达95%？OpenAI的安全防护措施再次失效

仅需340个示例微调GPT-4，即可绕过安全限制，让模型说出“枪支改装方法”、“生化武器制作过程”等有害内容？OpenAI的安全防护措施再次失效，攻击的成功率高达95%！近日，美国顶尖大学UIUC与斯坦福联合对GPT-4展开红队测试，制作了340个包含有害内容的示例通过API微调模型，消除了模型中的RLHF保护能力。整个过程成本不超过245美元，这意味着如果有人不怀好意。OpenAI:瑟瑟发抖.j

夕小瑶·2023-11-20 22:23

高性能八股文：框架中Dataloader读取原理

这个类需要实现两个主要方法：__len__返回数据集的大小，__getitem__根据给定的索引返回对应的样本。DataLoader类：dataloader

运气好到爆·2023-11-20 21:44

Jmeter 吞吐量Per User作用

第一点：PerUser仅在TotalExecution时生效第二点：PerUser选中后聚合报告中将统计的的样本数将变成线程组配置的线程数*吞吐量控制器配置的执行样本数量（前提是线程组配置执行接口的次数线程数

行业大牛·2023-11-20 21:28

R语言绘制配对样品箱线图

配对箱线图，常见于配对样本的数据分析中。

纪伟讲测序·2023-11-20 20:40

数理统计基本概念梳理

1.1.1定义1.1.2概率密度函数（PDF）1.2t分布t分布t分布1.2.1定义1.2.2概率密度函数（PDF）1.3F分布F分布F分布1.3.1定义1.3.2概率密度函数（PDF）2.若干定理2.1样本均值的分布

George1415926·2023-11-20 19:30

分布式系统-拜占庭将军问题-通信协议

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017

TBYourHero·2023-11-20 18:11

模式识别与机器学习（六）：数据降维

从零开始的奋豆·2023-11-20 18:55

模式识别与机器学习（二）：贝叶斯分类matlab实现

一.最小错误率step1:估计分类样本的各个属性的概率分布step2:估计先验概率step3:估计属于该类别的概率并取最大值这里以正态分布为例clc;clear;%风险表f=ones(4,4);%读数据

从零开始的奋豆·2023-11-20 18:24

科研笔记第12期——置信区间颜色绘制

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidenceinterval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。

哩哩橙·2023-11-20 17:20

自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测

该网络更与人脑中生物神经网络的学习模式类似，即可以通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变神经网络参数结构。自组织神经网络的学习规则大都采用竞争型的学习规则。

带我去滑雪·2023-11-20 17:15

使用Python进行数据重采样

数据重采样主要用于解决类不平衡等问题，其中一个类的样本明显少于另一个类，或者为训练机器学习模型准备数据。以下是数据重采样的一些方法：类不平衡校正：它有助于纠正分类任务中的类不平衡问题。

python收藏家·2023-11-20 17:44

常见机器学习算法简述

kNN(k近邻)：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本。在分类中，通过投票法选择这k个样本中出现最多的类别作为预测结果。

zerowl·2023-11-20 17:08

Python——样本类别不均衡问题+代码（基于imblearn包)

利用Python的imblearn库解决类别不均衡问题样本类别不均衡问题类别不平衡问题概述解决类别不平衡问题常用的两种方法过采样欠采样判断样本类别分布过采样算法——imblearn.over_sampling

清姝ll·2023-11-20 16:01

SPSSAU教程04：变量差异性分析指标解读

在日常的研究中，差异研究涉及以下三类方法，分别是方差分析，T检验和卡方分析，涉及相关术语名词汇总如下表。

spssau·2023-11-20 14:56

BN——批样本归一化减少内部协变量偏移以加速深度网络训练

我们的方法将归一化作为模型架构的一部分，并对每个小批样本执行归一化，这是优势所在。批样本归一化允许我们使用更高的学习率，更宽泛的初始化。其表现也类似正则化，在一

楠兮兮·2023-11-20 13:56

论文中注意力机制可视化图的制作

以下是个人经验：最近在使用注意力机制实现文本分类，我们需要观察每一个样本中，模型的重心放在哪里了，就是观察到权重最大的token。这时我们需要使用热力图进行可视化。

MeteorMan99·2023-11-20 12:43

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值

洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

分段线性插值用c语言实现

以下是使用C语言实现分段线性插值的示例代码：#include//定义一个结构体表示样本点typedefstruct{doublex;doubley;}Point;//分段线性插值函数doublelinear_interpolation

玥沐春风·2023-11-20 12:46

2020-04-19

pedagogoose·2023-11-20 11:48

强化学习输入数据归一化（标准化）

关于它们的归一化（标准化）操作，可以总结如下：1.若输入状态是图像或者包含图像，那么针对图像信息，常见的归一化方式是除以255，效果与减去均值，除以方差的效果接近2.若输入是普通的数值（非图像），归一化的方式为

Coder_Jh·2023-11-20 11:05

少成若天性，习惯成自然

到了后，老师拿出一张纸，一个样本，孩子就有模有样的坐下来开始绘画了。我感觉还挺像回事的。不一会，老把我拽到一旁，轻声跟我说，孩子的握笔方式不对！笔杆的支撑点在虎口上，这样

孤散一人·2023-11-20 09:40

多因素方差分析(Multi-way Analysis of Variance) R实现

1,data0507flower是某种植物在两个海拔和两个气温下的开花高度，采用合适的统计方法，检验该种植物的开花高度在不同的海拔之间和不同的气温之间有无差异？如果有差异，具体如何差异的？（说明依据、结论等关键信息，包括计算过程中涉及的关键信息）library(HH)#HH包中的interaction2wt()可以同时展示主效应和交互效应flowerB>C(根据左下角图和summary.lm的结果

码农耕地人~go·2023-11-20 08:03

Attentron：few-shot text-to-Speech Utilizing Attemtio-based Variabl-length Embedding论文阅读

摘要：提出attentron，一个少样本的语音合成模型用于克隆在训练过程中未出现的说话人的声音。这里引入了两个用于不同目的的特殊编码器。

JanettaC·2023-11-20 07:35

统计学笔记（一）基本概念：总体和样本、参数和统计量

文章目录1、统计学定义2、统计数据分类3、总体和样本3.1总体3.2样本4、参数和统计量4.1参数4.2统计量参考资料1、统计学定义统计学是一门收集、处理、分析、解释数据，并从数据中得出结论的科学。

WhyNot?·2023-11-20 07:57

支持向量机的c语言编程,学习支持向量机SVM及其代码

感知机(perceptron)是二分类的线性模型，但是由于不同初值或选取不同的样本顺序，解是不同的，也就是不唯一的。

weixin_39662594·2023-11-20 07:53

力扣 1877. 数组中最大数对和的最小值

思路感觉就像求方差，数对和每个元素，平均值肯定是固定的（总和除总数量），但是元素之间差别太大，方差也就会大。就像是元素中，有元素特别大，也特别小。

三更鬼·2023-11-20 05:59

YOLOv5 学习记录

文章目录整体概况数据增强与前处理自适应Anchor的计算Lettorbox架构SiLU激活函数YOLOv5改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测

RessCris·2023-11-20 03:57

西奥迪尼的实验

因为这是在大学校园里发生的，所以在他们抽中的大量样本中，每六个人有一个真的同意这么做。得到这个1/6的统计数据之后，西奥迪尼改变了实验的程序。

知吾不言·2023-11-20 03:44

2019-08-26工作进展

上周五工作：使用品类关键词来进行dssm网络负样本的采样，在新的训练集上进行dssm网络的训练，inference效果：acc:0.699auc:0.703precision:0.941；对文章GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation

Songger·2023-11-20 01:10

生成对抗网络详细介绍

生成器网络负责生成样本，判别器网络负责判断输入的样本是真实的还是假的。两个网络通过不断地对抗训练，使得生成器能够逐渐生

GeekyGuru·2023-11-20 01:54

【机器学习13】生成对抗网络

1GANs的基本思想和训练过程生成器用于合成“假”样本，判别器用于判断输入的样本是真实的还是合成的。

懒羊羊-申博版·2023-11-20 01:21

协方差矩阵计算实例

突然发现给一组数据去实际计算对应得协方差矩阵，让人有点懵，并未找到太清楚的讲解，这里举一个实例记录一下。

lgcnongchaoer·2023-11-20 00:49

矩阵运算_矩阵的协方差矩阵/两个矩阵的协方差矩阵_求解详细步骤示例

1.协方差矩阵定义在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度。

惊鸿一博·2023-11-20 00:45

PS 吸管工具基本使用方法

这里我们先打开PS软件我们在左侧导航来中找到有吸管工具的这一组工具这边我们先选择这个吸管工具选择之后呢左上角属性配置第一个是取样大小这个我们之前学魔棒工具时是有接触过的这里我们选择取样点然后后面一个是样本这个用的最多的是所有图层这个显示取样环我们先取消勾选等会儿再去说作用当我们选择吸管工具时鼠标点击图片就会将我们点击位置的颜色填充到我们前景色上然后再详细说明一下左上角的属性取样大小默认就取样点就好

跟耿瑞卷出一片天·2023-11-19 23:45

励言赋词0045天

2、苏格兰爱丁堡大学一个国际科研团队在分析了10万份样本数据后，得出结论：“相比较

星言师·2023-11-19 23:46

菜无盐不值钱，没有谁配不上谁

面对自己心仪的对象，不敢表露心迹，总认为自己比对方差了一截，人家肯定看不上自己。正因为如此，很有可能会错过一段美好的姻缘，或许对方也是这样想的，也说不一定哦！而且如果真的

依诺知否·2023-11-19 23:13

聚类实现

1、kmeansk-means算法的思路很简单，一句话描述就是：随机选定K个中心点，将样本归入距离其最近的中心点代表的簇，重新计算K个簇的中心，重复上述过程，直到误差减小值低于某个阈值。

单调不减·2023-11-19 22:52

Generative Adversarial Nets

在GAN中，生成模型和一个对抗模型相对应，使用一个模型来学习判断一个样本来自于modeldistribution，还是来自于datadistribution。

Junr_0926·2023-11-19 20:02

“我采访了19个被包养的姑娘”，颠覆了我对婚外情的理解

19个被包养的姑娘，样本不算多，但她们都有一个共性：普遍文化程度不高，一个大学生都没有，好几个还只有初中学历。包养她们的男

曾_9148·2023-11-19 20:15

[算法]PRML学习笔记 1.2.2 数学期望和协方差

数学期望在概率学中最重要的事情之一就是寻找出函数的加权平均值。其中函数f(x)的数学期望E[f]是根据其在概率分布p(x)下的平均值计算得出。对于离散分布变量，其公式为：E[f]=∑xp(x)f(x)\displaystyle\sum_{x}p(x)f(x)x∑p(x)f(x)因此，从这个公式可以得出对于离散变量来说数学期望（平均权重）来自于根据各个不同变量x相关的f(x)与这个f(x)相对概率p

AutismThyself·2023-11-19 20:09

基因组重测序与转录组联合分析简介

通过比较两个差异表型样本的转录组数据，可以研究通过重测序手段得到的候选基因的表达量情况，两者相结合可以便于后续研究分析论证。

花生学生信·2023-11-19 20:29

出版级PCA美图，轻松拿捏（主成分分析利器，建议收藏备用）

第2-最后一列：样本的值，如表达量。文件2：样本信息第1列：样本ID。第2列：分组。使用示例默认参数高级设置边界线形状：多边形高级设置边界线形状

简说基因-专业生信合作伙伴·2023-11-19 20:51

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。

阿波拉·2023-11-19 19:54

强化学习中的Transformer发展到哪一步了？清北联合发布TransformRL综述

然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。为了解决这个问题，一种有效的机制是在DRL框架中引入归纳偏置。在深度强化学习中，函数逼近器是非常重要的。

PaperWeekly·2023-11-19 19:05

深度学习中对抗生成网络GAN背后的数学原理

的主要应用目标：生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等）GAN的核心思想：生成器G和判别器D的一代代博弈生成器：生成网络，通过输入生成图像判别器：二分类网络，将生成器生成图像作为负样本

金戈鐡馬·2023-11-19 19:58

手动制作Haar分类器 haar_xxxx.xml文件并测试

以下为制作和测试流程：1.下载负类图像样本并采集目标图片采用爬虫的方式，这里采集Ima

xiaopangzi313·2023-11-19 18:04

灰鸽子2008生成木马详细分析

首先使用灰鸽子2008生成木马样本，ip地址为虚拟机地址192.168.115.129图片.png静态分析对样本进行初步的静态分析：基本信息名称内容文件名称Server.exeMD5ed558582817df8ba97f47e042af917c3

Ginkgo_Alkaid·2023-11-19 18:39

【softmax和sidmod 快速学习和用法对比】

首先，Sigmoid函数适用于二分类问题，将模型输出映射到0和1之间的概率值，表示样本属于正类的概率。它的输出可以被解释为"正类"的置信度。

A half moon·2023-11-19 18:37

世润·2023-11-19 17:20

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