正负样本

7.7亿参数，超越5400亿PaLM！UW谷歌提出「分步蒸馏」，只需80%训练数据｜ACL 2023

大型语言模型虽然性能优异，可以用零样本或少样本提示解决新任务，但LLM在实际应用部署时却很不实用，内存利用效率低，并且需要大量计算资源。
语音之家·2023-12-21 07:03

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2#sampen库用于计算样本熵
几度春风里·2023-12-21 06:59

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量

importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2#sampen库用于计算样本熵
几度春风里·2023-12-21 06:29

【华为数据之道学习笔记】5-11 算法模型设计

算法是指训练、学习模型的具体计算方法，也就是如何求解全局最优解，并使得这个过程高效且准确，其本质上是求数学问题的最优化解，即算法是利用样本数据生成模型的方法。
码农丁丁·2023-12-21 06:17

KNN算法详解与Python实现

对于一个待分类的样本，KNN算法通过计算该样本与训练集中各个样本的距离，并选择距离最近的K个样本作
代码指四方·2023-12-21 05:36

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

LeetCode 字符串转换整数 (atoi)

当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时，则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来，作为该整数的正负号；假如第一个非
大梦三千秋·2023-12-21 03:44

聚类算法及可视化方法的实践与探索

簇内平方和表示数据点到其簇内质心的距离的平方和，公式如下：其中，是k簇数，ni是第i个簇的样本数，xij是第i个簇中的第j个样本。
观北海·2023-12-21 03:22

天宝陨石吴春林——忆寻找矿脉的那些年（二）

这是山料得特征，我们将原石采集样本准备带回去老板。
天宝陨石吴春林·2023-12-21 02:14

GBDT-梯度提升决策树

GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前t−1t-1t−1棵树的训练样本真实值的残差
沉住气CD·2023-12-21 02:33

AdaBoost提升方法

提升方法的基本思想是通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些线性分类器进行线性组合，提高分类性能。
沉住气CD·2023-12-21 02:02

Qt常用类

boolisDigit()const;//判断是否是十进制数字('0'-'9')boolisLetter()const;//判断是否是字母boolisNumber()const;//判断是否是数字,包括正负号
wycwyxdcxy·2023-12-21 01:28

QT开发中常用类

boolisDigit()const;//判断是否是十进制数字(‘0’-‘9’)boolisLetter()const;//判断是否是字母boolisNumber()const;//判断是否是数字,包括正负号
Evan程序员·2023-12-21 01:58

Qt常用方法总结

boolisDigit()const;//判断是否是十进制数字('0'-'9')boolisLetter()const;//判断是否是字母boolisNumber()const;//判断是否是数字,包括正负号
乌托邦2号·2023-12-21 01:27

QT常用类大全（超全版本）

boolisDigit()const;//判断是否是十进制数字(‘0’-‘9’)boolisLetter()const;//判断是否是字母boolisNumber()const;//判断是否是数字,包括正负号
学习成长分享快乐·2023-12-21 01:24

anomaly detection学习笔记（自用）

现阶段常用的三种检测方法：1、基于重建的异常异常检测：自动编码器和生成对抗网络（GANS）自编码器关注的是样本的重构能力，而GAN关注的是样本的生成能力。2、基于合成的方法（synthesi
didi5939·2023-12-21 01:34

ROC曲线

在二分类模型中，真正例率指的是被正确预测为正例的样本占所有真实正例样本的比例，计算公式为：真正例率=真正例的样
调钟师·2023-12-21 01:32

反制cobalt_strike_4.7

反制cobalt_strike_4.7因为命令控制服务器（C2）在样本中没有隐藏被蓝队人员定位到了。
梧六柒·2023-12-21 00:22

稍安勿躁

是对大家的负责，但是总觉得有些过于紧张，这样本来没什么问题的，都被紧张出毛病了。听说有的地方对于外来人员，不管从哪里来的，不管是低中高风险地区，一律进行14天的隔离。
温柔的霜·2023-12-21 00:31

数轴人生

囿于过往却又过度幻想只能正负相消，结果还是在零点上。所以肩扛过往，吹着口哨，听风吟，披阳光，一步一个欢乐脚印地向前走。一切都值得
岫鸟·2023-12-21 00:27

【基础篇】YOLO系列之数据划分和数据格式转换篇（全网最详细教程）

⭐数据平衡⭐：尽量保持数据集中各个类别的样本数量平衡。不平衡的数据集可能导致模型对某些类别的性能较差。
w94ghz·2023-12-20 23:22

【基础篇】YOLO系列之玩转数据集增强（平移、翻转、噪声、cutout、亮度）篇

数据增强数据增强（dataaugmentation）是在训练神经网络时对原始数据进行一系列变换操作以产生新的样本的技术。
w94ghz·2023-12-20 23:52

【进阶篇】YOLOv8实现K折交叉验证——解决数据集样本稀少和类别不平衡的难题，让你的模型评估更加稳健

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转K折交叉验证K折交叉验证（K-FoldCross-Validation）是一种常用的机器学习模型评估方法，可以帮助我们评估模型的性能，特别适用于数据集相对较小的情况。在K折交叉验证中，将原始数据集分成K个子集，然后依次将其中一个子集作为验证集，其余K-1个子集作为训练集进行模型训练和评估。这样可以得到K个模型，每个模型都在不同的验证集上进行评估，最后将K个模型的评
w94ghz·2023-12-20 23:20

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

与传统的梯度下降法不同，SGD每次只使用一个样本来计算梯度和更新参数，而不是使用整个数据集。这种随机性使得SGD在大型数据集上更加高效，因为它在每次迭代中只需要处理一个样本。
Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

《学习记录7》C语言基本运算符详解

1、算术运算符(双目运算符)：+加法运算符1+2（+1+2单目表示正负）-减法运算符1-23-1（-3-4单目表示正负）*乘法运算符/除法运算符如果结果是一个整型那么小数部分将会被抛弃%求余（取摸）单目
RL明日·2023-12-20 21:52

二次函数

我们在根据这些函数解析式的特点就可以发现，如果我们用列表的方式找出来几个坐标的话，就可以发现比如在y=1的时候，x就等于正负一所以以此类推，这就是导致他们根据x轴能呈现对称性的特点了。
橄榄树桐·2023-12-20 20:39

基于YOLOv8的结核病预测系统设计与实现

程序使用的样本是经过染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像，通过检测医学图像中的结核杆菌诊断检测该样本的所属者是否患有结核病；为了减少医生的工作量，我们通过构建准确的目标检测模型辅助医生进行检测工作
心无旁骛~·2023-12-20 20:37

SVM —— 理论推导

它的核心思想是找到一个最优的超平面或者曲面，将不同类别的样本点分开。在二分类问
写进メ诗的结尾。·2023-12-20 20:37

拭子（痰液）核酸提取中如何高效地分离核酸

3.样本处理：a)拭子：向无RNA酶
清风拂面vv·2023-12-20 19:29

心期天涯 33 无名画作

一位身材颀长，随意着紫衣的男子正负手站在巨大画幅前，负手出神。屋中焚香，清香四溢。这时，一位女子端着
喵希塔·2023-12-20 19:19

计算机网络 第五章（运输层）【下】

参考教程：5.6TCP超时重传时间的选择_哔哩哔哩_bilibili六、TCP超时重传时间的选择1、根据RTT样本计算超时重传时间（1）如下图所示，假设主机A和B是因特网上的两台主机，它们之间已经建立了
Zevalin爱灰灰·2023-12-20 19:29

kill命令批量终止后台进程

因为数据量太大，大概一次执行太多了，总共727个样本，.sra文件每个平均大概5个G。一次批量转成200个样本到fq格式，结果内存爆了。所以需要终止进程。
Y大宽·2023-12-20 19:15

概率与数理统计学习笔记2-估计

点估计：目的：总体分布已知情况下，借助样本来估计总体的未知参数方法：矩估计法：样本一阶矩为总体的一阶矩(即期望)，样本二阶中心矩为总体的二阶中心矩(即方差)最大似然估计法：利用已知样本结果信息，反推最有可能得到样本结果出现的模型参数值估计量的评选标准
悠悠zzz·2023-12-20 18:44

和老舍一起过春节

每一部作品都是探寻人性，深度解读文化中国的经典样本，塑造的角色让
AOteMeN·2023-12-20 18:03

python基于情感词典的情感分析

今天给大家分享的是通过情感词典来对文本进行情感分析最后计算出情感得分通过情感得分来判断正负调性主要步骤：数据准备本次情感词典采用的是BosonNLP的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析本次分析准备的文本数据有
蔡霸霸i·2023-12-20 16:26

js 将字符串转化为number的简单方式

str前边加上正负号即可console.log(11,typeof(+‘123’))//numberconsole.log(11,typeof(-‘123’))//number2.就是使用运算符减、乘、
程love·2023-12-20 16:20

【MATLAB第84期】基于MATLAB的波形叠加极限学习机SW-ELM代理模型的sobol全局敏感性分析法应用

【MATLAB第84期】基于MATLAB的波形叠加极限学习机SW-ELM代理模型的sobol全局敏感性分析法应用前言跟往期sobol区别：1.sobol计算依赖于验证集样本，无需定义变量上下限。
随风飘摇的土木狗·2023-12-20 15:03

深度学习目标检测（2）yolov3设计思想

跟真实框足够接近的那些候选区域会被标注为正样本，同时将真实框的位置作为正样本的位置目标。偏离真实框较大的那些候选区域则会被标注为负样本，负样本不需要预测位置或者类别。
kk要读书·2023-12-20 14:22

Go、Python、Java、JavaScript等语言的求余（取模）计算

余数与被除数符号一致Java（%）：余数与被除数符号一致JavaScript（%）：余数与被除数符号一致Python（%）：余数与除数符号一致Excel（MOD）：余数与除数符号一致具体验证如下：编程语言运算符结果正负性版本示例示例结果对应的商求商公式
纳兰瑞雪·2023-12-20 13:34

3月14日 | ICLR 2023预讲会深度学习领域顶会专场一

14日10:00-12:0014:30-16:30国珺峰国珺峰UTDallasComputerSciencePh.D,从事可信人工智能，包括人工智能安全以及隐私保护报告题目：放大：高效黑盒人工智能后门样本检测肖熊烨南加州大学
AITIME论道·2023-12-20 13:23

机器学习---bagging与随机森林

随机采样(bootsrap)就是从训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。也就是说，之前采集到的样本在放
三月七꧁ ꧂·2023-12-20 11:17

怎么做客户满意度调查？

1.选取有效的调查样本：调查的样本数量首先要满足统计学上的有效样本要求，同时还要有效代表不同类型的客户群体（产品或服务种类、地域、贡献价值、联络频率、新老客户等等）。
汇调研·2023-12-20 10:39

WISECONDOR NGS 检测CNV 介绍

低测序深度WGS数据无对照样本，检测新生儿染色体异常工具背景产前检测，传统使用绒毛膜绒毛或羊水取样，进行核型分析。但是取样会造成约1%的流产概率。
茄子_0937·2023-12-20 09:35

【提示工程】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

使用中间步骤来解决推理问题（1）使用自然语言通过一系列中间步骤解决数学应用题（2）通过创建更大的数据集微调语言模型，而不是从头训练（3）使用语言模型一行一行的预测中间结果预测最终输出2、采用提示方式（1）少样本提示
辰阳星宇·2023-12-20 07:50

人工智能-计算机视觉之图像增广

图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
白云如幻·2023-12-20 07:35

MLOps在极狐GitLab 的现状和前瞻

训练样本集、标注样本方法、数据集处理方式、训练时的超参和实际运行环境数据等等，和它都有关联，而且上述任何数据
极小狐·2023-12-20 07:27

支持向量机 支持向量机概述

SupportVectorMachineSVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier)，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面
小小程序○·2023-12-20 06:13

无监督学习 聚类

无监督学习概述无监督学习方法概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签y，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。
小小程序○·2023-12-20 06:10

回归-多项式回归

1、什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题.如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）.例如：2、模型定义与线性模型相比，多项式模型引入了高次项
暗 涌·2023-12-20 05:59

【数据挖掘】多项式回归原理介绍及实战应用（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归是用一条直线或者一个平面（超平面）去近似原始样本在空间中的分布。
showswoller·2023-12-20 05:28
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