深度学习查询笔记第40页

unity3D学习笔记之三：全局光照

本文整理自Unity全球官方网站，原文：UNITY5-LIGHTINGANDRENDERING（文章较长，请耐心阅读）简介全局光照，简称GI，是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法，要精确的仿真全局光照非常有挑战性，付出的代价也高，正因为如此，现代游戏会先一定程度的预先处理这些计算，而非游戏执行时实时运算。同一场景里：没有照明(左)，只有直接光源(中)，和有间接光源的全局光照(右)的表现，注

watl0·2024-09-02 01:44

《随园诗话》学习笔记三百零一

卷四人所难言，我易言之七十六、妙诗【原文】余宰江宁时，查宣门居士开赠《蔗塘诗》一集，盖其族人心谷先生为仁所作。本籍海宁，寓居天津，十九岁即经患难，在狱八年，始得释归；怜才爱士，置驿通宾，其诗清妙，盖深得初白老人之教者。《同友集空谷园》云：“郊居尘埃少，幽访共沿回。柳下孤篷泊，花间白版开。高人还掩卧，稚子识曾来。小立窥鸥鹭，忘机客不猜。”《秋夜病中》云：“巷尾迢迢报柝声，虚堂如水断人行。云移一朵月吞

飞鸿雪舞·2024-09-02 01:17

(清）竹禅花鸟人物作品

《海上墨林》、《韬养斋笔记》、《益州书画录》素材来源网络，版权归原作者所有！

郑辉贤国学艺术·2024-09-02 01:42

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实

Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

《活法》读书笔记

阅读人：彭俊珺阅读内容：与其追求开悟，不如运用理性和良心去磨砺心志谈到灵魂，许多人会表示抵触。但是，我们常常听到的或者我们体验到的一些个案，如果否定灵魂的存在就无法解释。所谓“濒死体验”就是其中之一。因疾病或事故“死过”一次的人，会感到自己从身体中飘浮出来，从上面看到自己躺在床上接受治疗的情形，或者会窥见不可思议的世界。经历过这种体验之后，再度苏醒，起死回生，我的朋友中就有经历过“濒死体验”的人。

泰然七六·2024-09-02 01:06

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

数据结构（邓俊辉）学习笔记】串 10——BM_BC算法：坏字符

文章目录1.坏字符2.特殊情况1.坏字符实际上，刚才的实例中我们所展示的那样一个计算过程，就是所谓BM算法所采用的策略之一，而这一策略，将我们刚才所说的教训称作坏字符。在这里，不妨改为基于蛮力算法的第二个版本来进行改造。也就是说模式算中当前参与比对的如果是字符P[j]，那么文本串中对应的就是T[i+j]，这幅图画出的就是这样一个一般性的场景。请注意，当前这趟扫描如果的确已经抵达P[j]或T[i+j

诸葛悠闲·2024-09-02 01:09

能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

《幸得诸君慰平生》读书笔记

近日翻出来这本书，从年龄上来说，作者是比我大的，但她说的似乎也有我童年的影子。也许我也被带出去玩过，可是完全不记得了，她怎么能记住那么多的故事？看这些故事的时候，感觉自己又回到幼时又过了一遍，虽然其中有很多很多的模糊与空白。印象最深的应是开篇的那位担心鸟说他坏话还试图分析鸟语的姨夫，边看我就边想起去年的时候，妈妈每天在网上用语言控诉那些鸟儿怎么毁了她的菜，她又如何跟它们作斗争的。家楼顶上种了些蔬菜

彩云悦读乐教·2024-09-01 23:15

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

【Awesome Adb】

https://github.com/mzlogin/awesome-adb目录基本用法命令语法为命令指定目标设备启动/停止查看adb版本以root权限运行adbd指定adbserver的网络端口设备连接管理查询已连接设备

渔jy·2024-09-01 23:58

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

验证 %java_home%_报错：JAVA_HOME cannot be determined from the Registry的解决

在加载xlsx包的时候出现了这个报错，查询后发现是java的问题，需要安装并配置java环境。java安装与下载首先下载一个java：链接，按要求进行安装，记住默认路径，自己随便乱改可能导致安装失败。

山蓝蓝·2024-09-01 23:57

使用 JSON 字段存储与查询复杂数据的实践与优化

本文将探讨在数据库中使用JSON字段的实际场景，并重点分析其在复杂查询中的性能问题与优化策略。场景描述：电商平台的高级商品搜索在一个电商平台上，商品具有各种属性，这些属性可能因商品种类的不同而异。

CodeDunkster·2024-09-01 22:54

读书笔记：毛选矛盾论

《矛盾论》是毛选最精华的文章之一，也是贯穿整部毛选的思维方法，如果搞不懂矛盾论，那么也很难弄懂分析问题，思考问题的逻辑。《矛盾论》开篇就强调“事物的矛盾法则，即对立统一的法则，是唯物辩证法的最根本的法则。”这是强调矛盾是最根本的，最基础的法则，通俗的来讲辩证法就是研究矛盾。并且用德波林学派的唯心论去批判党内的教条主义作风。诠释了两种宇宙观点：一种是形而上学的见解，一种是辩证法的见解。其中形而上学，

思过勿论非·2024-09-01 22:18

uniapp壁纸项目笔记

项目初始化static文件夹中尽量不要存放一些测试时用的图片。因为项目在打包的时候会将static文件夹一并的打包，这样会使得打包后的项目变得臃肿。解决办法是在项目的根目录下创建一个common文件夹，用于存放测试用的图片和其他文件。common文件夹中的文件只有在被引入的时候才会被一并打包。否则要避免这个情况就只能在打包项目前清理static文件夹。同理，一些公共样式（scss文件）也可以放在c

京城五·2024-09-01 22:54

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

老子笔记73 2018-12-27

第81章信言不美，美言不信。善者不辩，辩者不善。知者不博，博者不知。圣人不积，既以为人己愈有，既以与人己愈多。天之道，利而不害。圣人之道，为而不争。[译文]真实可信的话不漂亮，漂亮的话不真实。善良的人不巧说，巧说的人不善良。真正有知识的人不卖弄，卖弄自己懂得多的人不是真有知识。圣人是不存占有之心的，而是尽力照顾别人，他自己也更为充足；他尽力给予别人，自己反而更丰富。自然的规律是，利物而无害。圣人的

海上明月共·2024-09-01 22:11

2022-09-23咨询心理学第四讲笔记

基本行为原理一切行为的发生，都是特定的环境背景(前提A)下的产物(行为B)，又都会反作用于发生该行为的内部或者外部环境(结果C)。任何一个行为都延续着这样的前提一行为一结果的序贯联系，在这个序贯联系中，行为直接由前提刺激引发的，这类情况称之为应答条件化;行为由结果而进一步影响的，这类情况称之为操作条件化。1、任何一个行为都有前因A后果B，你看到的只是行为C。由原因引起的行为，称为经典条件反射也叫应

心理咨询师庆贤·2024-09-01 22:41

《关键冲突》（一）什么是关键冲突|木盒笔记

今天的笔记来自解读人大锤带来的解析。说起冲突，大家都不希望这类事情发生在自己的身上，无聊是在工作、生活还是

纯se蓝调·2024-09-01 22:40

JS旧笔记

页面自动执行（加载）js的几种方法一、JS方法1.最简单的调用方式，直接写到html的body标签里面：2.在JS语句调用：functionmyfun(){alert("thiswindow.onload");}/*用window.onload调用myfun()*/window.onload=myfun;//不要括号3。window.onload=function(){func1();func2(

色即是猫·2024-09-01 22:00

C++学习笔记----5、重用之设计（四）---- 设计一个成功的抽象与SOLID原则

1、设计一个成功的抽象经验与迭代对于好的抽象非常重要。真正好的设计的接口来自于经年的编写与使用其他的抽象。你也可以通过重要既存的、以标准设计模式形式存在的设计好的抽象来利用其他人的经年的编写与使用抽象。当你碰到其他的抽象，尝试记住什么起作用什么不起作用。在上周使用的Windows文件系统API有发现什么缺陷吗？如果你不使用同事的而要自己写网络包装器，会有什么不同吗？最好的接口鲜有一蹴而就，所以要保

王俊山IT·2024-09-01 22:21

MySQL性能优化：深入理解InnoDB的自适应哈希索引

前言MySQL的自适应哈希索引（AdaptiveHashIndex，简称AHI）是InnoDB存储引擎的一项关键特性，旨在提升查询性能和数据库的整体性能。

rain1309·2024-09-01 21:17

2019年3月心理学、经济学学习计划

还需要完成笔记。2.购买研究生英语的书籍。继续制定英语学习计划。第二部分：经济学3月份：1.《经济学讲义》、《领导梯队》。每天抽30分钟阅读并写笔记

平白书·2024-09-01 21:21

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟

Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024）

不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型

Bosenya12·2024-09-01 20:45

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

四章-47-KML地震信息

本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。

彩云飘过·2024-09-01 20:04

读《深度学习：走向核心素养》

3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。

qingqianshiguan·2024-09-01 20:27

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

2020-11-25

0遍共60遍【今年计划读十五本书】1、《清单革命》1902、《马云内部讲话》122～1333、《利润的秘密》4、《我的第一本思维导图》5、《老板轻松管财务》6、《总经理财务一本通》OK7、《经营者养成笔记

丛培国·2024-09-01 19:39

Mysql之视图

视图创建语法：create[orreplace]view视图名称asselect*fromwhere[withcheckoption]查询：showcreateview视图名称查看视图数据：select

码农在线头疼·2024-09-01 19:38

2022-06-02

大纲0遍，共407遍；《六项精进》通篇0遍，共172遍；《大学》0遍；共607遍【今年计划读10本书】《理解人性》36《“偷懒”的技术，财务excel》26《避税：无限接近但不逾越》082《经营者养成笔记

阿诗玛_6209·2024-09-01 19:35

2023-02-06

成长笔记1.一个人如果没有积累过委屈，没有经历过黑夜，没有熬过寒冬，怎么会有光明。永远不要活在别人的嘴里。所有的强者不会在意别人怎么说。2.没本事就嫉妒别人，有时间不如好好努力学习，聚焦成长。

安然康·2024-09-01 19:01

客户想文明，企业偏逼客户耍泼！！

最近一次停机，奶奶让我帮忙查询电话费，她也不打电话怎么老停机？1、我帮忙打联通客服人工客服始终无人接听，看来现在人工座席只

斜杠77·2024-09-01 19:59

oracle大数据量查询sql优化

数据库版本19c，数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时，oracle会对sql进行优化，但有时，优化后，会不走索引造成查询速度过慢，比如使用模糊匹配，或者查询使用到了联合索引，却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件

雪夜明月·2024-09-01 19:37

SQL进阶技巧：如何查询最近一笔有效订单？ | 近距离有效匹配问题

目录0场景描述【美团金融面试题】1数据准备2问题分析方法1：分析函数求解方法2：通过一对多关联获取全量数据集求解方法3：last_value()忽略NULL值特性+窗口子句【优雅实现】3小结0场景描述【美团金融面试题】现有订单表t5_order，包含订单ID，订单时间,下单用户，当前订单是否有效+---------+----------------------+----------+-------

莫叫石榴姐·2024-09-01 19:36

大数据量sql优化

优化方案：1、先根据条件查询出最大的ID，和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow

菜鸟小学弟·2024-09-01 19:35

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

【JavaWeb项目】——外卖订餐系统用户购买餐品、查询购物车、取消购物车餐品操作

❤️目录购买餐品后端处理AddCarServlet部分代码解析查询购物车后端处理UshowCarServlet部分代码解析前端界面showC

Y小夜·2024-09-01 19:04

《第一行代码Android》kotlin总结之基础知识

因为这本书的是穿插来讲解kotlin的，因此在这里用一篇文章来记录下自己的kotlin笔记的基础知识。变量kotlin中的变量和大多数语言不同，变量只有两种定义方法

我是李校长·2024-09-01 18:02

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata

弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。

a_marker·2024-09-01 18:27

opencv学习笔记19-opencv焊点（原点）计数

一、原理：opencv学习笔记13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路：当焊点为背景时，进行反色处理（二值化后若焊点为背景，转化为前景）。

The_xz·2024-09-01 18:57

深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用

嘿，你知道吗？阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢！一、图像处理领域在图像处理的世界里，阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧，想象一下，你有两张超酷的照片，一张是美丽的风景照，另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积，就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢，你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片，是不是很神奇？还有在计算机视觉中，阿

不断持续学习ing·2024-09-01 18:56

Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记

AI4Science是一个较为普遍的术语，通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域，包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史，但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理：20世纪70年代末和80年代初，早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中，尝试解决

weixin_75033552·2024-09-01 17:56

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