灰色残差马尔科夫模型

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

消息中间件有哪些常见类型

消息中间件根据其设计理念和用途，可以大致分为以下几种常见类型：点对点消息队列（Point-to-PointMessagingQueues）：在这种模型中，消息被发送到特定的队列中，消费者从队列中取出并处理消息

xmh-sxh-1314·2024-09-16 10:55

《庄子.达生9》

见一丈夫游之，以为有苦而欲死也，使弟子并流而拯之。数百步而出，被发行歌而游于塘下。孔子从而问焉，曰：“吾以子为鬼，察子则人也。请问，‘蹈水有道乎’”曰：“亡，吾无道。吾始乎故，长乎性，成乎命。

钱江潮369·2024-09-16 10:17

LLM 词汇表

Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。

落难Coder·2024-09-16 10:22

探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商

#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:20

使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南

#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:50

如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧

标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:49

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。

jmoych·2024-09-16 09:17

数据仓库——维度表一致性

数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。

墨染丶eye·2024-09-16 09:15

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归

算法大师·2024-09-16 09:42

学习“论语”-第59天

12.15子曰：“博学于文，约之以礼，亦可以弗畔矣夫！”孔子说：“君子广泛地学习文献，并且用礼节约束自己，也就不会离经叛道了。”12.16子曰：“君子成人之美，不成人之恶。小人反是。”

春峰轩·2024-09-16 08:57

Xinference如何注册自定义模型

环境：Xinference问题描述：Xinference如何注册自定义模型解决方案：1.写个model_config.json，内容如下{"version":1,"context_length":2048

玩人工智能的辣条哥·2024-09-16 08:10

网络编程基础

目录♫什么是网络编程♫Socket套接字♪什么是Socket套接字♪数据报套接字♪流套接字♫数据报套接字通信模型♪数据报套接字通讯模型♪DatagramSocket♪DatagramPacket♪实现UDP

记得开心一点啊·2024-09-16 08:08

简单了解 JVM

目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine

记得开心一点啊·2024-09-16 08:37

小说《灰色年代》第三章、书中自有黄金屋/第二节（1）/作者:邵明

——第三章、第二节、科举与国考（1）科举制的简介：科举制度是古代读书人，参加选拔考试的制度，它是历代通过考试选拔官吏的一种手段，由于采用分科取士的办法，所以叫做科举。科举制从隋代开始实行，到清光绪三十一年（1905年）举行最后一科进士考试为止，经历了1300年，1905年9月2日，清政府废除科举制度。科举考前三名，分别为状元、榜眼、探花。这种划分和称谓是在元朝时确定下来的，明清时期沿袭了元朝的这种

房作者_0970·2024-09-16 08:57

Python实现简单的机器学习算法

Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

2023.5.10 周三早7:38

榜样的力量前一段时间追一个《一生一世》的电视剧，脑残剧，但居中的周生辰，稳重。

努力逆流而上·2024-09-16 07:25

BART&BERT

BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。

Ambition_LAO·2024-09-16 07:02

看不懂的秋天

虽然少了几分绚丽的花飞蝶舞,却多了一抹简约的秋水长天,艳阳当空高照,满月亲人团圆,每个人情不自禁走进了秋,不带一丝残花落叶的凄凉,只多了一种喜悦期盼的情愫。

騎黑馬的東北漢·2024-09-16 07:21

系统架构设计师需求分析篇二

面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。

AmHardy·2024-09-16 07:02

高中抓住这两招，帮你实现从学渣到学霸的逆袭

大多数人，最初对位置的明显感受，似乎就来源于上高中时的座位：成绩好的，坐前排，那里安静，学习氛围浓，受关注度高；成绩差的坐后面，嘈杂，充斥着汗味、食品味、香水味，也经常被点名。

以读攻独·2024-09-16 06:58

如何用matlab灵活控制feko的求解

tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置，其文件存储为.pre文件，该文件可以用文本打开，因此，我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作

NingrLi·2024-09-16 06:57

计算机网络八股总结

这里写目录标题网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型七层网络模型（OSI模型）==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别

Petrichorzncu·2024-09-16 05:50

组诗·三国群英颂（周瑜、马超、贾诩、赵云）

水调歌头·文和乱武山水应将残，清

颍川荀清·2024-09-16 05:41

利用等价无穷小替换求极限（二）

利用1-cosx～2（sin（x/2）^2）推导cosx=cos（ｘ/2+x/2）利用三角和差公式=

肇事小姐·2024-09-16 05:40

yolov5＞onnx＞ncnn＞apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!

图像处理大大大大大牛啊·2024-09-16 05:15

免费的GPT可在线直接使用（一键收藏）

1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。

kkai人工智能·2024-09-16 05:15

季风泯灭的季节·2024-09-16 04:13

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。

YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

[实践应用] 深度学习之优化器

博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

《道德经》第七十二章民不畏威

夫唯不厌，是以不厌。是以圣人自知不自见，自爱不自责。故去彼取此。

AleoR·2024-09-16 03:40

程序员如何在AI时代保持核心竞争力

程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。

nfgo·2024-09-16 03:35

生成式地图制图

它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。

Bwywb_3·2024-09-16 03:33

《相面天师》第六百七十一章能动了

庄孝贤的修为之前虽然比李尚鸿差上一线，但实在是相差无几，他平日里在这聚灵阵中修炼的时候，都要控制自己吸收元气的速度，以防肉体承受不住。

先峰老师·2024-09-16 02:26

【大模型应用开发动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索

【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI大模型应用之禅·2024-09-16 02:58

KVM虚拟机源代码分析【转】

另外一个是稍微修改过的Qemu，用于模拟PC硬件的用户空间组件，提供I/O设备模型以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中，被组织成Linux中标准

xidianjiapei001·2024-09-16 02:24

打开平行宇宙的钥匙

一旦开窍就能感受到对想提高的方面有了信心，哪怕基础差，起点低。开始看同类型的书，比如前面提到的蔡康永的《说话之道》，和今天看的与人成功交流的

3a08e03e222a·2024-09-16 01:31

《算法》四学习——1.1节

本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。

进阶的Farmer·2024-09-16 01:23

轻量级模型解读——轻量transformer系列

先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran

lishanlu136·2024-09-16 01:18

《历史》与《战国策》札记（一百四）

且夫商君

刘子曰_b08e·2024-09-16 01:25

服了我的一根筋

年龄越大，越苦恼于我的一根筋，在我的思维模式里，所有的事情都是直线，点对点，没有曲折，没有迂回，对事的态度非黑及白，没有灰色地带。

公木白·2024-09-16 00:45

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

春来了

每天接送孩子，气温升了又降，降了又升，在我无视中周围不再是灰色，远观柳树已换上嫩绿的新妆，樱桃树也不再是花团紧簇，绿绿的小树芽也悄悄地从花蓓下钻出了头，不知名的树上第一批的树芽已长大变成一片片小树叶，树叶树枝中时不时晃动着红色的花苞

向往清灵·2024-09-15 22:15

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

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