具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。

一、线性设计线性脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例，是一种非结构化的编码方式，多数采用录制+回放的方式，测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试，录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本

这种“你有证据吗”的谬论是将证明无害的证据与缺乏证据证明有害混为一谈，在非线性情况下，简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵：关键在于剂量。

写作之难，在于把网状的思考，用树状结构，体现在线性展开的语句里。-----（美）史蒂芬.平克001成功标题的特点-------引发共鸣、制造悬念、引起争议、颠覆认知002如何写好标题呢？

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4

大模型的性能提升大部分时候遵循幂律缩放法则，即模型性能线性增长，其所需的资源需要成倍增长，如

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

二、基础数据结构1、线性数据结构数组、栈、队列、双端队列、链表这类数据结构都是保存数据的容器，数据项之间的顺序由添加或删除时的顺序决定，数据项一旦被添加，其相对于前后元素就会一直保持位置不变，诸如此类的数据结构被称为线性数据结构

数据结构学习，图（基础篇）前言：前面我们把树的知识全部学完了，今天我们学习图，如果不算算法，图是是我们最后一种要学的“数据结构”，图是一种非线性数据结构，它比树状结构更复杂，前面我们学习的知识都是一对一或者一对多的关系

目录集合源码详解一、常见数据结构讲解1.线性数据结构1.1数组1.2队列1.3链表1.3.1单向链表1.3.2双向链表1.4栈2.非线性数据结构2.1树2.2二叉树2.2.1概念介绍2.2.2遍历操作2.2.3

chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。

本文主要参考的视频教程如下：8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充：【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《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。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

非线性电阻电容电感（RCD）负载是一种常见的电子元件，广泛应用于各种电子设备中。它的主要作用是限制电流的快速变化，保护电路中的其他元件不受过大的电压或电流冲击。

通常，相关性的计算采用的是Pearson相关系数，它度量线性关系的强度和方向

时间复杂度衡量执行时间随着输入规模来增长常见时间复杂度包括：常数时间o（1）线性时间o（n).....一般完美关注的是最坏时间复杂度，用O（f(n)）表示一般1秒可以跑2e8，我们要尽可能规模来1e8以内空间复杂度所需存储空间随着输入规模使用额外存储空间大小来确定空间复杂度常见空间和时间一样表达基本操作可以是算术运算

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像

一，拉链法在使用线性探测法实现哈希表时，会发生哈希冲突。这个时候就得向后找位置给新插入的值。这个过程无疑会对哈希表的效率有很大的影响。

线性表是数据结构中最简单、最常用的一种结构，它是由一组具有相同数据类型的元素组成的数据集合。

《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。

CPU为限制20%基线性能，也就是长时间占用的话只能发挥出20%性能，比较适合低负载使用，比如个人博客，小网站或测

采用链式存储结构的线性表称为链表。链表有单链表、循环链表和双向链表等多种类型。链表中，不仅需要存储每个数据元素，还需存储其直接后继的存储地址，这两部分数据信息组合起来称为结点。

推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的，通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。

1.内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

我们将图像分割为固定大小的补丁，线性嵌入每个补丁，添加位置嵌入，并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类，我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标

线性变换后又变成了56*56*96。然后利用了SwinTransformer中一个比较特别的结构PatchMerging变成28*28*192。同理，变成14*14*384。同理，变成7*7*768。

有些以线性和非线性时频分析为基础，有些则另辟蹊径，比如Hilbert-Huang变换HHT。HHT包括经验模态分解EMD和希尔伯特变换两部分，其中经验模态分解是其核心部分。

三维滤波，非线性系统状态与非线性观测，使用EKF和PF进行滤波，输出滤波值曲线与误差对比，MATLAB程序如下：%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]

在线性代数中，共轭也可以指两个向量之间的关系。对于复数向量，共轭就是将向量的每个元素取共轭。在这种意义上，共轭的本质是在保持向量的长度和方向不变的同时改变其元素的符号。在语言学中

然而，当前的C2实践源于工业时代而非新兴的情报时代，是线性的、耗时的。重要的是，这些方法可能无法在未来战场上与对手保持超配。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于人类与人工智能（AI）系统之间强大

由于深度神经网络基于线性函数和激活函数，不能完全模拟人脑思维，也许这是瓶颈。在人类思维中，我们能够处理模糊的概念，例如对于一只动物是否属于“狗”的判断，我们可以接受一定程度上的模糊性。

一、产品概述TP4562是一款集成线性充电管理、同步升压转换、电池电量指示和多种保护功能的单芯片电源管理SOC，为锂电池的充放电提供完整的单芯片电源解决方案。

《后现代课程观》笔记6/第一章:笛卡尔和牛顿的世界观三、牛顿稳定的宇宙观1.牛顿关于自然及其规律的形而上学观：自然在简单对称的统一性之中是美丽的；暗含于这一对称性之中的是适用于数学描述的必要的、线性的、

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。

掌握图像平移的方法实验原理图像缩放图像的放大收缩，拿放大举例，就是拿更多的像素去表达原来的图像，但是图像整体不变，通俗一点就是，原来一个特征点，需要10个像素表示，放大就是现在我们用20个或者更多来表示这个特征点，填值的方法有很多，邻值插值，线性插值等

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。

数组在介绍数组之前，我们先来看一段chatGPT给出的对于数组描述：数组（Array）是一种线性数据结构，它由一组连续的内存空间组成，用来存储相同类型的数据元素。

尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。

在数据结构中，图（Graph）是由节点（Vertex）和连接节点的边（Edge）组成的一种非线性数据结构。图可以用来表示各种实际问题中的关系和连接，如社交网络、道路网络、电路等。

例如：vector、list、deque、forward_list(C++11)等，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的

1.1线性结构1.1.1数组  数组（Array）是一种线性表数据结构。它用于存储具有固定大小的相同类型的数据元素。在数组中，数据

前言Row和Column组件是线性布局容器，用于按照垂直或水平方向排列子组件。Row表示沿水平方向布局的容器，而Column表示沿垂直方向布局的容器。

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。