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LM线性模型
几种开源NOSQL数据库
几种开源NOSQL数据库2017年06月30日23:36:13
lm
_y阅读数13655更多分类专栏:javaNoSQL数据库一天天变得越来越流行。以下是最好的,免费,开源NoSQL数据库的一个列表。
weixin_30276935
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2024-02-02 13:12
java
Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归
01Lasso回归概念——————用惩罚极大似然拟合广义
线性模型
。
90066456ace6
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2024-02-02 11:47
一文讲透神经网络的激活函数
拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构,像逻辑回归、感知机等
线性模型
的拟合能力是有限的,连xor函数都拟合不了,那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢?
算法进阶
·
2024-02-02 11:43
套材下料决策变量matlab,线材下料问题——目标函数的一个注记
该问题的一般提法:要做n套产品,需要用规格不同的m种线材,各种规格的长度分别为:l1,l2…
lm
,每一套产品需用不同规格的原料分别为:m1,m2…mm根,己知原材料的长度为l,问应如何下料,使所用的原材料最省
weixin_39609822
·
2024-02-02 08:35
套材下料决策变量matlab
i2c-tools使用及调试
一、下载i2c-tools,交叉编译1、从开源网站http://dl.
lm
-sensors.org/i2c-tools/releases/下载i2c-
薛东弗斯
·
2024-02-02 07:20
Linux——查看CPU温度
常见的工具有
lm
-sensors、sensors等。
lm
-sensors首先,确保已经安装了
lm
-sensors包。
Irving.Gao
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2024-02-02 06:14
Linux
linux
运维
服务器
ggplot2回顾(2): 图层语法入门
tidyverse)1.散点图mpg%>%ggplot(aes(x=displ,y=hwy,color=as.factor(cyl)))+geom_point()+geom_smooth(method="
lm
TOP生物信息
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2024-02-01 21:20
Ubuntu迅雷链接下载地址解密
QUFlZDJrOi8vfGZpbGV8JUU4JUExJThDJUU1JUIwJUI4JUU4JUI1JUIwJUU4JTgyJTg5LlRoZS5XYWxraW5nLkRlYWQuUzA2RTAxLiVFNCVCOCVBRCVFOCU4QiVCMSVFNSVBRCU5NyVFNSVCOSU5NS5IRFRWcmlwLjEwMjR4NTc2
Lm
1wNHw
fangqi179
·
2024-02-01 18:33
如何判断
LM
358 芯片是否损坏或故障?
LM
358芯片是一种流行的低功耗双运放,广泛应用于各种电子电路中,包括放大器、滤波器、积分器、比较器等。
IC道合顺
·
2024-02-01 16:02
其他
2021-02-26
提前输液治疗,中途找天空聊了我的顾虑,她的话语如和风细雨,特别滋润我,谢谢她让我把自己的垃圾都倒掉了,突然发现我们的群就是疗愈我们的地方,老师们就是疗愈我们的人,真好,下午开会时戴着耳机偷偷听了两场约练,
lm
钟楚君
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2024-01-31 10:33
深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集
它使用神经网络来构建一个复杂的非
线性模型
,同时
砍树+c+v
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2024-01-31 10:17
深度学习
神经网络
pytorch
线性回归
人工智能
python
混合
线性模型
如何计算R2: marginal and conditional r squared values
文献:NakagawaS,JohnsonPCD,SchielzethH.ThecoefficientofdeterminationR(2)andintra-classcorrelationcoefficientfromgeneralizedlinearmixed-effectsmodelsrevisitedandexpanded.[J].JournaloftheRoyalSocietyInterf
育种数据分析之放飞自我
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2024-01-31 04:01
2018-10-19 自动化测试模型
(1)
线性模型
行通过录制或编写对被测程序的操作步骤产生相应的线性脚本,每个脚本相对独立,且不产生其他依赖与调用,其实就是单纯的模拟用户完整的操作场景。
初见_0308
·
2024-01-30 22:54
电路笔记 :运算放大器 OP07D,
LM
358
运算放大器运算放大器是一个模拟电子模块,最初被应用于模拟计算机中,实现数字运算,所以才被称为运算放大器,简称运放它有两个输入引脚,标示着“+”的是同相输入端,标示着“-”的是反相输入端,在图形的另一边是输出端,除了输入输出引脚之外,运算放大器有两个电源引脚,VDD为正电源,VSS为负电源,以前的大部分运算放大器,都会接正、负两个电源,当然,现在也有不少的运放集成电路允许使用单电源,在使用单电源的时
FakeOccupational
·
2024-01-30 12:20
移动端
笔记
建模调参笔记
XGBOOST笔记:#常规参数gbtree树模型做为基分类器(默认)gbliner
线性模型
做为基分类器silentsilent=0时,不输出中间过程(默认)silent=1时,输出中间过程nthreadnthread
KingsleyLin
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2024-01-30 01:29
day2 2018-12-25
Cardiopulmonaryresuscitation,orCPR,cansavethelifeofsomeonewhosehearthasstopped.ˌkɑrdioʊˈpʊ
lm
əˌnɛrirɪˌsʌsɪˈteɪʃən
火凤凰涅槃
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2024-01-29 20:07
【机器学习】欠拟合与过拟合
(2)添加多项式特征,这个在机器学习算法里用得很普遍,例如将
线性模型
通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
WEL测试
·
2024-01-29 16:36
WEL测试
人工智能
机器学习
人工智能
欠拟合
过拟合
深度强化学习(王树森版)学习笔记(一)——机器学习基础
1.1
线性模型
向南而行灬
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2024-01-29 12:35
机器学习
人工智能
深度学习
【机器学习·西瓜书学习笔记·
线性模型
】线性回归——最小二乘法(least square method)
线性模型
的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值,
线性模型
(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即一般用向量形式写成:和确定后,模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个
慈善区一姐
·
2024-01-29 12:34
机器学习
学习
线性回归
Genome-wide association studies in R
本质上,给定p个SNP和n个样本或个体,GWA分析将拟合p个独立的单变量
线性模型
,每个模型基于n个样本,使用每个SNP的基因型作为感兴趣特征的预测因子。每个P检验中的关联显著性(P值)
m1chiru
·
2024-01-29 09:21
r语言
算法
人工智能
常用芯片学习——
LM
2596芯片
LM
25963A降压型稳压器使用说明
LM
2596开关电压调节器是降压型电源管理单片集成电路,能够输出最大3A的驱动电流,同时具有很好的线性和负载调节特性。
zhoutanooi
·
2024-01-29 08:04
学习
单片机
嵌入式硬件
内网安全(四)---横向渗透:PTH&PTK&PTT
域横向PTH&PTK&PTT哈希票据传递1.知识:PTH(passthehash):利用
lm
或ntlm的值。PTT(passtheticket):利用的票据凭证TGT。
暮w光
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2024-01-29 06:54
内网安全
安全
web安全
内网安全:PTH PTK PTT
目录实验所用网络拓朴图网络环境说明
LM
认证NTLM认证NTLMHashKerberos认证TGT票据服务票据Windows系统密码存储域控制器-用户登录域用户本地用户域用户和本地管理员用户登录Mimikatz
貌美不及玲珑心,贤妻扶我青云志
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2024-01-29 06:52
内网渗透
内网安全
Kerberos
windows
权限
横向移动
【机器学习笔记】1 线性回归
回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归(LinearRegression)的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的
线性模型
,其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,使得预测值与真实值之间的误差最小化
RIKI_1
·
2024-01-28 23:13
机器学习
机器学习
笔记
线性回归
算法模型之回归模型(岭回归Ridge)
线性回归:1.假设模型
线性模型
和线性关系是不同的,线性关系一定是
线性模型
,而
线性模型
不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才,只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人
rookie-rookie-lu
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2024-01-28 17:26
机器学习
回归
机器学习
线性回归
python
sklearn
论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答
笔记整理:李继统,天津大学硕士链接:https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法,对于QA上下文使用
LM
处理,对于KG使用GNN进行处理,并且并不相互更新彼此的表示
开放知识图谱
·
2024-01-28 08:55
语言模型
知识图谱
人工智能
自然语言处理
Levmar使用小结(一)
但是刚开始接触时会有点头疼,尤其是如果不懂
LM
算法,直接使用的话,就会满脑子“这是啥?这都是啥?”最近在学习非线性优化的方法,总结一下希望可以帮助到大家。
hhh0209
·
2024-01-28 08:05
非线性优化
levmal
ceres之
LM
算法
集束调整BA,就可以通过Ceres去实现,官方文档地址:http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment本文主要是解析ceres中的
LM
xiechaoyi123
·
2024-01-27 21:44
优化算法
算法
使用OSCA进行eQTL分析
OSCA发表文献OSCA主要可以做以下几个事情:计算表观标记(或者基因表达)数据个体之间的表观组(转录组)的亲缘关系基于混合
线性模型
的方法检测DNA甲基化(或者基因表达)标记与复杂性状之间的关联(使用MOA
只看不写_nathan
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2024-01-27 14:03
推荐系统13:经典模型融合办法:
线性模型
和树模型的组合拳
推荐系统在技术实现上一般划分为三个阶段:挖掘、召回、排序。为什么要融合?挖掘的工作就是对用户和物品做非常深入的结构化分析,庖丁解牛一样,各个角度各个层面的特征都被呈现出来,并且建好索引,供召回阶段使用,大部分挖掘工作都是离线进行的。接下来就是召回,为什么会有召回?因为物品太多了,每次给一个用户计算推荐结果时,如果对全部物品挨个计算,那将是一场灾难,取而代之的是用一些手段从全量的物品中筛选出一部分比
勇于自信
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2024-01-27 00:44
学习笔记-李沐动手学深度学习(二)(08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类)
总结以_结尾的方法,好像是原位替换(即原地修改,就地修改变量)如fill_()感恩的心:(沐神的直播环境)08-线性回归+基础优化算法引言(如何在美国买房)根据现在行情预测房价线性回归(简化模型)、
线性模型
kgbkqLjm
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2024-01-26 17:59
李沐动手学深度学习
算法
回归
学习
深度学习基础知识
padding边缘填充)输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding)/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层:批次通道图像大小卷积层激活函数:加入非线性因素,提高神经网络对模型的表达能力,解决
线性模型
所不能解决的问题
湘溶溶
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2024-01-26 06:40
深度学习
分割
深度学习
人工智能
前出深入-机器学习
1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析1.6.2生成训练数据集和测试数据集1.6.3使用K最近邻算法对数据进行建模预测1.6.4对新数据进行分类二、广义
线性模型
代码浪人
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2024-01-26 05:21
机器学习
机器学习
python
人工智能
Multilevel Modeling Using R 第八章
MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据,该数据的响应变量是一个二分类变量,即数学成绩的好与坏,而响应变量项为性别,学校,重视程度等1.随机效应仅有一项其实多层次
线性模型
和多层次逻辑回归模型原理上是一样的我们看一下利用
小潤澤
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2024-01-26 01:21
[
LM
]构建语言模型
在很多NLP任务上需要用到语言模型,其实很多传统的
LM
算法就就足够了,不用什么都套深度学习的东西。代码以及介绍
VanJordan
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2024-01-25 14:33
[自用代码]labelme--人脸关键点标注--json转xml--xml转txt
labelme标注人脸:2解析json文件3.xml转换成txt1.labelme标注人脸:(翻个白眼先)用“Createrectangle”和“CreatePoint”,类别分别为“face,le,re,no,
lm
deyiwang89
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2024-01-25 10:31
自用代码
json
xml
python
【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-
LM
Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning
论文连接:HarnessingExplanations摘要背景:近年来,文本属性图(TAG)的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的案例是论文引用网络,其中每篇论文的文本作为节点属性,GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征,从而利用文本属性。问题:最近LLM大火,GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。进一步,如何将这种文本建模能力与GNN的结构学习能力相结合成为突出性问题。贡
SuperCooper
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2024-01-24 22:04
人工智能
gpt-3
光敏电阻传感器模块
使用宽电压
LM
393比较器,信号干净,波开好,驱动能力强,超过15mA。配可调电位器可调节检测光线亮度。设有固定螺栓孔M3,方便安装。
打气排的程序员
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2024-01-24 22:18
光敏电阻
光敏电阻传感器模块4线制
光敏电阻模块使用说明
光敏电阻传感器模块3线制
嵌入式
全桥RLC模态图具体分析
T0时刻,Q6,Q7,Q1.Q4开通,驱动为高电平,励磁电流线性上升,但是
lm
电流在to是为负电流,这时刻有给副边提供能量,Ip电流开始上升,这个时候给副边的电流也是从0开始上升,这个能量由励磁电感提供
去去隔烟霞
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2024-01-24 21:31
2000W双向逆变器
DC-DC升压硬件
硬件工程
全桥RLC模态图2(16个状态)
全桥RLC一共有16个状态,t0-t15首先定义,励磁电流
Lm
从上到下是正方向,输入电流从左到右是正方向,变压器电流从上到下是正方向。
去去隔烟霞
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2024-01-24 21:00
2000W双向逆变器
DC-DC升压硬件
硬件工程
【论文阅读】LLM-to-
LM
Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning
文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、
LM
解释器的微调与节点特征提取
鲸可落
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2024-01-24 10:39
图神经网络
论文阅读
算法
LLM
图神经网络
语言模型
文本属性图
ChatGPT
DW大模型理论基础 第二章 大模型的能力
大模型的能力参考链接:https://github.com/datawhalechina/so-large-
lm
/tree/mainGPT-3——这个具有代表性的⼤型语⾔模型的能⼒值得我们探讨。
LucyFang2020
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2024-01-24 08:49
大数据
第五章:大模型的数据
参考链接:https://github.com/datawhalechina/so-large-
lm
/tree/main一、大语言模型背后的数据⼤型语⾔模型是在"原始⽂本"上进⾏训练的。
LucyFang2020
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2024-01-24 08:49
大数据
第十一章:大模型之Adaptation
参考链接:https://github.com/datawhalechina/so-large-
lm
/tree/main1引言为什么需要Adaptation?
LucyFang2020
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2024-01-24 08:45
大数据
AI新工具(20240122)Whisper Speech-开源文本转语音系统;Stable
LM
2 1.6B-1.6亿参数稳定语言模型;OpenRouter-开源路由器,连接各种AI模型
WhisperSpeech-开源文本转语音系统WhisperSpeech是一个开源的文本到语音系统,使用了Whisper和EnCodec等开源模型来生成语义标记和执行语音建模。目前,WhisperSpeech的模型是在英文LibreLight数据集上训练的,但在未来的发布中,他们希望能够面向多种语言。WhisperSpeech采用了Collabora的资助进行代码开发和模型训练,LAION提供了社
go2coding
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2024-01-23 23:40
AI智能工具
人工智能
whisper
语言模型
LLM包含的知识
会按照历史梳理
LM
,详解BERT、GPT系列等各种预备核心知识点,并带着进行GPT预训练实战、位置编码(长文本问题)实战等。数据工程数据很重要,数据是天花板,算法只是无限接近天花板。
AI知识图谱大本营
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2024-01-22 22:23
大模型
人工智能
python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化
least_squares(fun,x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法,例如
LM
simple_whu
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2024-01-22 11:49
python
python
逻辑回归中的损失函数
在逻辑回归中,我们通常使用sigmoid函数将
线性模型
的输出转换为概率值,然后将这些概率值与实际标签进行比较,从而计算损失。
Visual code AlCv
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2024-01-22 08:50
人工智能入门
逻辑回归
算法
机器学习
0002.ATMEGA8单片机采用
LM
60CIM3X检测温度必须要了解的内容
1.特性校准后的线性比例因子为6.25mV/℃。检测温度范围-40℃---125℃。本次开发采用SOT-23封装。2.主要技术规格:精度:25℃---±2℃---±3℃(max)-40℃-125℃---±4℃(max)-25℃-125℃---±3℃(max)温度斜率:6.25mV/℃电源电压范围:2.7V-10V无需负电源的情况下即可读取负温度值。-40℃-125℃温度范围,标称输出电压174mV
大叔学Linux
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2024-01-22 06:46
技术笔记
单片机
多层感知机
因为单层感知机无法解决XOR问题,单层感知机只能做线性平面什么是多层感知机我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服
线性模型
的限制,使其能处理更普遍的函数关系类型。
良子c
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2024-01-21 22:18
动手学深度学习
深度学习
人工智能
分类
python
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