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X1、跟我聊天有那么大作用吗—姐姐，等我忙完想去你们那里看看你

今天，有人跟我说：“姐姐，等我忙完了，我想去你们那里看看你。”我当时以为是来我直播间跟我聊天，我就说：“好的，你下次来，我清场跟你聊。”后来他离开后，我下播关电脑前回看一下聊天记录，原来他说的意思是，来我所在地看我。我心里想：跟我聊天，有那么大作用么？因为他前几句话是：我最近压力很大，很累，很想找人聊聊天。我就喜欢跟姐姐聊实话。大概是我一直说真话，也讨厌别人说虚话、说假话、说套话吧。说这话的是位南

浪淘沙01·2023-02-16 22:27

【Transformer论文：Attention Is All You Need】2.论文精读

一、知识树二、算法模型总览注：这一部分主要介绍在论文改进前的原有模式模型三、SelfAttention1.ScaledDot-ProductAttentioninputX1乘以WQ等于q1，X1乘以WK

尊新必威·2023-02-16 21:56

机器学习笔记4-多元梯度下降法

所以这里要把特征的范围缩小到比较相近的范围，比如x1/2000，x2/5,这样x1和x2都的范围是[0,1],使等高线的图看起来比较圆，会更快的

我想问问天·2023-02-07 11:12

机器学习Class 4：多元梯度下降法

特征缩放2.均值归一化4-4多元梯度下降法（Ⅲ学习率）4-5特征和多项式回归1.特征2.多项式4-6正规方程1.正规方程2.比较4-7正规方程在不可逆情况下的解决方法4-1多功能现有多个影响房价的特征：x1

By4te·2023-02-07 11:38

机器学习入门~多元梯度下降法②

假设，x1表示房子价格，在0~2000波动，x2表示房间数量，在1~5波动，此时有两个参数，那么代价函数的θ有θ0，θ1，θ2，忽略θ0，只有θ1和θ2时（分别对应x1和x2），由于x1和x2的取值相差很大

perSistence92·2023-02-07 11:37

机器学习贝叶斯算法

朴素贝叶斯做出了一个比较强的假设，即公式:特征向量X为N维时，p(X=x|Y=y)=P(X（第一个位置）=x1|y)P(X(

地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

NMS、Soft-NMS、Softer-NMS

代码：defNMS(boxes,scores,th):x1=boxes[:,0]y1=boxes[:

maxruan·2023-02-07 09:15

numpy实现反向传播【超级小白讲解】

（在本例中忽略偏置b）一些符号说明：X：为一个4维的列向量，即[x1,x2,x

陌上之殇·2023-02-07 09:44

Quanterfiers

chrisfang').match(/ch*/g))//['ch']console.log(('chrisfangcc').match(/ch*/g))//['ch','c','c']//x+匹配前一项x1

ChrisFang·2023-02-07 07:25

万思乐学V-learn小西妈双语工程1704期128号Lucas 2019-07-09(Y1D212)

音频GeronimoStiltonLostTreasureoftheEmerraldEye视频Movie(15’x2+20’x1)《DespicableMe》《CharlieandtheChocolateFactory

角妈·2023-02-07 07:35

教你如何饲养一只超小的血月！（审神者的快乐小店）

www身高仅10cm，可变为正常大小，就是180cm衣服红色的围巾：这是不可缺少的x2黑色风衣：是变为七魂后的常服x2紫色上衣：啊其实只要是深色系的她都没有意见x2红色十字吊坠：似乎是七魂后的标志性建筑物x1

一名有点非的审神者·2023-02-07 05:56

编码器-解码器(seq2seq)和注意力机制

encoder-decoder.png假设编码器输入x1,x2,...,xt经过变换后变成隐藏变量h1,h2,...,ht，然后进入c，解码器通过c获取编码器的内容，进行变换后得到y1,y2,yt`。

errorrrr·2023-02-07 05:19

RegressionAnalysis回归分析代码分享

\n');%测试用例：x1=[0.1:0.01:0.18]';%y=input('输入需要预测的一组数据:(如[0.100.110.12...)

学习不好的电气仔·2023-02-06 22:59

Datawhale组队学习之西瓜书task5

第六章支持向量机6.1SVM基本型6.1.1基本型给定训练样例集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx

legnAray·2023-02-06 20:45

第二章

经过x1与x2的两个点的直线/线段。若集合C是仿射集，则它里面任意一些点的仿射组合还在集合里。仿射集（仿射子空间）平移任意一个集合内的向量，都变成向量子空间。仿射空间和对应子空间的维数是一样的。

weixin_30672019·2023-02-06 17:39

(矩阵Part1)基础知识

(矩阵Part1)基础知识零.基础知识0.1n维向量空间我们把Rn={(x1,...,xn)∣xj∈R,j=1,2,....n}我们把R^n=\{(x_1,...,x_n)|x_j∈R,j=1,2,..

簌簌紫棠飞白鹭·2023-02-06 17:07

（邱维声）高等代数课程笔记：齐次线性方程组解集的结构

3.8齐次线性方程组解集的结构一般地，设齐次线性方程组x1α1+x2α2+⋯+xnαn=0,αi∈Ks,1≤i≤n(1)x_1\boldsymbol{\alpha}_1+x_2\boldsymbol{\

thunder1015·2023-02-06 17:06

凸优化1——仿射集、凸集、锥

仿射集关于集合CCC的子空间仿射包常见的仿射集1.2凸集凸包常见的凸集1.3锥锥包常见的凸锥一些例子2.1超平面与半空间2.2Euclid球和椭球2.3多面体polyhedron2.4半正定锥概念设有k个点x1

keless·2023-02-06 17:03

流密码（一次一密、流密码/序列密码、LFSR、RC4)

密钥至少与明文一样长，密钥共享困难流密码（序列密码）流密码基本思想：密钥流发生器f产生zi=f(k,σ\sigmaσi)，即种子密钥k产生密钥流z=z0z1z2…加密y=y0y1y2…=Ez0(x0)Ez1(x1

Yongliang Xu·2023-02-06 14:08

现代密码学——流密码基本概念

产生一个密钥流z=z0z1z2…z=z_0z_1z_2…z=z0z1z2…，并使用如下规则对明文串x=x0x1x2…x=x_0x_1x_2…x=x0x1x2…加密：y=y0y1y2…＝Ez0(x0)Ez1(x1

CorianderXXX·2023-02-06 14:38

基于Numpy和Pandas的求dataframe某一列元素连续重复的次数：一个小trick

问题：df是一个dataframe，其a列df['a']=[1,1,1,...,-1,-1,-1,...,0,0,0,...,1,1,1]的多个连续重复元素组成如x1个1，x2个0，x3个-1，x4个1

feihua1475·2023-02-06 13:19

ENVI_IDL：如何对影像进行各种方式的上下左右的颠倒或者翻转.

rotate函数的简单介绍.语法：Result=ROTATE(Array,Direction)Araay：需要翻转的影像的数组Direction：翻转的方式序号或者编码.具体如下：一般我是直接看右侧的原始X1

炒茄子·2023-02-06 12:51

numpy中的norm()函数求范数实例

numpynorm()函数求范数函数：norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False)ord表示求什么类型的范数举例说明importnumpyasnpx=[1,2,3,4]x1

·2023-02-06 09:19

pyts入门之时间序列的简单特征提取（一）

那么在进入正题前先介绍一下pyts的基本概念，定义时间序列（x1,x2,x3…,xn)，如果一个时间序列只有一个特征，那么xi属于实数集R，该时间序列为单变量时间序列，如果一个时间序列有多个特征，那么

XINFINFZ·2023-02-05 21:28

西瓜笔记(三下)

二、结构有了贝叶斯的网络，我们就可以得到属性x1，x2...xn的联合概率分布。如下图：其中，x3和x4在给定了x

Angela㐅cc·2023-02-05 20:54

滤纸

注：X1、X2分别为滤纸原纸放大500倍，3000倍的表面形貌。Y为使用PHT浸渍固化后的滤纸。Y1、Y2分别为放大500倍，3000倍的表面形貌。

来迟SapereAude·2023-02-05 19:59

搬运——证明线性空间中，平面方程的系数就是平面的法向量

证明：设平面上任意两点P(x1,y1,z1)，Q(x2,y2,z2)（1）满足方程：Ax1+By1+Cz1+D=0，Ax2+By2+Cz2+D=0（

hcf134a·2023-02-05 18:03

第一章实用R内置数据进行数据处理--笔记

x1<-c(2.5,1.4,6.3,4.6,9.0)class(x1)mode(x1)length(x1)x2<-c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,FALSE)class(x2)mode(

sdliujidong·2023-02-05 15:05

数字(机械水表)识别数据集

标注文件：每一行表示一个标注，其中第一个是数字类别，后面是坐标（x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4），如图，顺时针方向，从左上点开始，下载地址：https://download.csdn.net

徒手写bug326·2023-02-05 14:03

19种回归分析你知道几种呢？

按照数学上的定义来看，回归分析指研究一组随机变量(Y1，Y2，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。

spssau·2023-02-05 14:31

4. RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

或者就是自然处理中X序列代表着时间序列，x0是一个时间点，x1是下一个时间点。h就是中间输出的结果值，但是h又会输入到下一个时间点当中去运算。-LSTM网络是在Rnn网络的基础上进行改进的，加上一

Micoreal·2023-02-05 11:31

机器学习之线性回归模型的代价函数是凸函数的证明

凸函数的定义对区间[a,b]上定义的函数f，若它对区间中任意两点x1，x2均有f((x1+x2)/2)<=(f(x1)+f(x2))/2则称f为区间[a,b]上的凸函数U型曲线的函数如f(x)=x2，通常是凸函数判别对实数集上的函数

繁华三千东流水·2023-02-05 09:38

Python tkinter -- 第18章画布控件之椭圆

（1）bbox：定义要创建对象的边界(x1,y1,x2,y2)（2）options:创建椭圆的选项。

风华明远·2023-02-05 09:57

最佳的最小二乘解

比如有一组样本点(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1),(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2),(x3,y3)(x_3,y_3)(x3,y3),…,(xm,ym)(x_m,y_m)(xm

小裘HUST·2023-02-05 09:20

Pytorch线性回归的详细实现

线性回归线性回归-单层神经网络代码实现：线性回归-单层神经网络线性回归是⼀个单层神经⽹络输⼊分别为x1和x2，因此输⼊层的输⼊个数为2,输⼊个数也叫特征数或特征向量维度,输出层的输出个数为1,输出层中的神经元和输

小皮麻花·2023-02-05 09:41

1月19日题目

依次填入画横线部分最恰当的一项是：A大相径庭忽视B截然相反忽略C不尽相同无视D泾渭分明轻视判断数量某三年制普通初中连续六年在校生人数为X1、X2、X3、X4、X5、X6，假设该校所有学生都能顺

冯冯冯啊·2023-02-05 09:22

多目标优化学习：GA

最优化目标如下：maxmizey=f(x)=(f1(x),f2(x),…,fk(x))s.t.e(x)=(e1(x),e2(x),…,em(x))决策向量y->目标向量X为决策空间，x1,…xn属于XY

里咿恩夜石·2023-02-05 08:28

2021-11-13-HDOJ-2899

精度得继续调才行：#include//usingnamespacestd;constdoubleeps=1e-8;doublefx(doublex,doubley){doublex1,x2,x3,x6,x7;x1

termanary·2023-02-05 06:34

AVOD--avod/core/format_checker.py代码理解

dim_z](Nx6)点的坐标+沿着各自坐标的长宽高2.box_3dformat--[x,y,z,l,w,h,ry](Nx7)点的坐标+长宽高+相机坐标系沿着y轴的偏航角3.box_8cformat--[[x1

zhou_xiao_lei·2023-02-05 01:19

求两点间的距离-C语言实现

任务描述已知两点A（x1，y1），B（x2，y2），求其间的距离。输入一行四个浮点数，x1，y1，x2，y2输出两点间的距离，要求不要输出多余的零。

墨染盛夏呀·2023-02-05 00:36

【蓝桥杯2020】猴子吃包子

问题描述从前，有一只吃包子很厉害的猴子，它可以吃无数个包子，但是，它吃不同的包子速度也不同；肉包每秒钟吃x个；韭菜包每秒钟吃y个；没有馅的包子每秒钟吃z个；现在有x1个肉包，y1个韭菜包，z1个没有馅的包子

Vincy_ivy·2023-02-04 19:34

【教育增长圈】3组-石城-D3作业

教育操盘手自查标准作业模版——操盘手必备条件3组-石城1、个人背景【昵称】石城【公司】东方童画【岗位】运营总监【工作年限】10+【年薪范围】2、核心能力模型【人员管理】管理10人团队（其中内容运营x2，社群x1

石城·2023-02-04 17:22

人工智能之知识表示与知识图谱（谓词公式）

第二章知识表示与知识图谱文章目录第二章知识表示与知识图谱一，知识的特征二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3.......xn）（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）（2）个体是变元

孤寡瓜咕呱·2023-02-04 16:58

matplotlib圆环图/饼图显示比值

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplmpl.rcParams['font.size']=7.0#matplotlib设置全局字体#创建两组数据x1

生信编程日常·2023-02-04 15:16

Pearson相关系数和Spearman相关系数的区别

x1<-rnorm(200)y1<-rnorm(200)+.6*x1#加入离群点x2<-c(x1,14)y2

斑赚侬·2023-02-04 12:34

语音信号的2ASK的调制解调，编码解码，还有它的误码率，功率谱

clc;closeall;filename='myspeech.wav';%填音频文件名%%信号预处理Fs_low=8e3;%降采样频率[x,fs]=audioread(filename);%打开语音信号x1

小陈IT·2023-02-04 11:06

神经网络

一、神经网络1.神经元（节点）是神经网络的的基础单元，基本形式为wx+b（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网络，每个神经元接受一个或多个信号输入

芒果很芒~·2023-02-04 09:04

【人工智能】3.谓词与机器推理

谓词由谓词名和个体两部分组成P(x1,x2,……,xn) 个体又可以是常量、变元、函数等谓词和函数是两个完全不同的概念： ①谓词的真值是真和假，而函数无真值可言，其值是个体域中的某个个体。

AngeloG·2023-02-04 09:17

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第二章笔记

以下图为例，x1，x2是输入信号，w1，w2是权重，如果计算出的结果超过某个阈值

user_kay·2023-02-03 18:00

【Python】（十二）从自动贩卖机找零看Python中的动态规划问题

问题描述假设在某国存在[1,x1,x2,x3,...,xn]多种货币，该国的自动贩卖机在找零时要遵循一个原则——“找零的总张数最少”。那么，该如何编写程序，帮助自动贩卖机自动找零呢？

hitsunbo·2023-02-03 14:02

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