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【NLP】从头开始学词向量的预训练

磐创AI分享作者|ARAVINDPAI编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述理解预训练词嵌入的重要性了解两种流行的预训练词嵌入类型：Word2Vec和GloVe预训练词嵌入与从头学习嵌入的性能比较介绍我们如何让机器理解文本数据
风度78·2023-01-25 07:12

【机器学习】用PyCaret创建整个机器学习管道

作者|DanielMorales编译|VK来源|TowardsDataScience本教程涵盖了整个ML过程，从数据获取、预处理、模型训练、超参数拟合、预测和存储模型以备将来使用。
风度78·2023-01-24 11:03

人生重开模拟器越南语版

#include#include#include#include#include#defineKEY_DOWN(VK_NONAME)((GetAsyncKeyState(VK_NONAME)&0x8000
xiaonanu·2023-01-19 14:47

分享107个PHP源码，总有一款适合您

链接：https://pan.baidu.com/s/1Su77mBUx87vk0lzSLyvnyw?
zdh13370188237·2023-01-10 18:52

可验证随机函数（Verifiable Random Function, VRF)

一句话描述：以sk和随机种子作为输入，输出伪随机数r和对应的证明proof任何人可以通过sk对应的公钥vk加上证明proof来验证伪随机数r是否有sk持有
真·skysys·2023-01-10 02:26

视觉SLAM十四讲第六讲

一、状态估计问题1）批量状态估计与最大后验估计经典SLAM模型由一个运动方程和一个观测方程构成：在运动和观测方程中，我们通常假设两个噪声项wk,vk,j满足零均值的高斯分布，像这样：其中
菜菜的阿远·2023-01-08 16:59

机器学习（二十八）——Monte-Carlo

动态规划（续）ValueIterationvk+1(s)=maxa∈A(Ras+γ∑s′∈SPass′vk(s′))vk+1(s)=maxa∈A(Rsa+γ∑s′∈SPss′avk(s′))state-valuefunction
antkillerfarm·2023-01-02 09:36

【NLP】文本相似度的BERT度量方法

作者|JamesBriggs编译|VK来源|TowardsDataScience这篇文章讨论的是关于BERT的序列相似性。NLP的很大一部分依赖于高维空间中的相似性。
风度78·2023-01-01 12:32

Vulkan VK_LAYER_KHRONOS_validation不支持的解决办法

调试后发现，在checkValidationLayerSupport()函数中的availableLayers支持列表里没有VK_LAYER_KHRONOS_validation这一项经过各种艰苦尝试后
宗浩多捞·2022-12-31 10:07

【NLP】在机器学习中开发情感分析器的5种方法

作者|SatyamKumar编译|VK来源|TowardsDataScience情感分析是一种自然语言处理技术，用于确定给定文本的情感或观点。
风度78·2022-12-30 22:56

转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

传统捷联惯性导航的递推算法，以初始状态为基础，利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算，实时更新载体的位姿及速度等状态，回顾上一篇给出的运动模型，如果已知k时刻的载体状态Rk、vk和pk，则利用
weixin_34007906·2022-12-28 21:52

【深度学习】深度学习中的单元测试

作者|ManpreetSinghMinhas编译|VK来源|TowardsDataScience深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。
风度78·2022-12-27 10:04

贝叶斯滤波器

贝叶斯滤波器定义以下运动和观测模型：运动方程：xk=f(xk−1,vk,wk),k=1,⋯ ,K观测方程：yk=g(xk,nk),k=0,⋯ ,K\begin{aligned}&\text{运动方程：}
威士忌燕麦拿铁·2022-12-26 00:50

二次拟合r方_回归分析中R方和调整R方的区别

作者|ANIRUDDHABHANDARI编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述理解R方和调整R方的概念了解R方和调整R方之间的关键区别介绍当我开始我的数据科学之旅时，我探索的第一个算法是线性回归
小丹尼DannyData·2022-12-24 14:45

java实现模拟鼠标键盘操作

先new一个Robot对象然后调用里面的方法，keyPress方法是按下键盘上的某个键，比如下面代码里面写的keyPress(KeyEvevt.VK_Y);括号里面VK后面的字母就是要按下的键，然后按下了需要弹起
阿演·2022-12-24 07:45

python transformers_Transformers 简介（上）

作者|huggingface编译|VK来源|GithubTransformers是TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers
weixin_39860757·2022-12-20 15:27

uniCloud开发公众号：三、生成带参数二维码

access_token并缓存3.生成带参数二维码(本节)4.引入、封装redis缓存方法5.引入、配置、初始化unipush6.解析不同情况下用户扫码时推送的事件并完成登录系列内容全部基于uniCloud+vk
花儿为何这样红·2022-12-19 09:11

VIO/VINS中关于能观性/可观性的详细讲解

，无论是外感还是内感传感器，无外乎从运动出发或者从观测出发：这个部分不需要扯到VIO里面非线性优化那块比较复杂的东西，直接列出线性高斯情况下的运动/观测方程：运动方程：Xk=A(k-1)X(k-1)+Vk
紫川Purple River·2022-12-17 17:07

短链的基本工作原理描述与实现方案

以腾讯云的短链为例，访问短链：https://url.cn/5y3z8VK可以很清晰的看到整个短链跳转的过程。这里说一下301响应码和302响应码：301代表永久重定向，也就
jarkyushan·2022-12-15 20:33

基于卡尔曼滤波器的融合IMU与雷达/深蓝多传感器融合第七章作业

1、卡尔曼滤波介绍参考详解卡尔曼滤波原理_清风莞尔的博客-CSDN博客_卡尔曼滤波原理1、运动方程与观测方程其中代表位置和速度Vk代表输入输入，Wk代表噪声运动方程表示已知k-1时刻的状态和k时刻的输入来预测
111111111112454545·2022-12-15 13:36

python简单函数绘图软件_Python数据可视化：绘图工具Seaborn的5个简单技巧

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于磐创AI，作者VK基线图本文中的脚本在Jupyter笔记本中的python3.8.3
2333哒哒哒·2022-12-15 07:49

Arduino ESP32全功能旋钮 使用蓝牙连接和EC11旋转编码器

开发板如下：接线:CLK-->GPIO14DT-->GPIO12SW-->GPIO19+-->3V3GND-->GND使用如下库：lib_deps=mathertel/OneButton@^2.0.3t-vk
飞鱼05·2022-12-15 02:34

机器人学中的状态估计第3章 线性高斯系统的状态估计

文章目录离散时间的批量估计离散时间的批量估计离散时间的递归平滑算法离散时间的滤波算法（卡尔曼滤波）离散时间的批量估计离散时间的线性时变系统运动方程:xk=Ak−1xk−1+vk+wk,k=1,⋯ ,K观测方程
chunyu_w·2022-12-12 19:45

Vue2.0 —— 实现 Mustache 模板引擎的数据结构和算法

大家好，我是vk。今天我们一起来盘一盘关于Vue2.0的模板引擎的实现原理。注意，真实上的Vue模板引擎是很复杂的，处理的情况有非常多，包括AST解析、虚拟DOM和Diff算法等等。
vk阿木·2022-12-10 18:08

使用Hugging Face管道轻松应用NLP预训练模型

这一段时间在研究自然语言处理，一直想找一些预训练模型，发现这个非常全，就收藏好好研究作者|RobinvanMerle编译|VK来源|TowardsDataScience原文链接：https://towardsdatascience.com
javastart·2022-12-10 01:30

Extended kalman算法原理和开源代码阅读

：1、对非线性时变或者非时变系统进行近似线性化，得到离散线性状态空间和观测空间表达式；线性化的过程如下：原来的非线性时变系统状态方程和观测方程：xk=f(xk−1,uk−1,wk−1)zk=h(xk,vk
KPer_Yang·2022-12-09 22:53

【NLP】用BERT进行机器阅读理解

作者|EdwardQian编译|VK来源|TowardsDataScience这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。
风度78·2022-12-09 15:45

无人机高度估计_卡尔曼滤波

状态转移矩阵Bk:控制矩阵uk-1:k-1时刻系统的输入wk-1:k-1时刻的过程噪声，服从高斯分布，均值为0，协方差为Q②式叫做观测方程：与传感器测量值有关zk:k时刻的观测值/测量值；Hk:观测矩阵vk
slowdownbabe·2022-12-09 11:59

【NLP】一行Python代码中自动化文本处理

作者|SatyamKumar编译|VK来源|TowardsDataScience自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，涉及计算机与自然语言之间的交互。
风度78·2022-12-06 09:51

【NLP】GloVe的Python实现

作者|PengYan编译|VK来源|TowardsDataScience作为NLP数据科学家，我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。
风度78·2022-12-06 07:56

滤波算法_扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman filter)_全网最详细的数学推导_Part1

1、简单复习标准卡尔曼滤波的五大公式对于线性系统，{xk=Axk−1+Buk+wk−1zk=Hxk+vk\left\{\begin{array}{l}{{\bf{x}}_k}{\bf{=A}}{{\bf
江湖上都叫我秋博·2022-12-05 13:17

不用代码！手把手教你Excel构建数据分析预测模型！

RAMDEWANI|作者VK|编译https://juejin.im/post/6845166891640553479你可以在Excel中执行建模，只需几个步骤。
数据不吹牛·2022-12-05 12:32

Nvidia命令：prime-run:command not found

/bin/bashexport__NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1export__GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidiaexport__VK_LAYER_NV_optimus
djj646·2022-12-05 08:45

【S1036基于Springboot+AntVue+MySql+教师考核申报平台系统1-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Vk3squU

【S1036基于Springboot+AntVue+MySql+教师考核申报平台系统1-哔哩哔哩】https://b23.tv/Vk3squUhttps://b23.tv/Vk3squU
源码空间站11·2022-12-03 04:53

【深度学习】在PyTorch中使用Datasets和DataLoader来定制文本数据

作者|JakeWherlock编译|VK来源|TowardsDataScience创建一个PyTorch数据集并使用Dataloader对其进行管理，并有助于简化机器学习流程。
风度78·2022-12-03 03:02

Kinect-Fusion解读

IEEEConferencePublication|IEEEXplore本文若有错误请批评指正1.OverView先定性的了解一下大致框架，首先我们的输入是来自RGB-D图像含深度信息Rk（k表示第k帧），然后：1.Measurement：计算Vk
MobiusLee·2022-12-03 02:32

汇编语言 - dos debug 在ArchLinux下使用

会报错，因为dosbox仅仅模拟了dos环境，但并未携带debug.exe下载debug.exe并随便放入一个文件夹链接:https://pan.baidu.com/s/1OT722H0OgF17Y-vK4BpkhQ
God_SunCAT·2022-12-02 22:06

【损失函数】NLLLoss损失、CrossEntropy_Loss交叉熵损失以及Label Smoothing示例与代码

为了公式表示更加清晰，我们设yn∈{1,2,…,K}{{y_n}\in\{1,2,\ldots,K\}}yn∈{1,2,…,K}为样本n{n}n的真实标签，v=(v1,v2,…vK){v=({v_1},
风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

最详细的ros安装（包含所有相关依赖文件）

/1vD28skG9l0euTvLkCOIOtg提取码：61le激活码网上找一个就可以了2.ubuntu桌面版镜像链接：https://pan.baidu.com/s/1–rkY3vtitRx8TT9vK9t5w
ALfirewell·2022-11-25 11:03

jsp的select下拉列表中调用servlet中的方法获得数据并显示_数据可视化工具Visdom...

作者|FaceBookResearch编译|VK来源|GithubVisdom，用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
weixin_39525300·2022-11-25 10:40

python决策树分类 导入数据集_用Python构建和可视化决策树

作者|NikhilAdithyan编译|VK来源|TowardsDataScience决策树决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。
weixin_39929465·2022-11-24 09:43

【深度学习】使用Python+PyTorch预测野外火灾

作者|AishwaryaSrinivasan编译|VK来源|TowardsDataScience联合国在实现其可持续发展目标方面面临的主要障碍之一是与自然灾害作斗争，而造成巨大破坏的首要障碍是野外火灾。
风度78·2022-11-23 18:59

【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

作者|SorenGran编译|VK来源|TowardsDataScience介绍作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义
风度78·2022-11-22 23:26

python基于svm的异常检测_基于SVM的异常检测方法

作者|MahbubulAlam编译|VK来源|TowardsDataScience单类支持向量机简介作为机器学习方面的专家或新手，你可能听说过支持向量机(SVM)——一种经常被引用和用于分类问题的有监督的机器学习算法
weixin_39614276·2022-11-22 15:54

最便捷的神经网络可视化工具之一--Flashtorch

来源：磐创AI译者|VK来源|TowardsDataScience【导读】：FlashTorch是PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包,本文介绍了如何使用FlashTorch揭示神经网络看到的内容
Python数据之道·2022-11-21 23:07

python transformers_transformers 安装

transformers作者|huggingface编译|VK来源|Github安装此仓库已在Python3.5+，PyTorch1.0.0+和你应该安装虚拟环境中的transformers。
weixin_39643255·2022-11-21 21:00

深度学习框架Keras与Pytorch对比

来源：磐创AI译者|VK来源|towardsdatascience【导读】：本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比，希望对大家有所帮助。
Python数据之道·2022-11-20 11:07

卡尔曼滤波算法

X是系统状态向量，U是系统的输入，Wk,Vk表示的是系统的噪声。Wv是系统的随机噪声（系统建模不精确，未知数引起的噪声）。Vk是传感器引起的观测噪声。
Art1st `Sakura·2022-11-13 18:44

2023最新SSM计算机毕业设计选题大全（附源码+LW）之java基于Web的高校实验设备共享系统002vk

做毕业设计一定要选好题目。毕设想简单，其实很简单。这里给几点建议：1：首先，学会收集整理，年年专业都一样，岁岁毕业人不同。很多人在做毕业设计的时候，都犯了一个错误，那就是不借鉴师兄师姐的经验，前人的经验，总是有可取之处，定期收集是一个好习惯，平日里就养成的，不会出现临时抱佛脚的窘境。如果你是一个有心的人，从毕设开始开始，就收集整理毕业设计，那么到了你用的时候，绝对可以从这些作品中找到创意，做起来会
阿莫科技·2022-11-09 11:23

[SLAM基础学习简记]非线性优化

状态估计问题问题描述批量状态估计最大后验估计非线性最小二乘引出求解一阶和二阶梯度法高斯牛顿法列文伯格-马夸尔特方法状态估计问题问题描述SLAM模型：xk=f(xk−1,uk)+wkzk,j=h(yj,xk)+vk
一杯半开水·2022-11-08 18:25
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