数据建模：维度建模一、数据建模概述二、维度建模1、维度建模过程2、维度建模的基本要素3、维度建模过程举例 一、数据建模概述1、数据模型级别概念数据模型：是用一系列相关主题域的集合来描述概要数据需求。概念模型仅仅包括给定的领域和职能中基础和关键的业务实体，同时也给出实体与实体之间关系的描述。逻辑数据模型：是对数据需求的详细描述。物理建模：描述了一种详细的技术解决方案。2、发展阶段简单报表阶段：通过
本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍.环境win8, python3.7, jupyter notebook目录1. 项目背景2. 数据概览3. 特征工程4. 构建模型正文1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名：Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三
训练数据集的质量是大模型的主要生命线之一，数据集质量直接影响到模型的性能和效果训练一个高性能且表现较好的模型是由多
前几章在不知道原理的情况下，已经学会使用了多个机器学习模型机器算法。Scikit-Learn很方便，以至于隐藏了太多的实现细节。知其然知其所以然是必要的，这有利于快速选择合适的模型、正确的训练算法、合适的超参数。了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误。本章从现行回归模型开始，讨论两种不同的训练方式：直接使用解析解，例如一元二次方差的求根公式。有些数学问题（比如大多数偏微分方程）是没有数值解的
“ 训练数据集的质量是大模型的主要生命线之一，数据集质量直接影响到模型的性能和效果 ”训练一个高性能且表现较好的
你能听出来这是AI合成的歌声吗？上面的音频便是由浙江大学提出的DiffSinger模型所合成。简介歌声合成（SVS）系统是为了合成高质量和有表现力的歌声而建立的，其中声学模型会在给定的乐谱上生成声学特征（例如梅尔频谱）。以前的歌唱声学模型采用简单的损失（如L1损失和L2损失）或GAN（生成式对抗网络）来重建声学特征，而它们分别存在过度平滑和不稳定的训练问题，这阻碍了合成歌声的自然度。这篇论文中的D
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2024-08-02 17:18:35
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接上一篇Sparrow算法篇 从日期取交集到思维模式这样的时间段有成百上千条该如何处理?如果我们需要根据具有日期交集的时间段分组呢？如果我们的业务不是日期，而是其他数据类型呢？如何抽象出计算模型？非日期型数据也可以进行分组？上一篇分享日期取交集的核心逻辑。 但映射到具体业务上可能有更复杂的场景，比如第一个问题，两个日期取交集还好搞好，但日期段很多的情况下,如何按每一个时间段相同的数据进行分组呢。&
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2024-09-16 14:26:22
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机器学习中的两大类参数：超参数：在模型训练之前需要设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。比如：学习率，深层神经网络隐藏层数。模型参数：模型要学习的参数，比如：权重W和偏置b，其是在网络训练过程中自动学习和更新。在深度学习中，在我们搭建好神经网络模型之后，最重要的是参数学习。在此之前， 我们先要弄懂，什么是前向算法和反向传播算法。前向算法：从网络输入到网络最终输出的过程称为前向算法。如下图(
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2024-09-09 15:20:41
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写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
作者 | 周俊贤 相信做中文NLP的同学和朋友们，对哈工大和科大讯飞的发布的一系列中文预训练模型并不陌生，github项目地址为https://github.com/ymcui/。它们根据各个预训练原论文的基础上，基于中文语料，发布了诸如BERT、RoBERTa、ELECTRA、XLNet等模型，极大推动了中文NLP的发展。不同的预训练模型用了不同的tricks，但由
机器学习算法 原理、实现与实战——模型评估与模型选择原文地址：1. 训练误差与测试误差机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。 假设学习到的模型是Y=f^(X)，训练误差是模型Y=f^(X)关于训练数据集的平均损失： Remp(f^)=1N∑i=1NL(yi,f^(xi)) 其中
N是训练样本容量。 测试误差是模型Y=f^(X)关于测试数据集的平均损
垃圾回收微调与其它的性能微调活动没有什么区别。 不屈服于对应用程序的随机部分进行调整，你需要确保你理解当前的情况和期望的结果。通常按照以下过程来处理容易些。 1.声明你的性能目标 2.运行测试 3.测量 4.和目标进行比较 5.改变并回归测试设定与性能微调相关的目标和可测量的三维是很重要的。这些目标包括延迟，吞吐量和容量，为了更好的理解我推荐大家看一下 垃圾回收手册 中对应的章节。我们
什么是机器学习？ 根据已有的知识经验，形成模型。并根据模型来感知未知的新事物的过程。 机器学习术语：身高体重肤色18070黄17562白18580黑 样本：上面表格中，每一行就是一个样本。一个样本包含了一种事物的完整属性，这些属性不重复。数据集：所有的样本的总和，称为数据集。特征：例如，身高就是一种特征，肤色也是一种特征。也可以称作属性。特征值：具体对应特征上的特征值
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2024-07-22 19:13:50
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V模型：在编码完成之后测试才开始介入，没有对需求分析和系统设计环节进行测试W模型：W模型是V模型的发展，强调的是测试伴随着整个软件开发周期，而且测试的对象不仅仅是程序，需求、功能和设计同样要测试。测试与开发是同步进行的，从而有利于尽早地发现问题。H模型：在H模型中，软件测试的过程活动完全独立，形成了一个完全独立的流程，贯穿于整个产品的周期，与其他流程并发进行，某个测试点准备就绪后就可以从测试准备阶
简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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目录前言一、labelme标定二、对data进一步处理1.数据增强2.json_to_dataset三、实际训练数据集处理 前言在深度学习中，数据集一般是指用作网络训练的数据集合。数据集包含输入和真实输出(ground truth)两部分，视觉类深度学习中输入为图片，输出为分类结果、预测框及分割结果等。 数据集一般会分为训练集(train dataset)、验证集(valid dataset)和
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2024-07-19 22:13:07
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使用Python完成口罩数据集训练，并实现摄像头口罩识别一、准备数据集二、导入Keras库，并划分数据集三、构建网络四、数据预处理五、使用数据增强六、使用摄像头读取人脸进行是否佩戴识别 一、准备数据集下载地址 大家还可以自己找数据集进行训练。二、导入Keras库，并划分数据集import keras
keras.__version__import os, shutil #复制文件
# 原始目录所
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2024-05-30 13:39:23
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4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”，目前已开始邀请用户测试体验。阿里达摩院在NLP自然语言处理等前沿科研领域早已布局多年，并于2019年启动大模型研发，通义千问便是其最新成果，相当于阿里云版的“ChatGPT”。有幸拿到了内测名额，问了通义千问一些问题，以下是结果展示：1.提问：你和ChatGPT相比有哪些优势？通义千问：作为一个大型语言模型，我有以下几个优势：1.大量训练数据：我基于大量
在这篇文章中，我们将深入探讨“如何用数据集训练模型 Python”的过程。这个话题不仅时下热门，也实用到各行各业。接下来我们会进行详细讲解，包括用户场景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试，以及如何优化预防。
### 用户场景还原
想象一下，一位数据科学家小明，最近正在进行一项机器学习项目。为了提高模型的准确性，他决定使用一个新的数据集进行训练。小明的工作流程包含多个步骤，以下是他的一天：
一、背景 近期研究了一下语言模型，同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程。二、使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍：http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行，./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练：bin/lmp
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2024-10-25 08:18:58
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