python 分类预测模型特点1 聚类分析（1）K-Means聚类算法-数据类型与相似性的度量 对于连续属性，通常将其进行零-均值规范，再进行距离计算度量样本之间的相似性最常用的是欧几里得距离、曼哈顿距离等--针对文档数据将文档数据整理成文档-词矩阵格式，相似度为：-目标函数使用误差平方与SSE作为度量聚类质量的目标函数，选择聚类结果最小的#K为聚类簇的个数；e
简介 ORB的全称是ORiented Brief，是文章ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF中提出的一种新的角点检测与特征描述算法。实际上，ORB算法是将FAST角点检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进。ORB算法 在上一篇文章《
花了一周时间细细地对看了ldd3的中文和英文版的《The Linux Device Model》一章，现做以下学习笔记：一、概述为什么需要一个设备模型？就是为了统一 获取系统信息的 数据结构系统。而且此数据结构系统要支持多种功能特性。目前设备模型能够支持的特性和任务n 电源管理和系统关机n &
正文开始之前，先声明两点：双塔是“召回”+“粗排”的绝对主力模型。但是要让双塔在召回、粗排中发挥作用，带来收益，只改进双塔结构是远远不够的。如何采样以减少“样本选择偏差”、如何保证上下游目标一致性、如何在双塔中实现多任务间的信息转移…，都是非常重要的课题。但是受篇幅限制，本文只聚集于双塔模型结构上的改进。双塔分离：成也萧何，败也萧何双塔的模型结构很简单。训练的时候将用户侧的信息喂入一个DNN（ak
Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
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2024-04-16 08:59:31
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适用领域： 1.句向量生成 2.语义相似度计算 3.语义搜索 4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa 在文本语义相似度（Semantic Textual Simailarty) 等句子回归任务上，已经达到SOTA的结果，其语义相似度计算的处理方式是构造句子对[CLS]sen1[SEP]sen2输入到模型中，通过各种句子间的特征交互完成相似度计算，这就是交互式模型
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2024-03-18 21:13:56
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aigc大模型技术的特征，其核心在于大规模训练模型的能力与灵活的应用场景。本文将以轻松的语气，通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、排错指南等结构来记录这一技术的整理过程。
## 环境准备
在实施aigc大模型技术之前，确保环境满足以下软硬件要求：
| 组件 | 规格 |
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数学建模——摘要写作 距离数学建模国赛仅一月左右，博主针对国赛题目类型，对论文各部分进行学习，并总结在这里。摘要是建模论文全文最为关键的部分，不仅在比赛中需要进行多次修改完善，而且在备赛中，同样需要阅读大量优秀论文总结其写法。对于摘要学习，我分为以下几步：模仿其形：这部分是在没有经过实战演练，只对数学模型有大概的了解的情况下，通常只能模仿出优秀论文中的一小部分句式。初有收获：在进行了实战演练后，
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2024-11-01 13:27:11
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The generative model is one of the interesting fields in machine learning where the network is trained to learn the data distribution which then can be used to generate new content instead of classify
由AE到生成模型VAE由自编码器AE得到一个生成类模型：VAE参考：前言AE（Auto-Encoder）自编码器AE的结构与作用：AE不是生成模型VAE（Variational AutoEncoder） 变分自编码器VAE做出的改变VAE结构（VAE的前向传播）VAE的反向传播（损失函数）AE与VAE的区别 由自编码器AE得到一个生成类模型：VAE参考：1：AE、VAE：2： VAE以及损失函数
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2024-08-01 19:02:57
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概述：此文章将要描述一种基于MATLAB平台，运用PCA主成分分析方法对图片数据进行降维，运用SVM支持向量机分类器对降维后的图片数据进行分类处理，从而达到人脸识别的目的。首先要感谢以下几篇文章的作者(后面引用会标识文章标号)1.Matlab PCA+SVM人脸识别(一)（A），matlab代码大部分都来自于A篇文章。并且其GUI界面值得借鉴，具体可参考Matlab PCA+SVM人脸识别（二）—
一、前言 一直在vue的门边徘徊的小菜鸟终于下定决心来继续深入学习啦（??????????），小菜鸟公司用的技术栈有点年纪了(ExtJs),但是对于后台管理系统来说功能还是很齐全的，优点很多，缺点也多（不褒不贬）,想了解的小伙伴可以去了解下哈（可能不多???）。好了，不说废话了，小菜鸟正式开始干活了。?????????? 二、踩坑成长史 1、首先搭建属于小菜鸟的项目工程 初始化：(环境配置：nod
0 实验环境CPU ：龙芯3A5000
操作系统 ：Loongnix Server 8.4module-build工具在编译module stream时依赖到mock和rpkg，所以需要在系统中先安装这两个软件包。其中mock工具的使用可以参考mock知识点1。rpkg可以参考rpkg使用帮助。1 module-build1.1 module-build简介软件包主页：https://github
变分推断、VAE、GAN EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。标准的 GAN 的优化目标是不完备的，这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数，当然改善这种不完备性并增强 GAN 训练的稳定性的一种常用方法就是增加一个正则项。 对抗自编码器（Adversarial Autoencoders，AAE）和对抗推断学习（Advers
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2024-05-13 11:31:21
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GAN模型一、什么是GAN模型生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不
作者：Chu-Tak Li编译：ronghuaiyang导读本文给出了图像恢复的一般性框架，编解码器 + GAN，后面的图像复原基本都是这个框架。本文会介绍图像修复的目的，它的应用，等等。然后，我们将深入研究文献中关于图像修复的第一个生成模型(即第一个基于GAN的修复算法，上下文编码器)。目标很简单的！我们想要填补图像中缺失的部分。如图1所示。 图1，中心缺失的图像（左），复原后的图像（右）。
图像采集中的主要模型包括成像模型和亮度模型。在图像表达f(x,y)中,(x,y)表示像素的空间位置，是由成像时的几何模型所确定的，而f表示像素的幅值数值(灰度)，是由成像时的亮度成像模型所确定的。(1)几何模型 图像采集的过程从几何角度可看作是一个将客观世界的场景通过投影进行空间转化的过程，这个投影过程可用投影变换(也称为成像变换或几何透视变换)描述。一般情况下，客观场景、摄像机和图像平面各
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2024-07-08 09:22:36
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目录前言语料库编码构建RNN模型训练RNNRNN计算句子出现的概率对新序列采样前言语言模型的工作是计算出某个特定的句子它出现的概率。、 语料库编码如何建立一个语言模型？需要先构造一个训练集，包含一个很大的文本语料库。在语料库中，一个句子通过one-hot向量编码，得到在字典中的索引。另外，用<UNK>标记未知的词语，用<EOS>标记每个句子的结尾。 构建
微信小程序:(1)什么是微信小程序:小程序是由微信之父张小龙在2017年1月9日正式发布的“轻”应用，它不需要下载安装专门的APP，只需要通过微信的载体，就可以轻松实现APP的功能。并且它具有“即开即用，用完即走”的特点，不占内存，非常方便快捷。(2)微信小程序用来做什么:更利于便民(3)微信开发工具:微信小程序有自己单独开发的编辑器,初学者可根据微信小程序开发文档去进行学习https://dev
