导读Julia是一种多范式函数编程语言，主要用于机器学习和统计编程。虽然Julia当然没有Python那么受欢迎，但是将Julia用于数据科学有一些巨大的好处，使得它在Python的许多情况下都是一个更好的选择。Julia是一种多范式函数编程语言，主要用于机器学习和统计编程。Python是另一种用于机器学习的多范式编程语言，尽管大家通常认为Python是面向对象的。另一方面，Julia更多的是基于
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2024-06-22 11:50:42
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混合态\(\def\vec#1{\boldsymbol{#1}}\) \(\def\bra#1{\langle#1|}\) \(\def\ket#1{|#1\rangle}\) \(\def\dirac#1#2{\langle#1|#2\rangle}\)
如果系统并非处于一个态中，而是以概率\(p_1\)处于\(\ket{\psi_1}\)，以概率\(p_2\)处于态\(\ket{\psi_2}
一.基本知识点补充：图解法分析动态范围和失真类型1.动态范围 其中，为了使得晶体管不进入饱和区和截止区，ICQ和VCEQ应该满足条件： &
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2024-01-28 08:10:45
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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北京时间11月29日消息，据国外媒体报道，网络设备厂商思科今日表示，2010年到2015年期间，全球云数据流量将以66%的混合年增长率递增。思科在周二发布的第一份年度全球云索引报告中指出，到2015年的时候，超过三分之一的数据中心流量将来自云中。思科预计，全球数据中心流量将在2010年到2015年期间增长3倍，混合年增长率为33%。换句话说，到2015年时全年的数据流量为4.8ZB或平均每人每天观
前面讲了一维和多维高斯分布的相关知识。但是在某些情况下，使用 单高斯模型(Gaussian single model, GSM） 会有一些局限。在现实世界中我们需要学习的目标可能符合这样的分布 ：如上图所示，当你用单高斯模型去拟合它时，得到这样的曲线。显然它不能很好地表征目标。这样的目标有多种模式，或者缺乏对称性。 你将看到混合高斯模型的表现力则很好，好到可以建模任意的分布。 简单地说，混合高斯模
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2023-12-27 11:09:46
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我们测试的输出结果显示了混合专家模型的强大功能。该模型通过门控网络将各个专家模型的优势结合起来，取得了比单个
原创
2024-05-04 00:31:11
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学习三维一共有四个大的方向可以走：效果图制作、三维动画、影视动画、游戏美术那么游戏美术需要制作的模型和其他的模型有什么区别呢？游戏模型与其他3d模型最大的一个区别就在于资源控制如果你在制作模型的时候就没考虑这个问题，那么你做的东西是无法应用于游戏里的资源的控制主要分为两种1、面数的控制2、贴图的数量、尺寸控制游戏低模制作需要考虑的是是那么呢？1.游戏中真正能都交互的模型2.低模需要考虑布线规范3.
专题：高斯混合模型在实际应用中，kmeans的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。二高斯混合模型，可以看作是kmeans思想的一个扩展。%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.se
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2023-12-21 11:20:10
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在大语言模型的发展历程中，参数规模的扩张一直被视为提升性能的主要途径。然而，随着模型参数达到数百亿甚至数千亿级别，传统
最近在看李航的《统计学习方法》一书，关于EM算法部分收集了些资料进行了学习，做了些混合高斯的模拟，下面分三个部分介绍下相关内容：1）EM算法原理，2）混合高斯推导，3）相关代码和结果一、EM算法原理EM算法推导中一个重要的概念是Jensen不等式。其表述为：如果为凸函数（），则有，当且仅当的时候不等式两边等号才成立。如果概率模型只针对观测样本，那么根据的观测值，可以通过极大似然或贝叶斯估计法估计其
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2024-08-09 13:52:28
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混合专家型模型：智能的未来探索
1. 定义与概述
混合专家型模型（Mixture of Experts, MoE）是一种深度学习架构，通过组合多个专家模型来提高任务性能。每个专家专注于处理特定类型的数据或任务，而一个门控机制则决定在给定的输入下，哪些专家应该被激活并对结果产生影响。这种方法旨在通过利用不同专家的专业知识，使得整个系统更具灵活性和效率。
2. 基本结构
专家网络：这些是独立的子模型
原创
2024-10-23 07:28:39
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### 传统大模型训练的三大挑战在大模型训练领域，研究者和工程师始终面临着三重困境：**计算的突破性平衡。OpenRLHF作为基于Ray的高性...
高斯混合模型（GMM）参数优化及实现 1 高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（PDF，见公式1）参数的不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本< xmlnamespace prefi
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2024-03-08 18:04:43
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(GMM)(EM算法)(EM算法) 一、前言 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法。它是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布的情况。高斯混合模型使用了期望最大(Expectation Maxi
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2024-01-15 17:23:15
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其核心思想是将多个专业化子模型（称为“专家”）与一个动态路由机制结合，根据输入数据的特点选择性地激活部分专家进行计算。这种设计突破
本文译自LangGraph: Multi-Agent Workflows一文，Mixtral 8x7B让AI圈见识到了混合专家模型的威力，那么随着LangGraph的发布，众多应用开发者也能在应用层随心搭建自己的多专家模型了。
上周,我们重点介绍了LangGraph- 一个新的包(同时提供Python 和 JS 版本),用于更好地支持包含循环的LLM工作流的创建,循环是大多数代理运行时的关键
原创
2024-01-25 08:33:24
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
门控网络，也称为路由，确定哪个专家网络接收来自多头注意力的 token 的输出。该层将对应于（Batch size，Toke
原创
2024-07-29 11:04:23
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#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <cvaux.h>//必须引此头文件void main( )
{
//参数初始化定义
IplImage* pFrame = NULL;
Ipl
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2024-09-30 16:55:30
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