1。 一般的机器学习方法不会在train好的模型上检查training data的结果，因为DNN在training data上都没有办法获得很好的正确率， 所以要先回头看一下要对模型做什么修改，才能使得在training set上取得比较好的正确率。 2。 在training set获得好的结果，
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2020-02-28 13:22:00
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tensorflow版# tensorflow 实现线性回归import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# plt.ion()rng = np.random# 超参数learning_rate = 0.01traing_epochs = 1000display_step = ...
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2021-09-07 11:02:52
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BERT模型介绍一、什么是BERT？BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，因为decoder是不能获要预测的信息的，模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Pred
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2024-01-20 19:54:14
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XGBoost是Extreme Gradient Boosting的简称，Gradient Boosting是论文"Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine"中介绍的梯度提升算法。Boosting Tree树数据挖掘和机器学习中常用算法之一，其对输入要求不敏感，效果好，在工业界用的较多。Traing loss + Regu
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2024-05-05 19:30:24
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类型说明GL_POINTS单个顶点集GL_LINES多组双顶点线段GL_POLYGON单个简单填充凸多边形GL_TRAINGLES多组独立填充三角形GL_QUADS多组独立填充四边形GL_LINE_STRIP不闭合折线GL_LINE_LOOP闭合折线GL_TRAING...
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2014-09-21 20:34:00
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摘要： 实际上做任何项目总会缺失各种技能，培训特别是未雨绸缪的培训就显得很必要了！ 正文： GP2.5 Traing the people performing or supporting XXX process as needed.培训人员相关的技能，保证该PA的顺利执行。为了保证各PA能顺畅执行，公司、项目内部可能会安排很多培训和学习，内容会涉及到项目管理、技术等各个方面，这些培训的内容
原创
2013-10-09 16:36:00
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7.1 大模型之模型概括语言模型的一开始就可以被看做是一个黑箱，当前大规模语言模型的能力在于给定一个基于自身需求的prompt就可以生成符合需求的结果。形式可以表达为：prompt⇝completion从数学的角度考虑就对训练数据 (traing data: （）（x1,…,xL） )的概率分布：trainingData⇒p(x1,...,xL).在学习内容中中，我们将彻底揭开
一、简介 不用keras时候： 二、用keras简写训练过程现在的写法，首先指定下面的compile以后，直接在下面fit一下，然后这个epoch就是指定上涨图片中的sclice中的10，就是10次epoch,每次traning的loss是按照下面的traing计算，得到一个gradient以后，根据Adam优化器更新一个对应的参数，然后在指定的一个周次
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2024-04-15 13:29:55
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工作中发现在Linux 3.2的内核中，通过命令行参数中关掉ASPM的功能并不能生效，这个应该是Linux内核的一个bug。而在使能ASPM的功能之后，PCI会重新做一次Link-Traing，导致Link-Width Change Bit被设置，一旦SMI机制被触发，这个Bit将会被检测到，从而误报出一条PCIE 链路宽度被改变的系统事件日志。
原创
2015-08-02 11:38:41
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任务【任务七-模型融合】用你目前评分最高的模型作为基准模型，和其他模型进行stacking融合，得到最终模型及评分。Stacking原理：Stacking模型本质上是一种分层的结构。第一层使用5-折交叉验证，5折交叉验证就是先拿出四折作为training data，另外一折作为testing data。 注意：在stacking中此部分数据会用到整个traing set。如：假设我们整个
Jaeger-Uber开源的一个基于Go的分布式追踪系统最近因工作需要在研究traing系统，最后选了jaeger，下面是一些总结，同时摘抄了网上的一些资料，并结合自己实践过程中遇到的一些什么问题，欢迎指正，如你也在使用jaeger，或者想使用jaeger，途中遇到什么困难，
前言 随着公司的发展，业务不断的增加，模块的不断拆分，系统间业务调用就变得越复杂，对定位线上故障带来很
1.向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。2.向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的字符序列3. (?元字符 3.1 (?:...)非捕获组 3.2 (?=...)肯定式向前查找 3.3 (?!...)否定式向前查找 3.4 (?<=...)肯定式向后查找 3.5 (?<!...)否定式向后查找4.肯定式向前查找 eg1.匹配字符序列Start后跟一个空格和Traing字
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2013-04-10 13:17:00
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