KNN适用情景：需要一个特别容易解释的模型的时候。比如需要向用户解释原因的推荐算法。贝叶斯适用情景：需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。可以高效处理高维数据，虽然结果可能不尽如人意。决策树适用情景：因为它能够生成清晰的基于特征(feature)选择不同预测结果的树状结构，数据分析师希望更好的理解手上的数据的时候往往可以使用决策树。同时它也是相对容易被攻击的分类器[3]。这
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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实景三维模型其实就是运用数码相机或激光扫描仪对现场进行多角度环视拍摄，再利用三维实景建模软件进行处理生成的一种三维虚拟展示技术。在浏览过程中，能够对三维模型进行放大、缩小、移动等操作，同时还可以查看实景三维模型中物体的详细信息。实景三维模型可以用于面积测量、场地规划、土方量计算，还可以与实景模型进度软件对接实现对工程项目的进度分析、实景模型虚拟空间运维管理等。实景三维模型的具体应用1、多方位实景展
网络应用模型1.应用层概述2.网络应用模型3.客户/服务器（C/S）模型4.P2P模型
原创
2021-08-14 09:48:11
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本文出自 “熔 岩” 博客，请务必保留此出处http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/73438 一、概述 AOP是Aspect-oriented programming，中文翻译为面向切面编程。 面向切面编程（AOP）提供另外一种角度来思考程序结构，通过这种方式弥补了面向对象编程（OOP）的不足。 
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精选
2015-04-27 09:22:15
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网络应用模型
原创
2021-08-19 10:28:24
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随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
主题模型一般会从一组文档中抽取若干组关键词来表达文档的核心思想，即“主题”。首先看看最经典的概率主题模型，LDA模型。Latent Dirichlet Allocation 具体来说它是三层贝叶斯概率模型，即认为每个文档的每个词都是通过“以一定概率选择某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词汇”，所以包括两个分布：文档-主题分布，主题-词汇分布。对于每个文档，先从的Dirichlet分布中生成
一提起微软在军事领域的应用，我们第一印象可能是美军以220亿美元采购HoloLens 2 AR头显的项目，这个项目后期由于AR光学和设计方面受限，正式应用的日期一直再推迟。实际上，微软除了向美军提供HoloLens外，还提供了基于云端的Azure服务，通过与合作伙伴联手，微软在Azure生态基础上又进而为美军提供了更多AR/VR方案，用于培训等场景。 简单来讲，Azure平台可为军
在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如，下列2个模型都是线性回归模型，即便右图中的线看起来并不像直线。若对此表示惊讶，那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设，以及此类线性假设的重要性。回答上述问题，需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方式。例1：最简单的模型从最简单的例子开始。给定3对（x，y）训练
ARIMA模型ARIMA模型最重要的地方在于时序数据的平稳性。平稳性是要求经由样本时间序列得到的拟合曲线在未来的短时间内能够顺着现有的形态惯性地延续下去，即数据的均值、方差理论上不应有过大的变化。平稳性可以分为严平稳与弱平稳两类。严平稳指的是数据的分布不随着时间的改变而改变；而弱平稳指的是数据的期望与向关系数（即依赖性）不发生改变。在实际应用的过程中，严平稳过于理想化与理论化，绝大多数的情况应该属
RFM模型—零售数据实战【开题】在我从事零售行业的期间，曾拜读过"啤酒与尿布"一书，深知业务发展离不开数据的支持。此外作为一个菜鸟级的数据搬运工，面对着业务系统种种不给力的困境下，决定另谋出路，以大佬@数据不吹牛（案列教程:）教学框架为基础，构建业务上的RFM模型前言RFM模型在网上有许多介绍，因此仅简单地介绍一下RFM模型概念。RFM模型是对客户交易数据（行为）进行分类，划分不同的消费群体，为后
【1】网络结构 UNet网络模型图
Unet包括两部分:1 特征提取部分，每经过一个池化层就一个尺度，包括原图尺度一共有5个尺度。2 上采样部分，每上采样一次，就和特征提取部分对应的通道数相同尺度融合，但是融合之前要将其crop。这里的融合也是拼接。该网络由收缩路径（contracting path）和扩张路径（expanding path）组成
“ 本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-head Attention的本质，FFN，Positional Embedding以及Layer Normalization等一切你想知道的内容！ 「Transformer」 是2017年的一篇论文《Attention is All Yo
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录情绪分析命名实体识别文本分类文本摘要结论在上一章中，我们了解了 BERT 及其在问答系统设计中的应用。本章讨论如何使用 BERT 实现其他 NLP 任务，例如文本分类、命名实体识别、语言翻译等。BERT 在各种 N
Spring AOP 应用模型
一、概述
AOP是Aspect-oriented programming，中文翻译为面向切面编程。
面向切面编程（AOP）提供另外一种角度来思考程序结构，通过这种方式弥补了面向对象编程（OOP）的不足。
Spring的一个关键的组件就是 AOP框架。 尽管如此，Spring IoC容器并不依赖
原创
2008-04-25 09:14:58
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AutoGPT目标是建立和使用 AI Agent，设定一个或多个目标，AutoGPT自动拆解成相对应的任务，并派出 Agent 执行任务直到目标达成，无需编程。
# stage应用模型ApplicationInfo
## 介绍
在Android开发中，ApplicationInfo是一个重要的类，它包含了应用程序的信息。在这篇文章中，我们将详细介绍ApplicationInfo的用法以及如何在代码中使用它。
## ApplicationInfo的作用
ApplicationInfo是Android Framework提供的一个类，用于存储应用程序的信息
目前，基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域，而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步，基础模型展现出了明显的潜力，其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围，这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑，我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域，因为它们代表了社会的基本支柱。
