数据的最小单位是数据项归并排序落单丢掉substr(str,int,int)意思是str的第int开始的int个字符层次遍历初始堆无法保证得到一个有序的序列，因为堆的兄弟结点之间无序创建邻接表的时间复杂度无向图中有n个结点e条边，建立该图邻接表的平均时间复杂度为O(n+e)深度为k的完全二叉树中最少有2^{k-1}个结点如上一趟排序结束后不一定能选出一个元素在其最终位置上的排序算法希尔排序，可能没
动手学深度学习拾遗学习完一遍后，通过基于(波士顿房价预测，叶子分类)实战将已经快遗忘的知识点进行拾遗复习softmax首先是softmax分类头的问题，softmax作为分类问题中常见的分类方法，在pytorch中并未直接实现，而是附加到了交叉熵损失函数中，所以在使用时直接进行使用就可以了正则化缓解过拟合问题，一是我们可以采集更多的优质数据来缓解，在数据已经尽可能多且优质时，就要将重心放在正则化上
数据处理sorted(set())-->set的意思是将其提取成随机不重复序列，用于提取较多label时使用leave_labels = sorted(set(train_data['label']))zip 将两个长度相同的可迭代对象一一对应返回元组 dict将元组打包成字典class_to_num = dict(zip(leaves_labels, range(n_classes)))最
树与二叉树的转化树要变成二叉树，那就将树中的所有兄弟结点进行链接，然后每一层与上一层的连接只留下第一个结点的连接二叉树要变成树，那就反方向来一次，将除了第一个结点的其他结点与根节点连接上，然后将兄弟结点连接，这时候二叉树就变回了原来的树森林与二叉树的转化森林转化为二叉树，森林是由若干个树组成的，可以理解为森林中的每棵树都是兄弟，我们先把森林中的每棵树转化成二叉树，然后将从第二个树起的每个结点作为上
问题树的度为树中最大的度，例如二叉树的度为2树中的指针域，看图理解即可含有n个结点的树含有n+1个空链域，n-1个非空链域，可以从画图理解，从第一个结点为2个空域，每增加一个结点，空域增加一个前后缀表达式前缀表达式首先先看，前缀表达式是从后往前算，遇到数字一个个放入栈中，遇到符号则拿出栈顶的元素进行计算，后进先算后缀表达式先入先出，从前往后进行计算，也就是通过队列进行实现二叉搜索树（BST，Bin
因为学习python web没有学数据分析，但是比较感兴趣，所以来了要用到的库为numpy跟pandas，介绍如下：NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一
市调赛备赛从数据中统计出规律 首先应该定义问题、假设定义完零假设H0后，确定显著水平\alpha进行数据分析检验从我们的样本数据中得到规律来应用到更大的样本中，规律是否真实可信我们要使用检验对于单个类别变量（如性别） 我们使用单样本比例检验对于两个分类变量 我们使用卡方检验对于单个数值变量 我们使用t检验对于一个分类变量和一个数值变量 我们同样使用t检验或者方差分析（当类别变量中有两个以上类别时）
注意力机制什么是注意力首先，心理学上，作为动物，想要在复杂环境下关注到需要关注的事物，机制是根据随意线索和不随意线索选择注意点随意与不随意实际上是遂意与不遂意，也就是是否受控 例如这里的在环境中看到红色杯子，是因为杯子颜色鲜艳，会让人第一眼看到，这是不需要遂意的，而想读书带着个人意愿，是遂意的在搜索注意力机制像之前学习过的卷积 全连接 池化层 都是只考虑不随意线索，更倾向于关注有特点的事物注意力机
概率论今天还进行了趋动云上chatGLM的部署win！
排序插入排序直接排序实际上就是进行比较后一步步替换空间复杂度为O(1)时间复杂度为O(n^2)-->两个嵌套for循环（平均）稳定性 稳定 （遇到相同数字，相对位置保持不变）希尔排序希尔排序是通过一个常数d作为增量，然后对于相隔d个增量的记录作为子表进行排序，经过几次排序，使得整个表格基本有序后，对全体进行一次排序即可因为同样使用常数个辅助单元，所以空间复杂度为o(1)时间复杂度依赖于
今天进行了CIFAR10的实战任务import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #%%
查找查找的衡量方法为平均查找长度顺序查找基本思想是从线性表的一端开始，逐个检查关键字是否满足给定的条件。若查找到某个元素的关键字满足给定条件，则查找成功，返回该元素在线性表中的位置。若查找到表的另一端，仍未找到符合给定条件的元素，则返回查找失败的信息。折半查找基本思想就是二分法散列表基本概念散列函数可能会把两个或两个以上的不同关键字映射到同一地址，称这些情况为冲突，这些发生碰撞的不同关键字称为同义
拓扑排序简介拓扑排序就是找到做事的先后顺序每个AOV网可能有一个或者多个拓扑排序实现①从AOV网中选择一个没有前驱（入度为0）的顶点并输出。 ②从网中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。 ③重复①和②直到当前的AOV网为空或当前网中不存在无前驱的顶点为止。使用三个数组进行实现分别是 记录当前顶点入度的数组indegree 记录拓扑序列的数组print 保存度为零的顶点栈s逆拓扑排序将拓
最短路径BFS求无权图的单源最短路径简介直接进行广度优先遍历使用两个数组，一个记录最短路径值，一个记录到这个顶点的直接前驱只能用无权图迪杰斯特拉算法简介dijkstra算法是一种一步一步找出最短路径的方法，核心思路就是从初始点开始，一步一步从已确定路径中选取最短的路径作为新的最短路径，并加入新已确定顶点，然后执行多次实现我们选用三个数组，分别是标记各顶点是否已找到最短路径的finals，最短路径长
图最小生成树prim算法简介prim算法的核心就是迭代，从一个顶点开始构建生成树，每次讲代价最小的新顶点纳入生成树，直到所有顶点都纳入为止。实现思想创建两个数组，一个是标记是否加入的数组isjoin，一个是计算各节点加入最小生成树的最低代价的数组lowcost 在此之前先选取第一个结点，对此结点的相邻边进行遍历，将有权边加入到lowcost中供选择 第一轮循环遍历各个结点，找出lowcost最低的
transformertransformer架构transformer的编码器是由多个相同的层叠加而成的，每个层都有两个子层第一个子层是多头自注意力汇聚，第二个子层是基于位置的前馈网络收到残差网络的启发，每个子层都采用了残差连接transformer解码器也是由多个相同的层叠加而成的，并且层中使用了残差连接和层规范化。除了编码器中描述的两个子层之外，解码器还在这两个子层中插入了第三个子层，成为编码
学习了位置编码位置编码自注意力并没有记录位置信息，所以要用到位置编码，位置编码将位置信息注入到输入里假设长度为n的序列是n×d的shpe的X，那么使用n×d的shape的位置编码矩阵P来输出X+P作为自编码输入P \in R^ {n\times d} : p_ {i,2j} = \sin ( \frac {i}{10000^ {2j/d}} ), p_ {i,2j+1} =
使用pyqt与百度千帆大模型进行了结合实现了NPC在设定场景下连续对话代码如下# coding: utf-8 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QLineEdit, QPushButton from PyQt5.QtGui import QPixmap, QFont from PyQt
今天继续学习了注意力机制，尤其学了添加了attention的seq2seq模型，还学习了自注意力机制，理解了attention机制的精髓使用注意力机制的seq2seq 之前提到使用两个循环神经网络的编码器解码器结构实现了seq2seq的学习，实现 机器翻译的功能循环神经网络编码器将可变序列转换为固定形状的上下文变量，然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量按词元生成输出序列词元然而不是所有
今天学习了注意力机制什么是注意力首先，心理学上，作为动物，想要在复杂环境下关注到需要关注的事物，机制是根据随意线索和不随意线索选择注意点随意与不随意实际上是遂意与不遂意，也就是是否受控 例如这里的在环境中看到红色杯子，是因为杯子颜色鲜艳，会让人第一眼看到，这是不需要遂意的，而想读书带着个人意愿，是遂意的在搜索注意力机制像之前学习过的卷积 全连接 池化层 都是只考虑不随意线索，更倾向于关注有特点的事
#今日学习了进行了百度千帆大模型的prompt以及api调用，进行了模型的调试，生成了UI界面的图片import requests import json def main(): url = "" payload = json.dumps({ "messages": [ ] })
赛题理解：赛题任务：输入：元宇宙仿真平台生成的前视摄像头虚拟视频数据（8-10秒左右）；输出：对视频中的信息进行综合理解，以指定的json文件格式，按照数据说明中的关键词（key）填充描述型的文本信息（value，中文/英文均可以）；赛题只提供了测试集，所以我们要通过预训练模型预测，或者直接使用外部数据训练后进行预测要解题，先对视频进行抽帧，接下来就要将图像与文本进行匹配导入所需第三方库impor
看了大佬的博客A Gentle Introduction to Graph Neural Networks图图用来表示一些实体间的关系——》点V Vertex 顶点/nodeE Edge 边/关系U Global 全局 （embedding） 比如一个图中是否含有环 就是一个全局信息V E U可以用向量来表示图分为有方向 与 无方向 两种实体间的关系不一定相互 比如用户博客的关
T task 任务P performance measure P 度量系数E experience 经验监督学习回归 与 分类问题 连续 离散无监督学习 没有标签的分类例如新闻分类 将相关的新闻都放在一起聚类算法鸡尾酒会问题麦克风中两个声音进行分离代价函数parameter 是函数
使用工具auto_ml它主要将机器学习中所有耗时过程自动化，如数据预处理、最佳算法选择、超参数调整等，这样可节约大量时间在建立机器学习模型过程中。进行自动机器学习使用的库为pycaretpycaret——》开源机器学习库不好用从数据准备到模型部署 一行代码实现可以帮助执行端到端机器学习试验 无论是计算缺失值 编码分类数据 实施特征工程 超参数调整还是构建集成模型 都非常方便使用前新建虚拟环境：sc
深度学习环境安装在之前做数据分析就已经安装过anaconda，所以不安装miniconda安装完成之后，由于国内的pip太慢，所以要更换镜像源上海交通大学 Linux 用户组 软件源镜像服务 (sjtu.edu.cn)然后经过一些配置之后安装git也弄过了国内git速度巨慢无比，加速在此GitHub Proxy 代理加速 (ghproxy.com)数学基础学习了高等数学中的微积分模块与对于梯度的学
前面我们学习了线性回归，线性回归主要用于对于问题的预测，输出一个结果值，但问题往往不止这一种，我们每天也在处理很多分类的问题，要的结果是哪一种。所以本节学习softmax回归模型分类问题对于分类问题，我们要的结果是输出一个类别统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。 独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。 类别对应的分量设置为1，其他所
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