向量 机器人 机器chatgpt
罗永浩讽刺 iPhone “那么伟大又那么不要脸”；北欧囚犯正在训练 AI 大模型；ChatGPT 治怪病丨RTE开发者日报 Vol.51
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
学了1个月机器学习的总结
书实在是厚，看不下去，还是看视频容易接受。 总结： 入门应该从如何把点拟合成一条线开始。 先从统计学里的方差开始，扩展最小二乘法，引出线性回归。然后是逻辑回归，引出机器学习核心——求代价函数最小值。进而引出正则、学习率、过拟合欠拟合、偏差方差、准确率召回率、训练集验证集测试集等机器学习基础。 进而扩 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （94）-- 算法导论9.2 3题
三、用go语言，给出 RANDOMIZED-SELECT的一个基于循环的版本。 文心一言： 在循环中实现 RANDOMIZED-SELECT 的一个版本可以如下所示。这个版本使用 Go 语言编写，利用随机化来选择一个元素，并在循环中不断地调整选择的元素，直到找到目标元素。 package main ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开
先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
机器学习算法原理实现——gbdt
前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮
adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进 ......
机器学习从入门到放弃：如果优化让机器学习的更好？
一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
scp、ssh访问远程机器不用输入密码
在linux操作系统中，可以使用scp命令进行服务器之间的文件复制，但是复制时需要输入远程服务器的密码，这在经常需要进行远程复制操作或者使用脚本复制时会略显麻烦，如果远程复制是在定时任务中执行，更会导致脚本不能自动执行，这时就需要实现无需输入密码进行scp复制。无需输入密码进行scp复制的方法有多种 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （93）-- 算法导论9.2 1题
一、用go语言，证明：在 RANDOMIZED-SELECT 中，对长度为0的数组，不会进行递归调用。 文心一言： 在 Go 语言中，我们可以通过实现一个函数来检查数组的长度，如果长度为0，则不进行递归调用。这里是一个简单的示例： package main import ( "fmt" ) func ......
RTE 领域近期词云统计发布；谷歌开始新一轮「瘦身」计划；使用ChatGPT之后智力提高 50%丨RTE开发者日报 Vol.50
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。不知不觉，我们的日报已经发布了 50 期，作为 RTE 领域最垂直的日报栏目，我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据 ......
墨天轮专访星环科技刘熙：“向量热”背后的冷思考，Hippo如何打造“先发”优势？
墨天轮对话星环科技基础架构部副总经理刘熙，一起通过9个问题了解星环科技在向量数据库领域的建树和背后的故事，聊聊“向量热”是否会持续、用户进行向量数据库选型时应该注意什么、未来向量数据库赛道如何发展。 ......
机器码备份
[yhzr]新版本改动太大，建议保留老版本以备不时只需，重要事件我会在这发布，请关注！更新通知群:待定$$$D2ACF487CB8563B1D5BFFE4A9F459FA3:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30|31|32|33|34|40| ......
机器学习的六个核心算法
吴恩达：机器学习的六个核心算法！ https://mp.weixin.qq.com/s/twoSrB2wwolx5fY5-Q29qw 线性回归 一元线性回归，多元线性回归 逻辑回归 主要解决二分类问题，sigmoid函数 梯度下降 神经网络 决策树 k均值聚类算法 聚类算法 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （92）-- 算法导论8.3 5题
五、用go语言，在本节给出的第一个卡片排序算法中，为排序 d 位十进制数，在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下，操作员需要记录多少堆卡片? 文心一言： 你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序（Radix Sort）。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字， ......
机器学习 人与马的识别
（一）选题背景： 可以帮助人们更好地管理马匹，提高马术运动和相关产业的工作效率。人与马识别涉及到图像处理、机器学习、深度学习等领域，是计算机视觉技术的经典问题之一。对该问题进行深入研究，可以促进相关领域的技术发展，为其他类似问题提供参考。总体而言，人与马识别是一个具有实际应用价值的问题，具有重要的研 ......
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中 ......
机器学习——零售商品价格预测回归模型
在电子商务业务蓬勃发展的同时，零售业遭遇了寒潮。电子商务的冲击、瞬息万变的经济环境、难以捉摸的销售情况和日益冷清的大型卖场，都给零售业带来了重重困难。 进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。沃尔玛等大型零售商都积极第将数据分析与商业结合，创造了额外的经济 ......
R语言向量自回归模型(VAR)及其实现|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6916 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型(VAR)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12 ......
Chatgpt回答的问题
1.如何做一个测试工程师 要成为一名测试工程师，你可以按照以下步骤进行： 学习软件测试基础知识：了解软件测试的概念、目标和原则，学习各种测试技术和方法，并掌握测试文档编写和执行测试计划的能力。 学习编程语言：掌握至少一种编程语言（如Java、Python、C#等），以便编写自动化测试脚本和执行自动化 ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
机器学习裂纹识别
基于逻辑斯谛回归算法的裂纹识别 (一)选题背景 裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容，尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支，其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。裂纹是指材料在应力和/或环境作用下产生的裂隙，它存在于道路、机械、建筑等各种结构中。裂纹 ......
chatgpt能支持人工干预算法吗
chatgpt是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人模型，它可以通过输入自然语言文本来产生人类类似的回复。在ChatGPT的输出方面，一般情况下是不允许人工干预的，因为ChatGPT使用了生成式模型，其输出不是预先设定的模板式回答，而是根据对话上下文和模型的训练结果自动生成的自然语言文本，是无法 ......
【chatgpt】base64计算快 还是md5计算快
在计算速度方面，Base64和MD5有不同的应用场景。 Base64是一种编码算法，用于将二进制数据转换为文本格式，常用于在网络传输中传递二进制数据。Base64的计算速度通常很快，因为它只需要进行简单的位运算和查表操作，没有复杂的运算过程。 MD5是一种哈希算法，用于计算数据的哈希值。它将任意长度 ......
ANN（大规模向量检索方法）
向量检索 这篇文章主要介绍一些向量检索的常用方法 向量检索主要分为两种情况，分别为NN和ANN 首先是最近邻NN，时间复杂度为\(O(ND)\) 其中N为向量的个数，D为向量的维度，运算速度较慢 ANN通过牺牲一部分的内存和内存占用等，换来更快的检索速度（不一定是最近似的，比较近似的即可） NN和A ......