均值 规则modeler k-means
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
ThingsKit 物联网平台 可视化规则引擎发布
ThingsKit发布了可视化可拖拽规则引擎和可视化组态、可视化大屏这些新功能。这些功能的发布将为用户提供更加便捷、高效、直观的操作体验，有助于提升物联网应用的开发和管理效率。 可视化可拖拽规则引擎可以让用户通过简单的拖拽操作，快速构建出复杂的业务逻辑和规则，从而实现对设备的智能化控制和管理。这将大 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
前端rewrite规则对应nginx代理如何配置
案例1: 前端域名：sit-meta-xxx.com 前端代理规则： proxy: { '/api': { target: 'http://192.168.26.56:8888/api/v1', changeOrigin: true, rewrite: (path) => path.replace( ......
ILOG-IBM规则引擎
关于IBM规则引擎的学习，这篇博客写的很详细，请有意者参考，转载。 http://www.cnblogs.com/soul-tap/p/4956052.html http://www.cnblogs.com/soul-tap/p/4964659.html http://www.cnblogs.com ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]= ......
Power BI如何按照指定的规则让值显示不同的颜色？
问题描述： 有同学询问，"Power BI如何按照指定的规则让值显示不同的颜色？" 解决方案： 在Power BI中，绝大部分可视化组件都可以通过指定规则，让Value值显示不同得颜色。 我们以Table表格举例，供你参考如何指定规则。 操作步骤： 1，导入样例Excel文件数据如图，包含三个列， ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD，可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
Python手动实现k-means
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def kmeans(data, cluster_num, method='mean'): points = np.array(data) labels = [] random_idx = [] w ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
R语言、WEKA关联规则、决策树、聚类、回归分析工业企业创新情况影响因素数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34734 原文出处：拓端数据部落公众号 为了解某市规模以上工业企业创新情况，对该市企业的创新活动进行调查，分别得出三组数据testl(企业财务情况：uid=唯一编码，total_Rdeq=R&.D人员折合全时当量合计，totaLRdin=R&D经 ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
pandas增加列求和 平均值的多种写法
增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......
Asp .Net Core 集成 FluentValidation 强类型验证规则库
目录入门程序安装案例：登录验证器内置验证器自定义验证器编写自定义验证器可重复使用的属性验证器本地化DI自动验证 官网：https://docs.fluentvalidation.net/en/latest/index.html 入门程序 安装 使用 Visual Studio 中的 NuGet 包管 ......
排球体育规则
print("05")from random import randomdef printInfo(): # 打印程序介绍信息 print('这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛') print('程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)')def getInputs(): # 获得 ......
羽毛球比赛规则
from random import random print('学号后两位：47') print('22信计1晁丽 ，2022310143047') def first(): print("这个程序模拟两个选手A和B的羽毛球竞技比赛") print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数 ......
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处：拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后，全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示，2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%，至7370万台。IDC数据更加 ......
金蝶云星空反写规则表结构同步另一个数据库
一、在BOS找到《反写规则》的表 二、反写规则相关表主表：T_BF_WRITEBACKRULE多语言表：T_BF_WRITEBACKRULE_L 三、创建反写规则，或者已经创建好的反写规则 四、定位反写规则数据 通过反写规则的名字在多语言表找到反写规则的唯一标识，两个表的通过唯一标识关联。 SELE ......
【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。 ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路
Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路 背景 Nginx是开源方案里面能实现反向代理 负载均衡的首选. 但是有时候性能出问题比较难以分析和定位, 不知道是不是nginx的瓶颈 性能问题的种类其实非常多,核心其实就是等待事件和等待事件. 回到nginx的主题, 其实本质就是 nginx自 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
【Python数据分析课程设计】大数据分析—利用k-means 聚类分析对客户细分分析
一、选题的背景 在当今社会，大数据已经成为了企业决策的重要依据。通过对客户进行细分分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力。要达到的数据分析目标是通过对客户数据的分析，找出不同客户群体的特征和需求，为企业提供有针对性的营销建议。从社会、经济、技术、数据来源 ......
store下的 moudles 下的 permssion.js文件 主要是对路由规则的生成进行解释
import { asyncRoutes, constantRoutes } from '@/router' /** * Use meta.role to determine if the current user has permission * @param roles * @param rou ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......