均值 规则modeler k-means
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目，项目下有多个app，在第二个app中的models中创建表，执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理 ......
【渗透工具】火绒高级威胁防护规则Huorong_ATP_Rules_v0.1.11
简介 基于 MITRE ATT&CK™ 和恶意软件行为特征编写而成的火绒自定义防护规则，能够检测，阻止，拦截各类恶意软件，高级持续性威胁（APT）的攻击载体和攻击途径，典型的如无文件攻击，漏洞攻击，加密勒索等。同时具有较高的可扩展性和可维护性，对社区开发者友好。 安装使用 下载最新规则版本，解压文件 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（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。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息，请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
637. 二叉树的层平均值
目录题目题解：BFS 题目 给定一个非空二叉树的根节点 root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。与实际答案相差 10-5 以内的答案可以被接受。 题解：BFS class Solution: def averageOfLevels(self, root: Optional[TreeNode ......
python作业 羽毛球比赛三局两胜规则
c.羽毛球比赛规则 （（学号尾号为7,8,9同学必做及格题）） ......
模拟体育竞技分析-采用乒乓球规则
采用乒乓球比赛规则 a.一局比赛： ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
【快速阅读一】带蒙版的均值模糊快速实现以及其在填充无效区域时的应用。
对于现在很多相机采集的数据存在NaN或所谓的空值的情况，提出了一种高效简单的填充算法，同时这个算法也可以用于一些简答的祛痘、祛斑等环境中。 ......
忽略规则
忽略文件和目录 常见编程语言的.gitignore模板 https://github.com/github/gitignore/blob/main/VisualStudio.gitignore 规则 .gitignore与.git在同一级目录才能生效 被忽略的文件夹和文件不会被git add，不会被 ......
使用代码生成工具快速开发应用-结合后端Web API提供接口和前端页面快速生成，实现通用的业务编码规则管理
在前面随笔《在Winform应用中增加通用的业务编码规则生成》，我介绍了基于Winform和WPF的一个通用的业务编码规则的管理功能，本篇随笔介绍基于后端Web API接口，实现快速的Vue3+ElementPlus前端界面的开发整合，同样是基于代码生成工具实现快速的前端代码的生成处理。 ......
英语词根规则
那段时间背单词总结出来的词根记忆一种规则: 比如: doctor document paradox 这些需要一个词根doc那就是写的意思. 电脑文档*.doc就是文档. 他怎么来的. 我认为一种方法就是单词缩写变成词根. 缩写的方法之一就是前缀document 只取前3个字幕就是这个词根了. 然后c ......
风控规则引擎构建及挑战
引言 如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。 背景 什么是规则引擎？ 规则引擎可以帮助企业将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务规则。这使得企业可以更灵活 ......
不规则多边形打马赛克
import cv2 import numpy as np 读取原始图像 image = cv2.imread('original_image.jpg') 创建一个与原始图像大小相同的空白图像 mask = np.zeros_like(image) 定义不规则多边形的顶点坐标 vertices = ......
Jackson给给指定类设置序列化规则
背景 业务中需要对返回给APP端的数据进行特殊处理，包括： null值转换成空字符串 日期（LocalDateTime）类型转换成时间戳 金额根据用户Locale做格式化 需要保证不影响内部其他服务的互相调用，因此让所有返回给APP的VO对象实现自定义的Vo接口，然后指定对Vo接口的类进行对应的转换 ......
ubuntu 18.04.6 编译Preloader提示 没有规则可制作目标 /host_tools/altera/preloader/uboot-socfpga.tar.gz
生成spl_bsp后，在spl_bsp路径下输入make 提示：没有规则可制作目标 /host_tools/altera/preloader/uboot-socfpga.tar.gz 原来要先运行 ./embedded command shell.sh， 并在该窗口下 输入make ......
搭建风控规则引擎
作者：是咕咕鸡 链接：https://www.zhihu.com/question/65314241/answer/2707684336 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 引言互联网时代，万物互联，网络安全形势越来越严峻，安全是企业的基石，风控在企业中 ......
MySQL InnoDB加锁规则分析
1. 基础知识回顾 1、索引的有序性，索引本身就是有序的 2、InnoDB中间隙锁的唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存。一个事务取得的间隙锁并不会阻止另一个事务取得同一间隙上的间隙锁。共享和独占间隔锁之间没有区别。它们彼此之间不冲突，并且执行相同的功能。 3、MySQL默认隔离级别是 R ......
【算法】K-means 算法学习
from numpy import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算两点之间的欧式距离 def dist(a, b): return sqrt(sum((a - b) ** 2)) # 生成聚类中心 def crea ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
mysql数据库字符集utf8mb4和排序规则utf8mb4_bin
一、存储字符集 utf8 和 utf8mb41、utf8utf8 是 Mysql 中的一种字符集，只支持最长三个字节的 UTF-8 字符，也就是 Unicode 中的基本多文本平面2、utf8mb4要在 Mysql 中保存 4 字节长度的 UTF-8 字符，需要使用 utf8mb4 字符集，但只有 ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
模拟体育竞技分析之采用排球比赛规则
（1）模拟体育竞技分析：（不同学号选做不同题目，必做题） b.采用排球比赛规则（学号尾号为4,5,6同学必做及格题）。赛制规定： ......
large language model evaluation
1 Evaluate medical model fine-tuned by llama 1.1 evaluation dataset here how to organize the dataset ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......