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《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
常用的相似度度量总结：余弦相似度，点积，L1，L2
前言 相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。 本文转载自DeepHub IMBA 作者：Fred ......
ABM仿真模型介绍
从个体动机到群体规律-ABM仿真模型介绍 今天我们谈一谈单体/多体仿真模型，模型的英文名称为Agent based modeling，以下简称为ABM模型。 像我们熟悉的基于元胞自动机原理、的生命游戏，不同的生命体按照同一规则，在所设置好的环境中进行交互，演变出复杂的形态，这就是一类典型的ABM模型 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
sqlServer查询字段位数不够补0方法
1.查询字段为字符串 函数: RIGHT('0000' +字符串,n) 即:从右侧截取字符串,n代表侧截取的位数 实例: SELECT RIGHT('0000'+'66',3) // 结果: 066 实例: SELECT RIGHT('0000'+'66',4) // 结果: 0066 2.查询字段 ......
【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换
基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
阿里云易立：以云原生之力，实现大模型时代基础设施能力跃升 | KubeCon 主论坛分享
今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。 ......
strapi系列-常用操作记录（创建中间件，创建关系型数据库，数据去掉attributes那一层）
创建全局中间件 创建关系型的数据 https://docs.strapi.io/dev-docs/api/rest/relations { "product_types": { "connect": [10] }, "product_tags": { "connect": [7,3,4] }, "n ......
手动在本地搭建GPT大模型过程
20211325手动在本地搭建GPT大模型过程 一、搭建原因 暑假期间由于闲着无聊且有娄老师在群里经常发一些GPT相关的文章和资料，因此对GPT有了兴趣，再加上我也经常在github上浏览和下载使用一些有趣的公开项目，由此开始着手了解GPT的构建和训练。 二、搭建过程（由于当时没有想到要写博客因此截 ......
linux学习记录(管道、环境变量与常用命令) 10.14~10.15
管道； 类似文件重定向 第一个命令的标准输出至第二个命令的标准输入，第二个文件的标准输出至第三个命令的标准输入 （1）只会处理stdout标准输出，stderr会忽略 （2）管道右边的命令必须能接受stdin（有些指令如：rm tmp -r接收的是文件参数） （3）多个管道命令可以串联 与文件重定向 ......
瀑布模型
软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果实施完成所需的工作内容当前活动的工作结果需要进行验证.如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入继续进行下一项活动,否则返回修改 优点 1）为项目提供了按阶段划分的检查瀑布模型查点。 2）当前一阶段完成后，只需要去关注后续阶段。 ......
【分享】讯飞星火认知大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
HTML常用标签
HTML常用标签 标题标签 <h1>这是一级标题</h1> <h2>这是二级标题</h2> <h3>这是三级标题</h3> <h4>这是四级标题</h4> <h5>这是五级标题</h5> <h6>这是六级标题</h6> 段落与换行 <p>这是第一段</p> <p>这是第二段</p> <p>这是第一段 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
javaSE基础06(final,常用类,基本数据类型的封装)
Final关键字(用法:类不想被人继承 ): 修饰类：最终的类,不可以被继承 比如String； 修饰方法：方法不可以被重写； 修饰属性：不可以被重新赋值,但是可以改变变量里的内容; public class Student { String name; public static void mai ......
math库常用函数+产生随机数总结
math库常用函数+产生随机数总结 1.对x开平方 double sqrt(x)；//返回值为double类型，输入的x类型随意，只要是数的类型 2.求常数e的x次方 double exp(x);//返回值为double类型，输入的x类型随意，只要是数的类型 3.求x的y次方 double pow( ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
点分类模型实战
点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc ......
图神经网络综述：模型与应用
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......
debug常用命令
debug常用命令 参考教程 https://blog.csdn.net/happylzs2008/article/details/113825836 挂载硬盘 mount c: d:/masm c: dir 生成可执行文件 masm sample.asm ; 后缀名可省略 link sample. ......
Laravel artisan命令-make:model(创建模型类)
描述 创建新的Eloquent模型类 命名规则 驼峰命名，类文件名 必须 为 数据库表名「单数」，如：app/Models/User.php 用法 模型通常位于 app\Models 目录中，如果app下没有Models目录，可以在模型前添加Models目录。 有app\Models目录 php a ......
常用的DOS命令
常用的DOS命令 查看当前目录下的所有文件 dir 切换目录 cd 清理屏幕 cls 退出终端 exit 查看电脑ip ipconfig ping 文件操作 md 目录名 rd 目录名 cd> 文件名 del 文件名 ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
pandas - 常用功能函数
1.drop_duplicates函数 删除数据中的重复值；可以选择根据某个或者多个字段来删除。 在删除数据的时候，默认保留的是第一条重复的数据，我们可以通过参数keep来指定保留最后一条 data = [{'name': '小明', 'age': '18', 'set': 'a'}, {'name ......
nlp基础-生成模型解码策略
首先参考transformers的源代码 # transformers.generation.utils..GenerationMixin._get_generation_mode if generation_config.constraints is not None or generation_ ......