学习机 粒子 算法 模型
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
01_机器学习概述
概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......
JUC源码学习系列01
JUC 源码阅读 JUC 指的是 Java Util Concurrency，即 Java 工具包下的并发工具类库（Java Util Concurrency Utilities）。JUC 提供了一系列用于并发编程的工具类、接口和工具方法，帮助开发者更容易地实现多线程程序，并提供了更高级别、更灵活、 ......
Markdown学习
Markdown学习笔记 1、标题 +空格+文字（几级标题就加几个#） 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 2、字体 加粗：**+文字+** Hello World! 斜体：*+文字+* Hello World! 加粗且斜体：***+文字+*** Hello World! 删除线：~+文字+~ ......
代码随想录算法训练营第二十一天|530.二叉搜索树的最小绝对差，501.二叉搜索树中的众数，236. 二叉树的最近公共祖先
一、530.二叉搜索树的最小绝对差 题目链接： LeetCode 530.二叉搜索树的最小绝对差 学习前： 思路： 中序遍历(递归+迭代)。首先中序遍历，将数值按照递增的方式存储，然后再计算最小绝对差 学习后： 中序遍历+双指针。在中序遍历中，一直存在指针指向前序结点，故在遍历过程中就可计算最小绝对 ......
【Kafka学习-3】Kafka命令
【Kafka学习-3】Kafka命令 Kafka的命令都是基于bin目录下的脚本来使用的。 Topic命令 Topic的命令脚本是kafka-topics.sh，常见命令参数说明： --bootstrap-server <String: server toconnet to> 连接的Kafka Br ......
Spring学习记录之Bean的实例化方式
Spring学习记录之Bean的实例化方式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程 ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
认识机器学习【woodwhales.cn】
为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
舞蹈链学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......
Dancing Links(舞蹈链)学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
python学习---变量类型
变量和数据类型： 1.变量不需要声明类型 2.变量在使用前必须赋值，创建和赋值同时进行 3.允许你同时为多个变量赋值，例如a=b=c=1，1指向内存0x00000000 4.创建变量时会在内存中开辟一个空间。Python虚拟机就会决定为不同的类型数据开辟大小不同的内存空间。 5.分为可变类型（列表， ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......
day06 代码随想录算法训练营 1. 两数之和
题目：1. 两数之和 我的感悟： 梦开始的地方 理解难点： map究竟是什么 存放已经遍历的元素值 什么时候需要用map? 遍历一边，这里面的元素值，后面都有可能要用就存起来。 代码难点： 掌握enumerate用法 [ɪ'njuːməreɪt] e + numer + ate 助记: e-出 + ......
大模型评测探索
大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： ......
【类库工具】 Assimp 支持三十几种模型格式的转换
Assimp.NET 发现一个导入导出解析的一个库，因为不懂C++，它有.net类库! 主要用于模型的导入和导出转换 github地址：https://github.com/StirlingLabs/Assimp.Net/tree/main ......
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 ......
中文大模型基准测试报告--SuperCLUE评测报告分享
SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 ......
自用 | Rust 基础学习资料
Rust语言圣经：Github，GitBook Rustt，RusttT 翻译小组的官方仓库，这里有国外优秀的技术文章、学习教程、新闻资讯的高质量翻译。 Rust语言周刊，每周五发布，精选过去一周的技术文章、业界新闻、开源项目和 Rust 语言动态 rust-by-practice，Learning ......
day06 代码随想录算法训练营 202. 快乐数
题目：202. 快乐数 我的感悟： 2024年了，你快不快乐？找找自己的原因。 理解难点： 分离数组 快乐数字的定义， 不快乐的数字会无限循环 代码难点： divmod用法, set用法 总结概括： 快乐就完事了！ 代码示例： class Solution: def isHappy(self, n: ......
Android学习笔记
一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......
Rocketmq源码学习1——Rocketmq基础
1.什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关键特性： 分布式架构： ......
day06 代码随想录算法训练营 349. 两个数组的交集
题目：349. 两个数组的交集 我的感悟： 轻轻松松 理解难点： python中 字典存,集合去重 代码难点： del要掌握 dic.get(i,0) +1 要掌握 总结概括： 无 代码示例： class Solution: def intersection(self, nums1: List[in ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
oban简单学习试用
以前简单介绍过oban 一个强大的elixir任务框架，支持不少类型模式的job 处理，以下是一个简单的试用 环境准备 数据库使用了pg，oban 使用了ecto 这个强大的orm 框架，添加了oban 依赖之后就可以使用包含的mix ecto 命令进行 表的创建了，数据库使用docker-comp ......