序列seq机器seq2seq
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33484 原文出处：拓端数据部落公众号 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。 首先，让我们导入我们需要的库： import pand ......
【C#】[Serializable]的作用 序列化--01
定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
Python中关于对象序列化实现和原理
pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
欧拉序列
欧拉路和欧拉回路 欧拉路 经过图中所有边恰好一次的通路就被称为欧拉通路或者欧拉路 感觉这一块的算法会用到dfs 欧拉回路 经过图中所有边恰好一次的回路可以被称为欧拉回路 无向图 对于无向图G，G中存在欧拉回路当且仅当G中所有度非0的点都是联通的，且没有奇数度数的点 这里科普一下什么是度:包括一个点的 ......
C# 使用protobuf序列化反序列化数据
protobuf是谷歌的一个序列化数据结构的协议，性能高，存储占用小 经过我的测试对比 1，最慢的是C#内置的BinaryFormatter，这个玩意能不用则不用 2，然后是json，用起来很方便，比BinaryFormatter快了1-2倍 3，接下来就是protobuf，不过需要给类的成员加上特 ......
批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列
所需文件列表： 文件介绍： （1）Junction_seqences.dat为连接序列，其格式如下： （2）Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列，其格式如下： （3）Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列，其格式如下： （4）./seq_for_predict/ 为 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
P9744 「KDOI-06-S」消除序列
CSP前的晚自习本来想打板子的，但是没有做题的欲望，就来写题解了。 小清新 dp。 思路 先观察每一个操作，发现操作一最特殊，思考下它有什么性质。如果我们进行了一次以上的操作一，一定不是最优的。因为每次都会把前 \(i\) 个数都变成零，重复之后就会覆盖原来的操作，回到第一次操作的初始状态，这样前 ......
序列化组件
作用： 1. 序列化,序列化器会把模型对象转换成字典,经过response以后变成json字符串 -Book--序列化器 >字典--同过drf:Response--》json格式字符串 >传给前端 2. 反序列化,把客户端发送过来的数据,经过request以后变成字典,序列化器可以把字典转成模型 j ......
Django quertset、set的序列化
一、几种序列化 import json # 序列化queryset def xuliehuaQueryset(request): querylist = models.LsTable.objects.all() querylist_json = serializers.serialize("json ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
fastapi项目 06-新增项目接口，序列化查询结果
前言 新增项目，一般都会记录是哪个用户新建的，往往一个用户可以新建多个项目，于是数据库模型就可以建立一对多的关系。 1. 新建数据库模型(一对多) # apps/model/models.py class User(DbModel) ...... # 一对多 projects = relations ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
6、postgres序列创建、删除与重置
postgres序列创建、删除与重置 1、序列创建 sequence_name为要创建的序列名称；start_value指定起始值；increment_by指定每次递增/递减的量；min_value和max_value分别设置最小值和最大值；cache_size表示可以从内存中获取的序列号的数目。 ......