机器 线性lda 25
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
机器学习 目录
学期内是更不动了，之后慢慢填。 优化 梯度下降 Gradient Descent 与随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 随机方差缩减梯度下降 Stochastic Variance Reduced Gradient 镜像下降 Mirror Descent 与线性耦合 ......
数据结构线性表
线性表的两种存储结构： 1.顺序存储（线性表若采用链式存储结构时，内存中可用存储单元的地址连续或不连续都可以） 2.链式存储（线性表若采用顺序存储结构时，必须占用一片连续的存储单元） 线性表的顺序存储结构 顺序存储结构在存、读数据时，不管是哪个位置，时间复杂度都是O(1)；而插入或删除时，时间复杂度 ......
线性dp
1.数字三角形。acwing 898. 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 const int N = 520,INF = 1e9; 5 int n; 6 int a[N][N]; //表示每一个点 7 int f[N][N]; ......
线性代数导论MIT第二章知识点下
2.3--2.7的知识点 1.使用矩阵消元 2.消元矩阵 3.行交换矩阵 4.增广矩阵 2.4 矩阵运算规则 行与列 方块矩阵与方块乘法 舒尔补充 2.5逆矩阵 乘积AB的逆矩阵 高斯乔丹消元法计算A^(-1) A的逆矩阵 A=LU分解 消元法的时间消费： 转置和排列 内积的意义 排列矩阵 ......
NLP-Beginner-实验一-基于机器学习的文本分类
任务 基于logistic回归和softmax rengression的文本分类 实验 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响 shuffle 、batch、mini-batch 处理流程 读取文本->提取词向量（BOW，N-gram）->softmax回归->输出预测特征 实验设置： ......
钉钉机器人使用示例
资料 官网：https://open.dingtalk.com/document/org/application-types 接入步骤 创建群聊 智能群助手，添加一个机器人 - 自定义机器人 复制webhook 使用 java client端调用webhook添加通知 ......
2023 互测 R2T1 序列的线性做法
把原题做法 GF 的系数进行 OEIS，发现那个三角形就是 Catalan 数的 GF 复合上一个 \(xy(1-x)\) 的形式。 更为奇妙的是，OEIS 下面竟然给出了一个通项公式，\(T(n,k)=(-1)^{n-k}{k\choose n-k}C_k\)，其中 \(C\) 是 Catalan ......
码-MDS线性码
在码-综述中，我们讨论了Singleton Bound，得出码字集合C中的码字的参数是（n，K，d），其中K ≤ qn-d+1 在线性码中，K = qk ≤ qn-d+1，即有 k ≤ n - d + 1 1.MDS线性码的定义 C是参数为 [n，k，d ] 的线性码且 d = n - k + 1， ......
码-线性码
1.定义 若C是Fqn的一个线性子空间，则称C是一个线性码。 既然是线性子空间的话，一定有维数，例如C的维数是k，上一章引进的量中码字个数K=qk 上一章引进的量中（n，K，d）， 码字个数K，最小距离d 现在引进线性码[n，k，d]，码长n，码的维数k，最小距离d 2.线性码的最小距 d(C) = ......
25届实习秋招-Java面试-MySQL数据库面试题整理-牛客网近一年
MySQL 概述： 关系型数据和非关系型数据库的区别，有哪些应用场景 有哪些非关系的 单表操作： 三种SQL语言类型，MySql本身常用命令 DDL-数据定义语句： 表的常用操作 truncate / delete --drop 操作的区别 varchar最大字节数 DML Update语句的sql ......
线性回归的代码实现
1.初始化步骤 import numpy as np from utils.features import prepare_for_training class LinearRegression: def __init__(self, data, labels, polynomial_degree= ......
【第25章】移动应用安全需求分析与安全保护工程
25.1 移动应用安全威胁与需求分析 25.1.1 移动应用系统组成 包括三个部分： 一是移动应用，简称 App; 二是通信网络，包括无线网络、移动通信网络及互联网； 三是应用服务端，由相关的服务器构成，负责处理来自 App 的相关信息或数据。 25.1.2 移动应用安全分析 移动应用的安全威胁主要 ......
c3w2_机器学习（ML）策略2
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好，那么通过手工去检查算法所犯的错误，这个过程称为错误分析（Error Analysis）。 举例如下，团队开发的识别猫咪的分类器，在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能，通过分析算法的错误样本，发现其中有 ......
c3w1_机器学习（ML）策略1
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略？ 比如下面这个识别猫的分类器，目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能，有很多待选的方法。但是该如何去选择呢？ 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 ......
P25 倒装
目录1 完全倒装（谓语动词完全在主语前）副词倒装表语的倒装2 部分倒装（仅助动词提前）句首有否定意义的词句首有 onlyif...should... 构成虚拟语气得倒装固定句型中的倒装3 形式倒装（谓语动词不提前；仅将强调内容提至句首）感叹句中的倒装比较级句型中的倒装（如“the more...，t ......
acwing276机器任务的证明
假设我们已经给每一个任务分配了一种模式了 那么相同模式的任务排在一起的时候肯定重启次数最小 对涉及到的模式，我们还原回二分图上 就是在二分图上尽量选择少的节点（一种模式代表一次重启次数，因为相同模式都是放在一起的），使每一个任务都可以被安排 就可以转换为最小点覆盖问题 ......
数组模拟线性表
//使用数组实现线性表 //为了简单起见，表中的数据都是int类型 #include<stdio.h> #include<malloc.h> //定义线性表数据类型 typedef struct List{ int data[100];//最多存放100个int int last;//线性表最后一个 ......
线性表A，B顺序存储合并
7-1 线性表A，B顺序存储合并 有两张非递增有序的线性表A，B，采用顺序存储结构，两张表合并用c表存，要求C为非递减有序的，然后删除C表中值相同的多余元素。元素类型为整型 #include<iostream>#include<cstring>using namespace std;typedef ......
线性回归
线性回归是一种用于建模和分析两个变量之间关系的统计方法。在简单线性回归中，我们考虑一个自变量（输入特征）和一个因变量（输出目标）之间的线性关系。这个关系可以表示为一条直线，其方程可以用来预测因变量的值。 以下是线性回归的基本步骤和概念： 问题定义： 确定问题，并明确自变量和因变量。例如，我们想要预测 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
数据结构C语言之线性表
发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 1.1线性表的定义 线性表是具有相同特性的数据元素的一个有限序列 对应的逻辑结构图形： 从线性表的定义中可以看出它的特性： （1）有穷性：一个线性表中的元素个数是有限的 （2）一致性：一个线性表中所有元素的性质相同，即数据类型相同 （3）序列性：各个 ......
9、线性布局（Row和Column）
自定义的IconContainer void main() { runApp(MaterialApp( theme: ThemeData(primarySwatch: Colors.yellow), home: Scaffold( appBar: AppBar(title: const Text(" ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
500mA 线性锂电充电芯片 DP4054/DP4054H完全兼容替代TP4054
锂电池工作原理 锂电池是一种新型的可充电电池，其具有体积小、重量轻、容量大耐用性强等特点，因此被广泛应用于手机、笔记本电脑、移动电源等电了设备上。 充电原理是指电池在充电过程中，用电流将锂离子从外部电源输入电池，使其形成 一个电荷差，实现充电。 锂电池充电原理是采用化学反应，将外部电源的电能转变成化 ......