梯度 线性 机器03

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......

一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......

相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

数码管动态显示 二进制码转变为BCD码 动态显示驱动模块,是将传入的待显示的十进制数据,转换为位选和段选信号,传入的数据data是由数据产生模块产生的 二进制表示的十进制数需要转变为BCD码表示的十进制数,从而产生位选和段选信号 BCD码是使用四位二进制数表示二进制数 BCD码分为有权码(8421码 ......

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define Elemtype int #define ERROR -1 typedef struct Node { Elemtype e; Node* next; }Node,*LinkList; void InitL ......

在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......

23:59 我们不妨多一些对自己拥有的生活的感激，少一些比别人缺失的焦虑，这样才能够真正地获得生活的幸福和快乐。 ——彭凯平 敏感不是坏事。心有灵犀一点通，说的就是敏感。《论语》里说的“闻一知十”“举一反三”，都需要人的敏感。《中庸》说，“祸福将至，善，必先知之。不善，必先知之，故至诚如神。”如果一 ......

1 题目 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环 ......

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......

第一个例子是对计算器进行测试。 假设让你负责一个计算器小程序的测试工作，如何着手呢？假设先测试其加法运算功能，在字长为 32 位的计算机上运行，若随意取 2 个整数进行相加，那么测试数据的最大可能数目为 232x232=264。如果测试一组数据需要 1 毫秒，一天工作 24 小时，一年工作 365 ......

一元线性回归 用 y=a*x+b 来拟合一组数据 {{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}} matlab 中使用 polyfit x=data(:,1); y=data(:,2); p=polyfit(x,y,1); p (1) 为斜率 a，p (2) 为截距 b 多元线性回归 用 y=a ......

1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......

1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......

LeetCode 每日一题 2487. 从链表中移除节点 问题 给你一个链表的头节点 head 。 移除每个右侧有一个更大数值的节点。 返回修改后链表的头节点 head 。 解答 首先可以看出这是一个非常典型的单调栈，所以直接用单调栈即可解决 其次，单调栈是栈，那么就可以考虑递归，类似于 拓展1 的 ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

"-s" 参数 用于关闭捕捉，从而输出打印信息到控制台 "-v" 参数 用于显示具体的用例执行信息‘ 通过Pytest --help 查看帮助 1.运行名称中包含某字符串的测试用例 -k 2.简化输出信息 -q 3. 如果出现一条测试用例失败，则退出测试 -x 4. 指定目录以及特定类或方法执行 p ......

Synchronized 什么是 Synchronized：这是 Java 控制多线程访问共享资源的一种方式，是线程之间通信的一种方式。 什么同步代码块：同步代码块用于阻止多个线程同时对同一方法中的部分代码进行访问。 理解起来，可以看成同步代码块相当于一个保护共享资源的一块区域，这个区域需要有特定身 ......

海亮集训：01/03日 T1 T2 T3 T4 CF1697F 题意 构造一个长度为 \(n\) 的数列 \(a\)，其中 \(1\le a_i\le k\) 且 \(a\) 不降，即对于所有 \(1\le i \le n-1\)，\(a_i \le a_{i+1}\)。给出 \(m\) 个约束，有 ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

2024-01-03：用go语言，给你两个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 cost 和 time， 分别表示给 n 堵不同的墙刷油漆需要的开销和时间。你有两名油漆匠， 一位需要 付费 的油漆匠，刷第 i 堵墙需要花费 time[i] 单位的时间， 开销为 cost[i] 单位的钱。 一位 免 ......

一、环境及问题 操作系统环境如下： 操作系统：OpenEuler 22.03 LTS 安装方式：最小化安装 在操作系统安装完毕如果直接采用dnf或者yum方式安装docker: sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io 报如下错误： ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

1 题目 给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2： 输入：matrix ......

一、百度网盘SVIP超级会员共享账号 可能很多人不懂这个共享账号是什么意思，小编在这里给大家做一下解答。 我们多知道百度网盘很大的用处就是类似U盘，不同的人把文件上传到百度网盘，别人可以直接下载，避免了U盘的物理载体，直接在网上就实现文件传输。 百度网盘SVIP会员可以让自己百度账号的下载速度加快， ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......