模型 参数 理论matlab
机器学习模型的生命周期
动动发财的小手，点个赞吧！  您的模型如何变化？[Source](https://towardsdatascienc ......
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......
C# WebApi接收参数的常用方式
# C#后端开发请求相关知识 ## C# WebApi接收参数的常用方式 * 查询字符串参数：查询字符串是通过 HTTP GET 请求中的 URL 中传递的键值对。在 WebAPI 中，可以使用以下方式获取查询字符串参数： ```csharp // 使用 Request.QueryString 获取 ......
比Transformer快4成！Meta发布全新Megabyte模型，解决算力损耗硬伤
前言 本文介绍了vanilla KD方法，它在ImageNet数据集上刷新了多个模型的精度记录。 本文转载自新智元 作者 | Joey 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
m一级倒立摆的动态模拟和零极点配置控制器matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统，其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处，目的在于使得摆杆处于临界稳定状态，是进行控制理论研究的典型实验平台。20世纪50年代，麻省理工学院的控制论专家根据火箭助推器 ......
SpecInfer：小模型撬动大模型高效推理
近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工 ......
随机森林模型 的数学原理
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林中的每一棵决策树都是在随机样本和随机特征的条件下构建出来的，整个建模过程相当于将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要数学原理如下： 1. 决策树： 随机森林是由多个决策树构成的集成模型，而决策树是一种树 ......
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
【性能测试】性能测试的基本理论
目录 什么是性能测试？ 性能测试的目标是什么？ 性能测试的分类 性能测试中的可变因素 性能测试的指标 性能测试的指标分析 性能测试的基本流程 一、什么是性能测试？ 宏观上可以理解为：一个软件系统，实现其功能的完美程度！ 二、性能测试的目标 为了满足不同软件使用者对软件性能方面的需求！ 1、用户角度 ......
go exec.Command windows 参数引号转义问题
Go在windows上调用本地进程传参时的一个天坑 #Golang go在windows上exec.Command调用本地进程在传参的时候有一个天坑，举个栗子来说正常来说一般代码会这么写 ```go cmdLine := "notepad.exe " + `"D:\Program Files\Not ......
ASEMI单向可控硅BT169D参数，BT169D规格，BT169D大小
编辑-Z 单向可控硅BT169D参数： 型号：BT169D 断态重复峰值电压VDRM：600V 平均通电电流IT(AV)：0.6A R.M.S通电电流IT(RMS)：0.8A 通态浪涌电流ITSM：10A 平均栅极功耗PG(AV)：0.1W 峰值门功率耗散PGM：0.5W 工作接点温度Tj：-40~ ......
在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
MegEngine 使用小技巧：如何解读 MegCC 编译模型几个阶段 Pass 的作用
MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器，具备极其轻量的 Runtime 二进制体积，高性能，方便移植，极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化，内存规划，最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
《软件测试52讲》读书笔记（十三） —— 数据脚本解耦+页面对象模型
数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试，让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现，只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题，实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......
大语言模型技术原理
总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方... ......
MATLAB R2023a Mac(专业编程和数学计算软件)
MATLAB r2022b是一款功能强大的编程和数学计算工具，取用于处理科学、工程和数学应用程序中的复杂数据，可用于科学研究、信号处理、计算机视觉，机器学习，人工智能以及相关软件领域。 适用范围： MATLAB是一款功能强大的编程工具，可以帮助您完成科学、工程或数学应用程序的开发工作。在您进行计算时 ......
Falcon猎鹰：史上最强开源大语言模型
号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。 最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFace OpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只 ......
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在信道变化迅速的系统中，通常依靠频域的导频子载波进行信道估计。导频子载波按照特定的规则插入到时频两维资源中。导频子载波处的信道响应可以通过最小二乘法(least-square，ls)和线性最小均方误差法(linearm ......
MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32594 原文出处：拓端数据部落公众号 在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。 ......
m基于钱搜索算法的BCH编译码matlab仿真,仿真输出误码率曲线和编码增益曲线
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 BCH编译码是一种纠错能力强，构造简单的信道编译码。BCH编译码的生成多项式可以由如下的式子表示： ①BCH码是一种纠错码、线性分组码、循环码。 ②需要传输信息位数：k ③纠错能力：t ④总码长（信息位+监督位）：n ......
m基于Berlekamp-Massey钱搜索算法的BCH译码误码率matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 BCH编译码是一种纠错能力强，构造简单的信道编译码。BCH编译码的生成多项式可以由如下的式子表示： ①BCH码是一种纠错码、线性分组码、循环码。 ②需要传输信息位数：k ③纠错能力：t ④总码长（信息位+监督位）：n ......
详解WPF线程模型
> Dispatcher可以强制将某个代码片段在特定的Thread上执行。 在WPF中，每个线程都有一个与其关联的Dispatcher，通过Dispatcher的Invoke或BeginInvoke或InvokeAsync可以将指定的代码强制在其关联的线程上执行；Invoke是同步的，代码未在关联线 ......
如何使用 Megatron-LM 训练语言模型
在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 的创建 ......
Flask route：路由参数、methods：请求方式
路由参数： string 接收任何没有斜杠（'/'）的文件（默认） int 接收整形 float 接收浮点型 path 接收路径，可接收斜线（'/'） uuid 只接收uuid字符串，唯一码，一种生成规则 any 可以同时指定多种路径，进行限定 示例： # string：重点 @blue.route ......
统计学习方法：感知机模型例题
## 统计学习方法：感知机模型例题 ### 1. 感知机学习算法的原始形式  ### 2. 例题 ``` 例 ......
模型训练-tips
模型冻结部分层的训练方式： 第一步：在训练之前，将除了Embedding之外的层设置为param.requires_grad = False，如下所示： for name, param in model.named_parameters(): if "model.embed_tokens" not ......
李宏毅语音课程-RNN-T模型
rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
李宏毅语音课程笔记-CTC模型
ctc只要encoder即可。输入一个x，encoder输出一个h, 经过一个linear classifier输出预测的字符(包括空字符Φ)。 训练时，需要穷举alignment，再使用cross-entropy进行反向梯度参数更新。 ctc存在的问题： 会出现“结巴”。linear classi ......