注意力 机器

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......

Service层代码 begin、end、status为传入Mapper层getOrderSaleOp10方法的参数 GoodsSalesDTO中name、number是接收返回值的成员变量 Mapper层代码 其中#{status} #{begin} #{end}与Service传入的map参数中 ......

目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......

1、需要配置ssh服务器的时候，源文件为target/xxx.jar 2、删除头信息用 target 3、远程服务器ssh中的目录填写 绝对地址，例如: /home/test/xxx 4、执行的 sh也要写绝对地址，且用 nohup bash /home/test/xxx.sh 启动 5、远程服务器 ......

一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......

恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......

机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 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 那么用来分析的数据，从历史数据 ......

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 ......

附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......

\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......

select函数中的坑(C语言) 最近写了一个测试驱动的poll函数的应用程序，在应用层中调用select进行操作，设置好timeout之后，如果只对select()调用一次，就没有问题。但一旦多次调用后，就变成只有第一次timeout有效，后面的都没有效果了。 #include <sys/type ......

[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......

目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......

一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......

最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......

企业网站开发是现代商业中不可或缺的一部分。随着互联网的快速发展，企业网站成为企业与客户之间沟通的重要渠道。在这篇短文中，我将探讨企业网站开发的重要性以及一些关键的考虑因素。 首先，企业网站的开发对于企业来说至关重要。一个精心设计和开发的网站可以帮助企业树立专业形象，并提供有效的市场推广工具。通过网站 ......

当公司使用数据加密软件时，具体的关注点和优势包括： 数据保护： 加密确保敏感数据在传输和存储过程中不容易被未经授权的访问者获取，增强了数据的保密性。 防范数据泄露： 通过有效的密钥管理和访问控制，公司可以最小化数据泄露的风险，确保只有授权人员能够访问特定的加密数据。 遵守法律： 符合数据隐私法规和行 ......

要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......

先看代码： 这里为了排版方便用的图片，也有行号，说明如下： 1. 80386的部分机器码如下： 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号， SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示，例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此，图中第三行代 ......

原文链接：https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接：https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......

前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 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 ......

一台16核32进程的服务器可以同时转码30路左右的H.265的视频流（cpu消耗80%，内存消耗60%），极限情况下可以转码41路。 ......

主动表被动 need,want,require (需求，要求) deserve (应得，值得) be worth (值得) not bear (经不住) 后面接doing主动表被动 ex：the room needs cleaning 这个房间需要被打扫 主动表被动 done 和being done ......

更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......

依据部门的统计数据，70%的生产事故都和生产变更操作相关，而究其原因，重要的一点即是变更方案准备不充分，导致生产变更过程中的操作和实施步骤中的操作存在差异，重要操作在实施步骤中存在遗漏、细节缺失，对于可能出现的意外场景，准备不充分，缺少预案，或者预案实施后会引发其它的次生问题。 自18年10月接手X ......

目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......

跨空间学习的高效多尺度注意模块 摘要 在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意机制在产生更多可识别的特征表示方面具有显著的有效性。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表征带来副作用。 本文提出了一种新型的高效多尺度注意力(EMA)模块。为了保留每个通道上的信息和减少计算开销，我们将部 ......

参考： https://blog.csdn.net/qq_38122800/article/details/132663030 https://blog.csdn.net/weixin_42289273/article/details/122912938 https://zhuanlan.zhihu ......