随想录 训练营 序列 随想
物体检测序列之一:ap, map
准确率(Precision)，也叫正确预测率(positive predictive value)，在模式识别、信息检索、机器学习等研究应用领域，准确率用来衡量模型预测的结果中相关或者正确的比例。而召回率(recall)，也叫敏感度(sensitivity)，即模型预测的结果中相关或正确的数量占样本 ......
物体检测序列之一:NMS
IoU (Intersection over Union)，交并比，是衡量物体检测模型在特定数据集上检测效果好坏的一个常用的标准，通常情况下，想要通过IoU来衡量物体检测模型好坏需要具备以下几点： 1. 在物体检测任务重，是指数据集通过人工手动(偶尔也有机器)标注出的物体轮廓框的标注信息(groun ......
Java序列化
一、序列化和反序列化 序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程 反序列化：将在序列化过程中产生的二进制字节流转换成数据结构或对象的过程 常见场景： 1、网络传输时，对象需要先被序列化，接收到后再进行反序列化 2、将对象持久化到磁盘、文件时需要先进行序列化，从磁盘或者文件读取对象时需要进行反序 ......
利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......
GPT生成式预训练Transformer架构应用实战
[toc] GPT生成式预训练Transformer架构应用实战 ## 1. 引言 人工智能在过去几年发展迅速，深度学习和Transformer架构成为了当前人工智能领域的热点。GPT生成式预训练Transformer架构是深度学习中的一种新型架构，可以更好地处理自然语言生成任务，因此受到了广泛关注 ......
利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互
[toc] 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答中，机器能够以自然的方式与人类进行对话，通过理解人类的问题，为其提供相关的答案。在人机交互中，机器能够与人类进行更加流畅和自然的交 ......
基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析
[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......
2.6 类神经网路训练不起来怎么办 (五):批次标准化 (Batch Normalization)简介
# 1. 提出背景 在前文,我们提过$error\ surface$在不同方向的斜率不一样,因此采用固定的学习率很难将模型$train$起来,上节提出了自适应学习率,这里还有一个方法就是直接将e$rror\ surface$铲平. 或许首先想要提出的是为什么会产生不同方向上斜率相差很大的现象.观察下 ......
代码随想录算法训练营第九天| 232.用栈实现队列 225. 用队列实现栈
232.用栈实现队列 注意： 1，构造函数不需要 2，需要有两个成员变量 in out 代码： 1 class MyQueue { 2 public: 3 stack<int> in; 4 stack<int>out; 5 MyQueue() { 6 7 } 8 9 void push(int x) ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22273 最近我们被客户要求撰写关于LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除 动机 它有两个非常自然的用途， ......
Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24480 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化 ......
模型训练
1. bert为什么attention除以根号下d 原因：因为点积的数量级增长很大，因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例： 在没有除以根号d时， raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍
理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......
超市管理系统（系统模块设计）-自我训练
本系统分为以下几个模块：（1）登陆系统模块：管理员或用户登录账号密码，可根据登录的账号身份不同赋予相应的权限，显示相应的模块。 （2）首页模块：包括个人中心、退出登录等简单便捷的功能。 （3）管理员管理模块：包括新增管理员、删除管理员、查询、重置查询、编辑等人员信息管理。 （4）用户管理模块：包括新 ......
超市管理系统（数据库设计）-自我训练
数据库设计本系统采用关系型数据库MySQL进行数据存储。数据库中包括以下数据表：（1）用户表：存储用户（或管理员）的登录信息。（2）仓库表：存储仓库的基本信息。（3）物品分类表：存储商品类别单信息。（4）物品表：存储具体物品信息。（5）记录表：记录商品出、入库存，操作时间等信息。（6）菜单表：存储各 ......
超市管理系统（环境配置与采用技术）-自我训练
环境配置:JDK17.0.3、Maven3.9.2、Mysql 5(配合Navicat 16 MySql使用) 本系统主要采用IDEA专业版进行开发（Spring 自带Tomcat） 前端使用HTML、CSS、JavaScrip技术，框架采用nodejs 、 vue脚⼿架、element-ui 后端 ......
超市管理系统（实体类）-自我训练
其中User代码如下： package com.wms.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;import com.bao ......
代码随想录Day23｜回溯算法
今日任务： 77. 组合 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合 什么是回溯法 回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。 在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯，例如二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯 (opens new window)。 回溯是递归的副产品，只要有递 ......
生成式预训练Transformer在机器翻译中的应用与挑战
[toc] 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一，而生成式预训练Transformer(GPT)技术则是目前机器翻译领域的前沿之一。本文将介绍GPT技术的原理、实现步骤和应用场景，并探讨其在机器翻译中的挑战和发展趋势。 ## 1. 引言 机器翻译是一个重要的应用领域，因为翻译需要将一种语言的文字转化 ......
换个思路，简单很多——B3637 最长上升子序列
题面：B3637 最长上升子序列 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 可恶，搞了半天结果是很简单的一个题目 我一直在想 目标序列 的左右对称 即序列中每一个负数块的和都小于左右两侧任一部分的和后来看了几个题解，发现只要从一个方向扫一遍，就必定扫到最优解 将和记录下来，取 ......
利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......
GPT生成式预训练Transformer架构应用实战
[toc] GPT生成式预训练Transformer架构应用实战 ## 1. 引言 人工智能在过去几年发展迅速，深度学习和Transformer架构成为了当前人工智能领域的热点。GPT生成式预训练Transformer架构是深度学习中的一种新型架构，可以更好地处理自然语言生成任务，因此受到了广泛关注 ......
利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互
[toc] 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答中，机器能够以自然的方式与人类进行对话，通过理解人类的问题，为其提供相关的答案。在人机交互中，机器能够与人类进行更加流畅和自然的交 ......
基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析
[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......
代码随想录算法训练营第八天| 28. 实现 strStr() 459.重复的子字符串
28. 实现 strStr() 难点： 1，制作KMP算法 2，next 数组要求的是，找到的下标：0/ s[i]==s[j]才可以跳出来 代码： 1 vector<int> getNextList(string needle) 2 { 3 vector<int> next(needle.size( ......