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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-8 OvR与OvO
接下来训练模型，看看使用OvO实现多分类的分类准确度。 ? 使用OvO方式分类准确度为78%左右，显然比使用OvR的65%的准确率要高很多，使用OvO方式实现多分类虽然耗时但是分类的结果更加准确。
4.8K51发布于 2020-03-26 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-8)
HHDB Server支持多计算节点集群的节点自治。以下简称计算节点集群中Primary状态的计算节点为Primary计算节点；计算节点集群中Secondary状态的计算节点为Secondary计算节点。Primary和Secondary计算节点的数据服务完全对等，均支持所有类型的数据操作且保证数据的一致性。集群中一个或多个（不支持多数计算节点同一时间故障）节点发生故障后，只要还有一个或更多节点可用，则整体数据服务依旧可用。
30010编辑于 2024-11-29 - 来自专栏HansBug's Lab
1297: [SCOI2009]迷路
read(cx); 47 if cx<>'0' then 48 a[j*9- end; 50 readln; 51 end; 52 b:=ksm(a,m); 53 writeln(b[n*9-
71450发布于 2018-04-10 - 来自专栏机器学习-大数据
蓝桥杯-寒假作业
样例输入输出： 6+7 = 13 9-8 = 1 3*4 =12 10/2 = 5 就是一种方法 思路讲解： 因为数据比较小，目前只涉及到13个数，完全可以考虑使用暴力枚举的方法。 # 3*4 = 12 ## 1，6，7，8，9，11，13 ## 1+8 = 9 ## 13-6 = 7 #总计 16 # 10/2 = 5 ## 3*4 = 12 ## 6+7 = 13 ## 9-
33820编辑于 2023-03-01 - 来自专栏叶子陪你玩编程
24点游戏（上）
24点游戏中每张牌必须只能用一次，如抽出的牌是3、8、8、9，那么算式为（9－8）×8×3或3×8÷（9－8）或（9－8÷8）×3等。 ? 如果做成GUI效果，是这样的。 ?
2K20发布于 2021-05-24 - 来自专栏数字IC小站
低功耗设计方法--频率与电压缩放考虑的因素
因此，同步接口的标准模型崩溃了。 一种解决方案是使用异步接口。ARM1176 一种启用 DVFS 的配置采用这种方法。它为 AXI 总线提供异步接口，并配有双向同步器。 图 9-8 显示了处理这个问题的一种方法。 这种方法需要一个始终是总线时钟 (HCLK) 倍数的 CPU 时钟。我们在 CPU 和 AMBA 总线之间的接口处添加锁存器。
54710编辑于 2022-08-26 - 来自专栏米扑专栏
【leetcode】Best Time to Buy and Sell Stock II
must sell the stock before you buy again). for example： array[] = { 2, 5, 3, 8, 9, 4 } ， maxProfit = (9-
58520发布于 2019-02-19 - 来自专栏站长的编程笔记
Java运算符执行顺序对照表
、*= 、/=、 %=、 &=、 |=、 ^=、 <、<= 、>、>= 、>>= 混合赋值运算符 从右向左 Java算数运算符 +：加法，如：int a = 1+2; -：减法，如：int a = 9-
1.2K20编辑于 2022-12-04 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言秩相关分析
孙振球《医学统计学》第4版例9-8。 某省调查了1995年到1999年当地居民18类死因的构成以及每种死因导致的潜在工作损失年数WYPLL的构成。以死因构成为X，WYPLL构成为Y，作等级相关分析。
18810编辑于 2026-05-26 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
java编程思想第四版第十三章字符串 习题
Match "" at positions 6-5 Match "" at positions 7-6 Match "" at positions 8-7 Match "" at positions 9- Match "" at positions 6-5 Match "" at positions 7-6 Match "" at positions 8-7 Match "" at positions 9-
46120发布于 2020-09-27 - 来自专栏新智元
大模型用Python代码推理，性能暴涨12%
「代码链」让大模型用代码思考 除了CoT，先前的工作还有多种方法来提升大模型推理能力。 最新工作中，研究人员提出了「代码链」（CoC），其中大模型不仅编写一个程序，还可以改善大模型基于代码的推理能力。 一般来说，对于这些任务，结果在语言上很复杂，但在代码上却很简单，比如，多步算术Q任务：（（-3+5×8×-4）-（9-8×-7））=）。 然而，CoT只为最大的模型（d-3）带来性能优势，而CoC在较小的模型（a-1、b-1、c-1）上也优于直接问题解答基线，这表明较小的模型更容易输出结构化代码作为中间步骤，而不是自然语言。 指令调优模型 为了与使用聊天界面的指令调优的模型进行比较，研究人员向模型发出指令，以引出所需的推理方法。 对于基线，作者要求模型「直接回答」（Direct）或 「逐步思考」（CoT）。
69210编辑于 2023-12-28 - 来自专栏软件方法
《软件方法》第9章 分析类图进阶（20180619更新）
高坡砍柴要留桩，平地起房要留窗 《野合万事兴》；词：左小祖咒，曲：左小祖咒，唱：左小祖咒、宝罗，2008 本章在假设读者已经掌握类建模基本知识的前提下，讲述一些可以帮助建模人员得到更高质量类模型的进阶建模技能 常见类图如图9-8所示。 ? 图9-8 “事物”和“描述”的分离 例如，应用在“公文”上，可以得到图9-9。 ? 很多模式通过把泛化转成关联来简化模型，套路如图9-24。 ? ? 图9-24泛化转成关联的套路 下面我们来看一些常见的分析模式。 9.2.3 人员 人员的管理是很多系统不得不考虑的。 图9-29 泛化转成关联 如果觉得图9-29不好理解，可以把类模型转成关系数据库模型，填上数据帮助理解。图9-30展示了映射到关系数据库之后，将图9-25所示人员的信息填充到“联系方式”表时的数据。 图9-35 抽象出人际关系类型 如果觉得图9-35不好理解，可以把类模型转成关系数据库模型，填上数据帮助理解。图9-36展示了映射到关系数据库并填充数据后的情况。 ? ? ?
75030发布于 2019-09-23 - 来自专栏软件方法
软件方法（下）第9章分析类图案例篇Part01
改进的业务序列图如图9-8。 图9-8 答题抽奖流程改进业务序列图 注意，引进的系统依然叫“UMLChina系统”，并非“UMLChina答题抽奖系统”。 9.1.4 系统用例图 从图9-8映射“UMLChina系统2022”的用例图如图9-9。
74310编辑于 2022-10-31 - 来自专栏学习
【软件测试】敏捷模型（Scrum模型）和V模型、W模型
敏捷模型 前面的那些模型以前非常流行，但现在开发人员在使用的时候会遇到各种问题。主要困难包括在项目开发期间处理来自客户的变更请求，以及合并这些变更所需要的高成本和时间。 在实际工作中，一款产品的功能是不断在变化的 所以为了克服这些缺点，就提出了敏捷软件开发模型。在敏捷模型中，需求被分解成许多可以增量开发的小部分。敏捷模型采用迭代开发。每个增量部分都是在迭代中开发的。 敏捷模型主要旨在帮助项目快速适应变更请求。 V 模型 V 模型中，明确的标注了测试过程中存在的不同类型的测试 右边的测试，都需要参考左边对应高度的要求 缺点： 仅仅把测试作为在编码之后的一个阶段，未在需求阶段就介入测试。 缺点和瀑布模型一样 W 模型（双 V 模型） V 模型中未将测试前置的问题在 W 模型中得以解决 开发 V 模型并不是单单指编码阶段，而是为产品开发流程而实施的各个阶段 测试的对象不仅是程序，需求、
3.3K10编辑于 2024-11-15 - 来自专栏数据万花筒
模型分类之生成模型与鉴别模型
一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布，而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布，换句话说也就是，生成模型学习了所有数据的特点，判别模型则只是找出分界。 ? 二、生成模型与鉴别模型详细介绍 ? ? 三、生成模型与判别模型的优缺点 概率图分为有向图（bayesian network）与无向图（markov random filed）。 在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型，无向图多为判别模型。 生成模型（Generative Model），又叫产生式模型。 所以生成模型和判别模型的主要区别在于：添加了先验概率 即：生成模型：p(class, context)=p(class|context)*p(context) 判别模型：p(class|context) ； （5）判别模型的性能比生成模型要简单，比较容易学习。
2.2K20发布于 2020-12-30 光照模型：Phone模型
Phong模型1) 向量定义（对应图中几何关系）P：表面上一点（当前像素/片元的位置）N：该点的单位法线（图中虚线方向），N = normalize(N)L：光照方向（从点 P 指向光源 LightPos 2) Phong 三项：环境光 + 漫反射 + 镜面反射Phong 模型把最终颜色/亮度写成： I = I_ambient + I_diffuse + I_specular(1) 环境光 Ambient color = (ambient + diffuse + specular) * uObjectColor; FragColor = vec4(color, 1.0);}Blinn-Phong模型在 phong模型的基础上，改变高光的计算，不使用反射向量，取而代之的是半程向量H：H = normalize(L + V)几何意义：H 是 L 和 V 的角平分方向。 镜面反射（替换为 Half Vector）：undefined I_specular = Ks * Il * (max(dot(N, H), 0) ^ shininess)其他项计算和phong模型的计算一致
22000编辑于 2026-02-10光照模型：Gouraud模型
它不是一个新的光照模型（不改变 Phong/Blinn-Phong 的公式），这两种光照模型的不同就是在不同的阶段计算光照。 （高光消失）、高光漂移、大片三角形上光照显得不真实主要是性能成本；若法线质量差会暴露法线问题但不属于插值缺陷 适用场景 移动端/低端硬件、物体很多、以漫反射为主、网格较密的模型 高质量渲染、强高光材质（金属/塑料/车漆等）、网格较粗也要细节的情况 与光照模型关系 可搭配 Lambert/Phong/Blinn-Phong；只是“在哪算”
23700编辑于 2026-02-10- 来自专栏陶陶计算机
PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 此时拟合目标就变为F(x)，F(x)就是残差： [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object , 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict( model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
3.6K20编辑于 2022-05-12 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。 此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。 3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。 此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。 restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
3.7K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏计算机视觉
人工智能基础——模型部分：模型介绍、模型训练和模型微调 ！！
前言 本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。 模型族谱 一、什么是模型 模型是一个函数：将现实问题转化为数学问题（Encoder编码器），通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案（Decoder解码器）。 激活函数 二、什么是模型训练 模型训练：模型训练的本质是一个求解最优化问题的过程。 模型构建： 选择或设计模型架构，这可以是简单的线性模型、决策树，或是复杂的神经网络。 初始化模型参数，这些参数将在训练过程中被优化。 微调的定义 大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 2.
16.1K23编辑于 2024-03-19
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