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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
图片 下表示收集到的六个训练数据。 我们将权重向量与数据的特征向量内积大于 0 的数据返回值 1，而将内积小于 0 的数据返回值 -1。我们可以将其定义为一个新的函数，这个函数被称为 判别函数。
63210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.3K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏AI
AI训练师入行指南（四）：模型训练
——从璞玉到珍宝：数据雕刻师的终极修炼 一、开篇在《指南（三）》中，我们根据场景选择了合适的AI模型——就像选定了雕刻和田玉的工具与技法。 现在，我们正式进入训练阶段：用特定数据集将模型从粗坯打磨成传世珍宝。 “用翡翠原石雕佛像，用和田玉刻印章——特定数据集就是AI模型的专属玉料。” 数据集的核心价值领域适配性：用医疗影像数据训练的模型，能识别癌症结节；用电商评论训练的模型，能感知用户情绪波动。 质量决定上限：标注精准的1000条数据，胜过混乱的10万条噪声数据。 成熟AI模型案例解析(1) DeepSeek-Chat（深度求索）数据燃料：千万级高质量中文对话数据（含代码、百科、小说） 训练成果：能生成符合中文语境的代码注释，甚至写出“鲁迅风格”的段子。 真正的AI匠人懂得：用正则化约束过拟合野马，以混合精度在有限资源中雕琢精品——这不是塑料玩具的组装，而是用数据刻刀打磨智能传世珠宝。
73910编辑于 2025-03-31 - 来自专栏FreeBuf
AI领域的预训练与自训练
最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。 01 使用监督学习获得预训练模型 作为实验，研究者首先在Imagenet上训练分类网络作为预训练模型，之后监督得到的预训练模型作为骨干网络在COCO数据集上进行训练。 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 统一实验条件下三种预监督方法对比 作为与监督预训练与无监督预训练的对比，对照实验表明使用自训练方法得到的预训练模型在各种数据增强模式，不同主任务训练集尺寸的情况下都能获得明显受益，且显著优于基线(不使用预训练模型 在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
1.9K10发布于 2020-11-16 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.1K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
68240发布于 2019-11-08 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.1K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏coding for love
2-3 webpack的正确安装方式
webpack是基于node开发的环境打包工具。首先需要安装node环境。 进入node官网，尽量安装最新版本的稳定版node。因为提高webpack打包速度有两个重要的点：
60320发布于 2019-05-14 - 来自专栏人工智能小白
AidLux智慧社区AI实战训练
AidLux智慧社区AI实战训练 一、主要目标 围绕智慧社区基本定义、场景需求理解、算法设计实现、边缘设备部署等核心要点，利用边缘设备AidLux，带大家完成智慧社区里面的两个典型场景：高空抛物和车牌识别的算法开发 二、主要内容 1) 智慧社区的各类场景算法的划分； 2) 智慧社区项目落地方式； 3) 边缘设备在智慧社区中的应用场景； 4) 高空抛物场景算法设计及实现； 5) 车牌数据集整理及训练； 6) 车牌识别算法部署及验证 vd_source=fbbf0424880919cc7d918ef607fef2e6 五、心得体会 通过AidLux智慧社区AI实战训练课程的学习，掌握了智慧社区基本定义、面向应用场景的算法设计及实现、
74200编辑于 2023-03-05 - 来自专栏AI系统
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式，它将训练工作量分散到多个工作节点上，从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练，但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。 （Hybrid Parallel），可扩展的分布式训练组件，如：设备网格（Device Mesh）、RPC 分布式训练以及自定义扩展等。 具体来说，这些功能的实现可以分为三个主要组件：分布式数据并行训练（DDP）是一种广泛采用的单程序多数据训练范式。在 DDP 中，模型会在每个进程上复制，每个模型副本将接收不同的输入数据样本。 基于 RPC 的分布式训练（RPC）支持无法适应数据并行训练的通用训练结构，例如分布式流水线并行、参数服务器范式以及 DDP 与其他训练范式的组合。 通过充分利用这些分布式训练组件，开发人员可以在各种计算要求和硬件配置下高效地训练大模型，实现更快的训练速度和更高的模型准确性。
67610编辑于 2024-12-07 - 来自专栏AI系统
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文将会介绍感知量化训练（QAT）流程，这是一种在训练期间模拟量化操作的方法，用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。 感知量化训练流程 传统的训练后量化将模型从 FP32 量化到 INT8 精度时会产生较大的数值精度损失。 QAT 的流程如下图所示，首先基于预训练好的模型获取计算图，对计算图插入伪量化算子。准备好训练数据进行训练或者微调，在训练过程中最小化量化误差，最终得到 QAT 之后对神经网络模型。 微调时间为原始训练计划的 10% 感知量化训练不需要像原始训练那样耗时，因为模型已经相对较好地训练过，只需要调整到较低的精度。一般来说，微调时间为原始训练计划的 10% 是一个不错的经验法则。 QAT 和 PTQ 对比 PTQ QAT 通常较快 较慢 无需重新训练模型 需要训练/微调模型 量化方案即插即用 量化方案即插即用（需要重新训练） 对模型最终精度控制较少 对最终精度控制更多，因为量化参数是在训练过程中学习到的
1.5K10编辑于 2024-12-06 - 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
93910编辑于 2022-10-28 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
.NET 平台上的开源模型训练与推理进展 https://www.cnblogs.com/whuanle/p/18817790 .NET平台近年来在人工智能和机器学习领域不断发展，形成了支持模型训练、推理和部署的生态系统 此外，文中还提到了一些AI SDK和框架，展示了.NET在AI应用开发中的潜力。 学习者无需深究AI理论，能通过交互式Polyglot Notebook轻松上手。课程提供核心技能培训，如Prompt工程和AI插件开发，助力开发者在AI时代立足。 开源向量数据库，专为处理高维向量数据而设计，适用于AI应用。 开发库简介：使用 .NET 进行本地 AI 开发的门户 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-ai-dev-gallery-gateway-to-local-ai-development
77610编辑于 2025-05-04 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树： ? 图2.1 2-3 树性质 性质： （1）对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 （2）当节点有一个关键码的时，节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4
80010发布于 2019-09-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.1K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏算法无遗策
（基于2-3树）
学习过2-3树之后就知道应怎样去理解红黑树了，如果直接看「算法导论」里的红黑树的性质，是看不出所以然。 此时我们借着2-3树去理解基本的红黑树，当然我会在后几篇文章介绍2-3-4树以及基于2-3-4树的红黑树。 红黑是指被指向节点的链接颜色，对于一颗2-3树，因为3-节点的存在有很多不同的二叉树的表示，所以我们只考虑左倾的情况。 （和2-3树等价的，任意节点到其叶子节点的高度都是相同的）。 因为2-3树不存在永久的4-节点，4-节点终归要分解的（在2-3-4树中，为了更好地插入和删除，4-节点可存在于叶子节点和非叶子节点）2-3树一样不行，所以在2-3树中没有任何一个节点能同时和两条红链接相连
1K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏静之森
记录折腾路上用到的教程 自2-3开始
netdata: Real-time performance monitoring
68320编辑于 2021-12-28 - 来自专栏Android知识点总结
2-3树与红黑树
直到今天了解了2-3树，才豁然开朗。2-3树是一种神奇的树，它能够保证该树是一个完美树。2-3树可以演化成红黑树，这便是保证红黑树效率的根本。 先说奇葩的2-3树，首先2-3树满足二分搜索树，但每个节点可能存在1或2个数据，对应的该节点就可能存在2或3个子节点 2-3树 ? 2-3树引入.png 2-3树插入操作： ? 2-3树.png 2-3树演化为红黑树 将三节点拆为两个节点，并将左数据节点设为红色来实现2-3树同等功能 ? 红黑树.png
59330发布于 2018-09-29
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