首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 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

    要如何求出权重向量呢?基本做法和回归时相同,将权重向量用作参数,创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。

    62510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

    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xiaosen

    LLaMA Factory微调Llama3模型

    LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界最广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型,目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。 -8B模型尝试一下 安装LLaMA Factory 拉取LLaMA-Factory项目 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 正克隆到 'LLaMA-Factory'... remote: Enumerating objects: 298, done. remote: Counting objects: 100% (298 然后安装LLaMA-Factory依赖环境。 选择「Chat」栏,确保适配器路径是train_llama3,点击「加载模型」即可在Web UI中和微调模型进行对话。 模型微调之前的对话: 微调之后:

    61310编辑于 2024-09-05
  • 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

    68140发布于 2019-11-08
  • 来自专栏CSDN小华

    LlaMa 2

    LlaMa 2 介绍: Llama 2 是由 Meta 公司开发的最新一代开源大型语言模型(LLM),是 Llama 系列的后续版本。 具体来说,Llama 2 的训练数据集达到了 2 万亿个 token,这比其前身 Llama 的数据量有了巨大的提升。 Llama 的诞生: Llama 2 的训练数据集是如何构建和选择的? Llama 2 的训练数据集是通过一系列精心选择和处理的步骤构建的。 Llama 2 模型在商业应用中的表现如何,有哪些成功案例? Llama 2模型在商业应用中表现出色,并且有多个成功案例。 这使得Llama 2在客户支持、客户服务等领域具有巨大的应用潜力。 Llama 2 引入的新研究构件是什么,它们是如何提高模型性能和安全性的?

    38710编辑于 2024-10-16
  • 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:

    59920发布于 2019-05-14
  • 来自专栏CreateAMind

    Code Llama for VSCode

    Code Llama for VSCode An API which mocks llama.cpp to enable support for Code Llama with the Continue As of the time of writing and to my knowledge, this is the only way to use Code Llama with VSCode locally On the other hand, Code Llama for VSCode is completely cross-platform and will run wherever Meta's own Setup Prerequisites: Download and run one of the Code Llama Instruct models Install the Continue VSCode Run llamacpp_mock_api.py with your Code Llama Instruct torchrun command.

    1.2K70编辑于 2023-09-01
  • LLaMA Factory 详解

    前言 本文不涉及 LLaMA Factory 的具体使用,而仅仅是对 LLaMA Factory 其中各种参数设定等功能进行详解。 LLaMA Factory 快速使用:使用 LLaMA Factory 微调一个 Qwen3-0.6B 猫娘 本文重点参考 code秘密花园 的教程,因其过于繁琐,故用本人阅读喜好重写笔记,用作留存。 (完整版) LLaMA Factory WebUI 通用设置:可以设置 WebUI 展示的语言、需要微调的模型、微调的方法、是否量化、微调的加速方式等配置: 微调训练:包括以下几部分配置: LLaMA Factory 微调通用设置 基座选择 分类 标识 含义 示例(模型名称) 功能开发与任务类型 -Base 基础模型,未经过特定任务微调,提供原始能力(用于二次开发)。 Llama-3-7B-Chinese-Chat -MT 机器翻译专用模型,支持多语言翻译任务(如中英、英日互译)。

    41310编辑于 2026-01-23
  • 来自专栏自然语言处理

    【LLM系列之LLaMALLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

    /llama-7b-hf 1 模型简介 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合,LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 主要贡献: 开源一系列语言模型,可以与SOTA模型竞争 LLaMA-13B比GPT-3的性能更好,但是模型大小却是十分之一 LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B的实力相当 产生的模型称为LLaMA,参数范围从7B到65B,与现在最好的LLM相当。 LLaMA-13B比GPT-3在大多数benchmarks上性能都要好,但是模型大小缩减到十分之一。 在WinoGrande上,性能与训练困惑度不相关:LLaMA-33B和LLaMA-65B在训练过程中表现相似。 最值得注意的是,LLaMA-13B的性能优于GPT-3,但体积比GPT-3小10倍以上,LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。

    1.3K21编辑于 2023-08-25
  • 来自专栏U3D技术分享

    《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3

    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

    92810编辑于 2022-10-28
  • 来自专栏InCerry

    .NET周刊【4月第2-3期】

    https://www.cnblogs.com/hez2010/p/18813775/dotnet-nativeaot-distroless-statically-linked-app

    71510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

    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

    79610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
  • 来自专栏静之森

    记录折腾路上用到的教程 自2-3开始

    netdata: Real-time performance monitoring

    67420编辑于 2021-12-28
  • 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

    58830发布于 2018-09-29
领券