线性 样本 机器05
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
【算法】【线性表】【数组】只出现一次的数字 II
1 题目 给你一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。 找出只出现一次的那两个元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且仅使用常量额外空间来解决此问题。 有关位运算的知识：https://leetcode.cn/circle/d ......
【算法】【线性表】【数组】只出现一次的数字
1 题目 给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。 示例 1 ： 输入：nums = [2,2,1] 输出：1 示例 2 ： 输入：nums ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
d2l之线性代数
一、降维 1、求和 对一个n维数组进行求和，如果指定沿哪一个轴来通过求和降低维度。如下是降低0维： A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4) print(A) print(A.sum(axis=0)) /* tensor([[ 0. ......
线性筛
ll n,q,fac[N],mu[N]; vector<ll> prime; mu[1]=1; for(ll i=2;i<=n;i++){ if(fac[i]==0)fac[i]=i,prime.push_back(i),mu[i]=-1; for(ll j=0;j<prime.size();j++ ......
线性DP几题
算法学习 题单传送门 求最长上升序列（线性dp模板） Description 设有由 \(n\) 个不相同的整数组成的数列，记为:\(b_1\)、\(b_2\)、\(……\)、\(b_n\) 且 \(b_i<>b_j (i<>j)\)，若存在\(i_1<i_2<i_3< … < i_e\) 且有 \ ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
05 Verilog语法_过程结构与赋值
软件版本：无 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用所有系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 1概述 本节主要讲解过程结构与赋值，需要掌握阻塞和非阻塞赋值的区别。 2过程结构 过程结构语句有两种，initial 与 always 语句。它 ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
1-3-05 MLK-F9-35T/100T开箱测试-HDMI测试
1.1 概述 本实验内容下载已经编译好的HDMI测试bit 和ltx文件 1.2 外设资源 1.3 配件准备 为确保本实验可以完成，需要使用以下配件，请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.4 JTAG接线 JTAG ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
百度网盘(百度云)SVIP超级会员共享账号每日更新（2024.01.05）
一、百度网盘SVIP超级会员共享账号 可能很多人不懂这个共享账号是什么意思，小编在这里给大家做一下解答。 我们多知道百度网盘很大的用处就是类似U盘，不同的人把文件上传到百度网盘，别人可以直接下载，避免了U盘的物理载体，直接在网上就实现文件传输。 百度网盘SVIP会员可以让自己百度账号的下载速度加快， ......
qt c语言双三次线性插值
用chatgpt 生成的 测试了比较卡 for (int y = 0; y < enlargedHeight; y++) { for (int x = 0; x < enlargedWidth; x++) { // 计算原始图像中对应的浮点坐标 float originalX = (float)x ......
C语言学习随笔-05 变量
变量：其值在其作用域内可以改变的量交变量，变量在使用前必须定义，每一个变量都有地址。 1、变量的命名 ● 变量名由大小写字母、数字和下划线组成，必须以大小写字母或下划线开头，不能以数字开头。 ● C中也允许定义各种其它类型的变量，如枚举、指针、数组、结构体、共同体等。 2、变量定义：数据类型 变量名 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
线性代数
快速回忆 https://www.bilibili.com/video/BV1fv411y7YY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7d25891621ad1216794c14a83cfaaf60 行列式 求余子式、代数余子式 ......
【算法】【线性表】【数组】分发糖果
1 题目 n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。 示例 1： 输入：ratin ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片，改善用户体验的开始！
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 首先上一些图，让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人？ 企业机器人，具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......