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为了更好地让大家本次长三角比赛选题，我将对本次比赛的题目进行简要浅析。数模模型通常分为优化、预测、评价三类，而本次数学题目就正好对应着A、B、C分别为优化、预测、评价。整体难度不大，主要难点在于A题的优化以及B、C的数据收集。稍后，我将为大家收集一些数据，帮助大家更好的比赛。赛题难度评估A>B

机器学习：逻辑回归模型算法原理作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪订阅专栏案例

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：重复测量数据分析系列：广义线性混合模型（GLMM）。广义线性混合模型（GLMM）可以看做是广义线性模型和线性混合模型的融合，可以处理不呈正态也不独立的数据。示例：某溶栓药物治疗20名急性脑梗死患者的疗效，采用随机、双盲、安慰剂平行对照设计，每

pytorch2.0安装与体验一只胖橘的个人博客介绍pytorch2.0相对1.x进行了大版本更新，向下兼容！！！！通过官网阅读可知他最大的更新是torch.compile()，通过编译的方式，用一行代码实现模型的稳定加速。compiled_model=torch.compile(model)1这个

最近网上非常火爆的CHATGPT，它是OpenAI开发的一款开源的自然语言处理(NLP)模型，用于实现对话生成和语言模型预测。CHATGPT模型基于GPT-3(GenerativePretrainedTransformer3)模型构建，拥有语言理解和文本生成能力。CHATGPT模型可以用于实现聊天机

OpenAI发布ChatGPT：程序员瞬间不淡定了12月1日，OpenAI发布了针对对话场景优化的语言大模型ChatGPT。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，可以以对话的形式与用户交互，这使得ChatGPT能够回答问题、承认错误、质疑假设、拒绝不当问题。ChatGPT一发布就受到科技

写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次

双亲委派模型是Java类加载器的一种工作模式，通过这种工作模式，Java虚拟机将类文件加载到内存中，这样就保证了Java程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢？接下来我们一起来看。1.类加载器双亲委派模型针对的是Java虚拟机中三个类加载器的，这三个类加载器分别是：启动类加载器（Bo

作者 | 钟敬接上篇《​​当我们谈论DDD时我们在谈论什么​​》“关联”、《矛盾论》、毕达哥拉斯学派DDD的哲学意味（上）说到了“模型驱动的设计”以及其中两个重要的模式“实体”和“值对象”，两者统称“领域对象”。在领域建模的过程中，建立领域对象间的“关联（Association）

自Copilot问世以来，AI代码补全工具正变得越来越普遍。在最近的一篇博客中，谷歌又介绍了他们开发的一种混合代码补全方法，而且进行了规模上万人的内部测试。测试结果显示，该方法可以将开发人员的编码效率提升6%，而且有趣的是，该模型相当小，参数量只有0.5B。目前，他们3%的新代码都是通过接受ML代码

什么是Shapash模型可解释性和可理解性一直是许多研究论文和开源项目的关注的重点。并且很多项目中都配备了数据专家和训练有素的专业人员。Shapash适用于大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型，并可用于分类和回归任务。它利用Shap后端来计算特征的局部贡献度，

1.沙箱机制的概念Java安全模型的核心就是Java沙箱(sandbox)。沙箱机制就是将Java代码限定只能在虚JVM虚拟机中特定的运行范围，并且严格限制代码对本地系统资源访问，通过这样的方式来保证对Java代码的有效隔离，防止对本地操作系统造成破坏。2.沙箱的作用主要限制系统资源(CPU、内存、

【51CTO.com快译】软件开发模型最早在上世纪50年代至60年代引入软件开发社区。在那个时候，将一切都集中起来是一个很好的做法，而编程是必须规划的过程之一。如今，这个过程在日常的项目管理中非常必要，因为如果没有特定的事件流，项目开发可能会非常混乱。因此，从项目规划到发布和维护的任何活动都有一个所

关于PyTorch和TensorFlow谁更好的争论，从来就没有停止过。开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。 然而还有一项不可忽略的因素，就是二者的实际性能。没关系，不服跑个分？！最近，一位来自“Huggingfac

NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python的一些主要软件包(如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)都以NumPy作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块

当你花了几个星期构建一个数据集、编码一个神经网络并训练好了模型，然后发现结果并不理想，接下来你会怎么做?深度学习通常被视为一个黑盒子，我并不反对这种观点——但是你能讲清楚学到的上万参数的意义吗?但是黑盒子的观点为机器学习从业者指出了一个明显的问题：你如何调试模型?在这篇文章中，我将会介绍一些我们在C

大数据文摘出品编译：李雷、蔡婕如今，自然语言处理(NLP)可谓遍地开花，可以说正是我们了解它的好时机。NLP的快速增长主要得益于通过预训练模型实现转移学习的概念。在NLP中，转移学习本质上是指在一个数据集上训练模型，然后调整该模型以便在不同数据集上实现NLP的功能。这一突破使NLP应用变得如此简单，

【51CTO.com原创稿件】 推荐系统的核心排序算法已经从传统的LR、GBDT等模型进化到了Deep&Wide、DeepFM、PNN等若干深度模型和传统模型相结合的阶段。如何结合各个业务数据的特点，设计合适的深度推荐算法，同时设计合理的架构保证深度学习算法的稳定运行，成为企业在推

让我们先来看一个简短的童话故事…从前，有一个魔法师，他使用一种无人再使用的编程语言，在一种无人再使用的框架下训练模型。一天，一位老人找到他，让他为一个神秘的数据集训练一个模型。这位魔法师孜孜不倦，尝试了数千种不同的方式训练这个模型，但很不幸，都没有成功。于是，他走进了他的魔法图书馆寻找解决办法。突然

    TensorFlow.js发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测和人脸识别的模型往TensorFlow.js里导，我发现有些模型在浏览器里运行的效果还相当不错。感觉TensorFlow.js让我们搞前端的也潮了一把。虽说浏览器也能跑深度学习模型了，这些