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已更新五一数学建模ABC题思路，文章末尾获取！赛题思路A题思路：已更新ABC题完整思路，免费获取A题完整思路：A题是一个动力学问题，需要我们将物理学概念运用到实际生活中，我们可以先看题目问题1：假设无人机以平行于水平面的方式飞行，在空中投放物资（物资为球形，半径20cm，重量50kg）到达地面指定位

目录1决策树模型简介2Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职

目录前言一、XGBoost模型概述1.发展历史2.算法改进之处1.损失函数2.分裂点选择文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识算法技能树首页概览44726人正在系统学习中技术分享/学习交流/商业合作微信名片

写在最前面，为了彻底写清楚ChatGPT背后的所有关键细节，从1月初写到3月底仍未完工，除了本文之外，过程中涉及到多篇文章(RL论文项目CV多模态)，再加上之前写的Transformer、RL数学基础等多篇笔记，成了一个大系列：Transform通俗笔记RL所需的微积分/概率统计基础RL所需的最优化

一、所需的地形文件和模型以及CesiumJs包操作之前，我们需要两份对应的文件，一份是地形文件（可无），一份是对应的模型文件，本次展示的模型是转换成了3Dtiles类型的。如果我们只做基础的模型展示，只需要引入一个js和一个css文件即可<scriptsrc="js/Cesium194/Ces

目录总结GPT:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingGPT-2:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearnersGPT-3:LanguageModelsareFew-ShotLearn

ChatGPT走进OPENAI前言1、一种先进的AI语言模型？2、诗人李白帮写代码3、找回忘记的代码语法4、丰富小学生的寒假作业5、写篇科技小说最为结尾吧前言最近OpenAI推出的chatgpt火遍全网，ChatGPT，效果惊艳绝绝的对话模型，已经快被脑洞大开的网友们玩儿坏了！闲聊、问答、写代码，你

之前写过两篇YOLOv5+各种注意力机制的文章，收到了大家很多的反馈，这篇博文就简单针对这些问题讨论一下：为什么我添加了注意力模块以后精度反而下降了？在什么位置添加注意力模块比较好？同一种或者不同的注意力模块可以添加多个吗？我的数据集应该使用那种注意力模块？添加注意力模块以后还能用权重吗？个别注意力

目录[1]什么是BERT？[2]BERT的结构[3]BERT的预训练[4]BERT的使用[1]什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransfo

如何用ChatGPT高效完成工作过完年刚开工，很多人还没有从假期综合症中走出来，不想上班，总想摸鱼，可是手上的工作还是要完成的。都2023年了，是时候让ChatGPT来帮我们完成工作了！本文将教你如何用ChatGPT高效地完成工作，并提供相关使用技巧。希望阅读本文后，大家都能轻松搞定工作，开开心心摸

相信很多人知道石中剑这个典故，在此典故中，天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑，但是由于资历不被其他人认可，所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王，亚瑟王。说道这把剑，剑身上铭刻着这样一句话：ONLYTHEKINGCANTAKETHESWORDFROMTHESTONE。虽然典故中

线性回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个算法。它简单易懂，但是由于其功能有限，在实际业务中并不是最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，我们应该了解并尝试过许多其他回归算法。在本文中，将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动

推理引擎领域，经过最近几年的打磨优化，阿里推出的MNN（MobileNeuralNetwork） [1][2][3]  也成为业内领先的推理引擎，当我们想进一步提升性能时，结合深度学习模型设计入手是一个有潜力的方向，结合科学计算、高性能计算领域的知识则是一个更具体的方法

在日常数据挖掘工作中，除了会涉及到使用Python处理分类或预测任务，有时候还会涉及推荐系统相关任务。推荐系统用于各个领域，常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品推荐器或社交媒体平台的内容推荐器。在这个项目中，我们创建一个电影推荐器。协同过滤通过收集许多用户的偏好或品味信息，对

 作者丨云昭本文是2021行业盘点第一篇——2021大模型盘点。2021年是大模型层出不穷的一年。从去年OpenAIGPT-3发布开始，今年华为、谷歌、智源、快手、阿里、英伟达等厂商先后推出自己的大模型，人工智能产业开始了新一轮的激烈角逐，而且有愈演愈烈之势。作为探索通用人工智能的路径之一

【51CTO.com快译】通过主题建模，你可以收集非结构化数据集，分析文档，并获得相关和所需的信息，这些信息能帮你做出更好的决策。 ​​执行主题建模有不同的技术（如LDA），但是在本NLP教程中，你将学习如何使用MaartenGrootendorst开发的BerTopic技术。什么是Ber

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)道路千万条，安全第一条!疲劳驾驶可谓交通事故几大罪魁祸首之一，根据美国一项研究显示，司机睡眠不足4小时，交通事故肇事几率等同于醉驾。为了减少疲劳驾驶现象，驾驶员疲劳检测应运而生。这是一项安全技术，可以预防驾驶员在驾驶过程中因疲劳而导致的安全

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腾讯QQ团队研究员对BERT进行了模型压缩，在效果损失很小的基础上，LTD-BERT模型大小22M，相比于BERT模型内存、存储开销可降低近20倍，运算速度方面4核CPU单机可以预测速度加速80余倍。相关代码和更多结果将在近期开源。BERT已经被验证是解决口语化短文本语义量化的极为有效的工具，对于口

 只需一个API，直接调用BERT,GPT,GPT-2,Transfo-XL,XLNet,XLM等6大框架，包含了27个预训练模型。简单易用，功能强大。OneAPItorulethemall。3天前，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名