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文章目录第一课Introduction第二课GuidelinesforPrompting一、两个原则1、编写明确和具体的指令2、给模型足够的时间来思考二、一个局限性第三课lterativePromptDevelopment第四课Summarizing![在这里插入图片描述](https://img-

目录01决策树模型的简单介绍02实操2.1加载遥感影像以及对应的DEM影像2.2新建决策树2.2.1找到新建决策树工具并点击打开2.2.2决策树的编辑2.2.3NDVI的表达式编辑2.2.4增加子节点2.2.5band4的表达式编辑2.2.6分类好的信息编辑2.2.7重复编辑的说明 &nb

1.广义线性模型（是多数监督机器学习方法的基础，如逻辑回归和Tweedie回归）2.时间序列方法（ARIMA，SSA,基于机器学习的方法）3.结构方程建模（针对潜变量之间关系进行建模）4.因子分析（调查设计和验证的探索型分析）5.功效分析/实验分析（特别是基于仿真的实验设计，以避免分析过度）6.非参

>​​方差分析一般线性模型​​一、基本思想方差​​分析​​的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。二、应用​​数据分析师​​在用方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差

ML.NET是.NET机器学习的东西，如果你的需求是需要一个固定的模型来进行操作的话那就按着官网的教程来就可以，但是大部分的模型可能不满足现有的需求，那么我们需要对模型进行重新训练。重新训练模型有限制条件，你重新训练模型的数据分类必须是原有模型已有的分类，如果想增加分类的话只能重新训练一个新的模型来

作者｜徐婧扬，单位：中国移动智慧家庭运营中心​Labs导读中文文本纠错是针对中文文本拼写错误等进行检测与纠正的一项工作，是自然语言处理的重要应用领域之一。中文文本纠错的应用场景很多，诸如在搜索引擎，问答/对话系统，输入法等领域作为一个前置模块，或作为OCR和ASR检测的后置模块，亦或是公文写作场景，

每日一诗：题竹（十三岁应试作于楚王孙园亭）——明*张居正绿遍潇湘外，疏林玉露寒。凤毛丛劲节，只上尽头竿。近期在阅读联邦学习领域相关文献，简单介绍如下文。本文仅供学习，无其它用途。如有错误，敬请批评指正！一、联邦学习（FederatedLearning，FL）：举目四望皆”联邦“，“信息孤岛”尽凉凉1

1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnx

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中文RLHF大模型开发阶段，谁愿意手上有高性能的显卡可以支持文章评论处聊（审核不允许通讯方式）代码中，6B参数模型调试中，现在受显卡影响进度很严重结论国内同行对chatgpt的认识是不够的，太轻视这个模式的颠覆性认知chatgpt是对思维过程的仿真，rlhf过程就是通过强化学习方式在利用人思维过程训

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什么是正则化？Regularization，中文翻译过来可以称为正则化，或者是规范化。什么是规则？闭卷考试中不能查书，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给损失函数加上一些限制，通过这种规则去规范他们再接下来的循环迭代中，不要自我膨胀!为什么需要正则化？我们首先回顾一下模型训练的过程，模

开篇一般在练完机器学习的模型之后，需要将模型host成服务才能供使用者调用。TensorFlow的机器学习模型的部署也遵循这个方式，它会通过TensorFlowServing的方式将模型做成服务，让使用者通过某种方式来调用模型，而不是直接运行模型推测的代码，也不需要使用者进行模型的部署和安装工作。整

随着GPT-3等超大模型的兴起，in-contextlearning的形式也流行起来。在in-contextlearning中，模型不根据下游任务调整参数，而是将下游任务的输入输出接起来之后作为prompt，引导模型根据测试集的输入生成预测结果。该方法的表现可以大幅超越零监督学习，并给大模型高效运用

 图像预处理的一个重要操作就是resize，把不同大小的图像缩放到同一尺寸，但目前用到的resize技术仍然是老旧的，无法根据数据变换。GoogleResearch提出一个可学习的resizer，只需在预处理部分略作修改，即可提升CV模型性能！神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-b

 如今，机器学习和计算机视觉已成为一种热潮。我们都看过关于自动驾驶汽车和面部识别的新闻，可能会想象建立自己的计算机视觉模型有多酷。然而，进入这个领域并不总是那幺容易，尤其是在没有很强的数学背景的情况下。如果你只想做一些小的实验，像PyTorch和TensorFlow这样的库可能会很枯燥。在

 IntroducingtheNGINXMicroservicesReferenceArchitecture(thispost)MRA,Part2:TheProxyModelMRA,Part3:TheRouterMeshModelMRA,Part4:TheFabricModelMRA,Pa

电影数据库(TMDB)为电影数据提供了一个API，人们可以从该数据库中下载数据。那么，在仅知道电影上映前的部分信息的情况下，是否能预测电影的评分和票房?什么参数最能预测一部好的或最卖座的电影?采用什么阵容或用什么演员是否能帮助预测电影票房?我们随机地在90%的电影上做了一个模型，并在剩下的10%的电

AndrejKarpathy是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在Youtube视频上的大规模特征学习，2015年在DeepMind实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy成为OpenAI的研究科学家，后于2017年

生成对抗网络在过去一年仍是研究重点，我们不仅看到可以生成高分辨率(1024×1024)图像的模型，还可以看到那些以假乱真的生成图像。此外，我们还很兴奋能看到一些新的生成模型，它们能生成与GAN相媲美的图像，其主要代表就是流模型Glow。从DeepMind提出的BigGAN，到英伟达的Style-ba