算法
多重继承顺序 Python使用C3 linearization算法搜索，有时候又需要调用位置靠后父类的函数。下面我们来看一个实例。 class people: name = "" age = 0 __weight = 0 #私有属性 def __init__(self,n,a,w): self.name=n self.age=a self.__weight=w def speak(self): print("%s 说：我今年 %d 岁了，体重 %d kg" % (self.name,self.age,self.__weight)
大模型
GPT-4现状 我们从多个信息源收集到了关于GPT-4的大量信息，今天我们想要分享一些。这包括模型架构、训练基础设施、推理基础设施、参数数量、训练数据集组成、标记数量、层次数量、并行策略、多模态视觉适应性、不同工程权衡背后的思考过程、已实施的独特技术，以及他们如何缓解与庞大模型推理相关的一些最大瓶颈。 GPT-4最有趣的方面在于理解他们为什么做出了某些架构决策。此外，我们还将概述GPT-4在A100上进行训练和推理的成本，并介绍与下一代模型架构使用H100相比的规模。 首先，让我们来看一下问题陈述。从GPT-3到GPT-4，OpenAI希望将规模扩大100倍，但问题的关键在于成本。稠密的Transformer模型无法进一步扩展。稠密的Transformer是OpenAI GPT-3、Google PaLM、Meta LLAMA、TII Falcon、MosaicML MPT等模型所使用的模型架构。我们可以轻松地列举出50家使用相同架构进行LLM训练的公司。这是一个好的架构，但在扩展性方面存在缺陷。 GPT-4框架 GPT-4的规模是GPT-3的10倍以上。据我们了解，它有大约1.8万亿
大前端
“数据是不同的信息片段，通常以特殊的方式格式化”。 – Oxford 数据被测量、收集、报告和分析，因此通常使用图形、图像或其他分析工具来可视化。原始数据（“未处理的数据”）可能是在被研究人员“清理”和纠正之前的数字或字符的集合。它必须得到纠正，以便我们可以删除离群值，仪器或数据输入错误。数据处理通常分阶段进行，因此，来自一个阶段的“处理数据”也可以被认为是后续阶段的“原始数据”。现场数据是在不受控制的“现场”环境中收集的数据。实验数据是在科学调查的观察中产生的数据。 数据可通过以下方式生成： * 人类 * 机器 * 人机结合。 它通常可以在任何以结构化或非结构化格式生成和存储任何信息的地方生成。 为什么数据很重要？ * 数据有助于做出更好的决策。 * 数据有助于通过找到表现不佳的原因来解决问题。 * 数据有助于评估绩效。 * 数据有助于改进流程。 * 数据有助于了解消费者和市场。 数据类型： 一般来说，数据可以分为两部分： 1. 分类数据： 在分类数据中，我们看到具有定义的类别的数据，例如： * 婚姻状况 * 政党 * 眼睛颜色
算法
机器学习实战8-基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型训练与应用 文章目录结构： 引言 台风强度预测模型项目介绍 XGBoost原理 3.1 XGBoost算法简介 3.2 XGBoost的主要特点 3.3 XGBoost的优点和缺点 LSTM原理 4.1 LSTM算法简介 4.2 LSTM的主要特点 4.3 LSTM的优点和缺点 台风强度预测数据样例 数据加载与预处理 6.1 数据加载 6.2 数据预处理 XGBoost模型训练与预测 7.1 XGBoost模型训练 7.2 XGBoost模型预测 LSTM模型训练与预测 8.1 LSTM模型训练 8.2 LSTM模型预测 模型评估与对比分析 1. 引言
查找所有的子孙物体 ```csharp using UnityEngine; /// <summary> /// 查找物体 /// </summary> public class ChinarFindObject : MonoBehaviour { private void Start() { //遍历所有物体：GetComponentsInChildren<Transform>(true)返回一个 Transform[] 数组 //括号中，加上true。会将被关闭掉的物体也返回到数组中，否则关闭的物体不计算在内 foreach (var t in GetComponentsInChildren<Transform>(true)) { print(t.name); } } }
python
知识图谱实战应用17-推荐系统在婚恋交友项目上的实际应用 引言 背景介绍 在当今社会，婚恋交友已经成为很多人生活中的一部分。 ...
算法
深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用 1. 简介 NASNet是一种基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）的卷积神经网络。NASNet通过自动搜索最优的网络结构，在各种任务上取得优异的性能。本文将详细介绍NASNet模型的原理，并使用PyTorch实现模型的搭建、训练和测试。 2. NASNet模型原理 NASNet的核心思想是通过神经网络架构搜索（NAS）来自动发现最优的网络结构。NASNet使用强化学习的方法，通过训练一个循环神经网络（RNN）来生成网络结构。
算法
机器学习实战7-基于机器学习算法预测相亲成功率 随着社会的发展，大家都忙于事业，对自己的终身大事就耽搁了，相亲是一种传统的寻找伴侣的方式，随着时代的发展，相亲的方式也在不断地改变。在这个过程中，了解相亲双方的信息以及预测相亲是否成功变得越来越重要。本文将介绍如何使用随机森林算法对相亲成功进行预测，通过分析男女双方的房子、车子、长相、家庭条件、父母情况、生活习惯、学历、性格、兴趣等因素，来预测相亲是否成功。 一、设定条件的合并 相亲过程，如果是设定单个条件的话是比较好找，但是将几个条件综合的话概率就低了。真正符合你设定的所有条件的人其实很少了。之前有过这样的一个统计： 某个城市要找一个170以上，本科学历，月薪5000以上，有房，中等长相，无不良嗜好的男生只剩150了。某城市主城区内常住人口300万，男性占一半的话，剩150万，其中年龄段在25-35之间的占20%， 还剩30万，其中还有排除已经结婚，有女朋友的，剩10万。中国南方男性平均身高168.5，
python
深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目 一、AI画图任务 我们主要利用StableDiffusion实现AI画图功能，StableDiffusion是一种基于扩散过程的图像生成算法。其原理是，在从初始噪声图像出发进行一系列扩散过程中，利用扩散算子对数据进行平衡和调整，最终得到一张高质量的图像。 准备数据集 获取高质量的数据集，作为生成器的训练数据。 设计模型 利用StableDiffusion算法进行模型设计，包括确定扩散算子、增量步长等参数。 训练模型 在数据集上进行模型训练，调整精度和运行速度等参数，优化模型，并保存已经训练好
算法
随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。 concurrent使用示例 concurrent是python自带的一个多进程实现仓库，不需要额外的安装。这里我们先介绍一个没有多进程的示例代码： # sleep.py import time def sleep(seconds): time.sleep(seconds) if __name__ == '__main__': times = [1] * 10 time0 = time.time() for t in times: sleep(t) time1 = time.time() print ('The time cost is: {}s'
算法
一、层次聚类算法 层次聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法。它的核心思想是对所有的数据点进行两两之间的距离计算，然后将距离最小的两个点合并成一个新的点，直到所有数据点都被合并到同一个簇中。最终，聚类结果映射为一棵层级树状图，我们可以通过树状图来查看不同簇之间的层次关系。 层次聚类算法有两种形式：凝聚型聚类和分裂型聚类。凝聚型聚类从单个数据点开始，逐步合并不同的数据点，直到整个数据集合被合并成一个大的簇。分裂型聚类从一个大的簇开始，将数据点分成两个或多个较小的簇。 层次聚类算法的优点是可以处理任意类型的数据，并且能够构建出清晰明了的层级关系。相比于其他聚类算法，它不需要预先指定簇的数量，并且可以灵活调整参数来控制聚类的粒度。 但层次聚类算法也有一些缺陷
算法
自动化机器学习工具包 Autogluon 的应用技巧 一、Autogluon的主要特点 自动化的机器学习工具： Autogluon能够自动化地建立和选择模型，优化模型参数，减少用户的机器学习流程时间和手动调参成本，提高机器学习的效率和可复现性。 高性能的模型： Autogluon采用了分布式训练和神经网络技术，能够生成高性能的模型。在图像分类、自然语言处理和Tabular数据处理等领域，其性能优于传统的机器学习算法和一些自动化机器学习工具包。 简单易用： Autogluon的API设计简单易用，适合新手和非专业人士快速入门。只需几行代码就可以完成机器学习的任务，无需深入了解机器学习的数学理论和算法细节。 扩展性： Autogluon的代码完全开源，用户可以根据自己的需求和尝试加入新的功能和模型，开发自己的机器学习算法。