machine专题
ZOJ 3324 Machine(线段树区间合并）
这道题网上很多代码是错误的，由于后台数据水，他们可以AC。 比如这组数据 10 3 p 0 9 r 0 5 r 6 9 输出应该是 0 1 1 所以有的人直接记录该区间是否被覆盖过的方法是错误的 正确方法应该是记录这段区间的最小高度（就是最接近初始位置的高度），和最小高度对应的最长左区间和右区间 开一个sum记录这段区间最小高度的块数，min_v 记录该区间最小高度 cover
HDU1150/POJ1325_Machine Schedule(二分图/最小点覆盖=最大匹配)
解题报告 http://blog.csdn.net/juncoder/article/details/38147135 题目传送门（POJ） 题目传送门（HDU） 题意： A机器有n个模式，B机器有m个模式，每个作业可以在任何机器的特定模式下工作，转换模式需要耗时，求最小耗时 思路： 把AB两机器的模式当成二分图顶点，模式之间的连线就是某个作业可以在该两个模式下工作，就转换成求最小
Machine Learning Week2
Matlab for MAC 下载 address：ClickHere Matlab for MAC 学习地址：ClickHere Multivariate Linear Regression 当有更多信息提供来预测时用multivariate linear regression : n: 有多少已知信息（feature） x^(i): 第i 个training example的已知信息
Machine Learning week1
Machine Learning definition: Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) that provides computers with the ability to learn without being explicitly programmed. (Ref) Supervised:有
machine learning - 2
泛化误差 也可以认为是预测时的误差。 训练误差 并不是越小越好，太小会过拟合。 获得测试集合的方法： 1）： 2）：例如：k-折交叉验证法， 就的每k个数据取一个座位测试集 3）：就像在一个抽奖盒里面摸，训练集摸n次，测试集摸m次，但是每摸一次会把小球放回盒子里 查准率：猜“Yes”猜对的概率 差全率：猜对答案是“Yes”的概率 我们注意到（分为ABCD4个区）：当A减
综述翻译：Machine Learning-Based Cache Replacement Policies: A Survey 2021
摘要： 虽然在提高命中率方便有了广泛进展，设计一个模拟Belady‘s 算法的缓存替换策略依旧很有挑战。现存的标准静态替换策略并不适合动态的内存访问模式，而计算机程序的多样性加剧了这个问题。有几个因素影响缓存策略的设计，如硬件升级，内存开销，内存访问模式，模型延时等。 用机器学习的算法解决缓存替换的问题取得了令人惊讶的结果，并朝着具有成本效应的解决方案发展。在本文中，我们回顾了一些基于机器学习
人工智能-机器学习：机器学习的可解释性（Explainable Machine Learning）
什么是机器学习的可解释性？ 可解释性(explainability)有大量的近义词，比如可理解 (understandable), 可诠释 (interpretable), 透明(transparent), 可靠 (robust), 公平 (fair), 明确(explicit)，忠实(faithful), 负责(responsible)。这些词与可解释性 (explainable) 之间到底存
机器学习-有监督学习-集成学习方法(六)：Bootstrap-＞Boosting(提升)方法-＞LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）
机器学习-有监督学习-集成学习方法(六)：Bootstrap-＞Boosting(提升)方法-＞LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） LightGBM 中文文档 https://lightgbm.apachecn.org/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/366952043
获取当前计算机的处理器架构platform.machine()
【小白从小学Python、C、Java】 【考研初试+复试+毕业设计】 【Python基础+AI+数据分析】 获取当前计算机的处理器架构 platform.machine() 选择题 关于以下代码的输出结果说法正确的是？ import platform print("【执行】print(platform.machine())") print(platform.machine()) A选项：输
[Ora]-1309. OCI is not properly installed on this machine (NOE1/INIT)或者[FireDAC][Phys][Ora]-314. Can
oracle免安装驱动问题 问题处理： 1.安装oracle数据库包（Oracle10g第2版vista_w2k8_x86_production_db）。 2.安装XE10.1。 3.把oci.dll、oraocci10.dll、oraociei10.dll、orasql10.dll放在XE安装目录下的“\bin”文件夹下面。 4.发布程序时，EXE同目录也代上这几个DLL。 驱动下载
机器翻译 -- Neural Machine Translation
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第三周练习题所做。 0.背景介绍 为探究机器翻译的奥秘，我们首先从日期翻译着手。本程序所需的第三方库、数据集及辅助程序，可点击此处下载。 from keras.layers import Bidirectional, Concatenate, Permute, Dot, Input, LSTM, Multiplyfrom keras.layers i
poj 1325 Machine Schedule（最小顶点覆盖+最大匹配）
http://poj.org/problem?id=1325 题意：有AB两台机器和k个任务，机器A有n种模式，机器B有m种模式，初始均工作在模式0，每个任务都可以由机器A的一种模式或机器B的一种模式完成，每次切换模式都需要代价1，要求用最小的代价完成所有任务。 思路： A的n种模式和B的m种模式自成一个集合，显然是一个二分图的模型。令X= {机器A的模式}，Y={机器B的模式}， E
建筑业AI的崛起The Rise of AI and Machine Learning in Construction
Apr 3, 2024 16 min read NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割
SVM(Support Vector Machine)分类器详解
1. 拉格朗日乘子(Lagrange multiplier)法求解条件极值 1.1 拉格朗日乘子的简单描述 简单的条件极值问题可以描述为：求函数 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y)的最大值，且 x , y x,y x,y满足约束条件 φ ( x , y ) = M \varphi (x,y)=M φ(x,y)=M( M M M已知)。 拉格朗日乘子的求解步骤为：
Luma Dream Machine 更新推出1.5版本
现在，Dream Machine具有更高质量的文本到视频、更智能地理解提示词、自定义文本渲染以及改进的图像生成视频！ 喜好儿网 Luma Dream Machine 是由 Luma AI 开发的一款先进的 AI 视频生成模型，旨在通过文本和图#像快速生成高质量、逼真的视频内容。 该模型具有以下主要特点和功能： 高效生成能力：Dream Machine 能够在 120 秒内生成包含 12
AI播客下载：Machine Learning Street Talk（AI机器学习）
该频道由 Tim Scarfe 博士、Yannic Kilcher 博士和 Keith Duggar 博士管理。 他们做了出色的工作，对每个节目进行了彻底的研究，并与机器学习行业中一些受过最高教育、最全面的嘉宾进行了双向对话。 每一集都会教授一些新内容，并且提供未经过滤、毫不掩饰的技术对话。 他们列出的人工智能研究人员名单令人印象深刻，他们总是能提供有趣的对话。 之前的一些嘉宾包括 Je
Andrew NG的书“Machine Learning Yearning”中的6个重要的概念
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Niklas Donges 编译：ronghuaiyang 前戏 吴恩达的新书“Machine Learning Yearning”，大家看过了吗？没看过也没关系，给大家介绍一下书中的6个重要概念！ Machine Learning Yearning是关于机器学习项目发展的结构化书。这本书以一种易于与队友和合作者分享的形式，
Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation翻译
公众号 系统之神与我同在 图1：机器翻译方法的概率模型。(b)普通的神经机器翻译(NAT)采用条件输入凹痕LM。©掩蔽-预测神经网络翻译(NAT)使用掩蔽LM(MLM)和RE需要多次解码。(d)我们提出的Glancing语言模型(GLM)利用解码器的预测来决定Glancing在训练期间进行采样策略，并且在推理期间只需要一次解码。 摘要 最近关于非自回归神经网络翻译(NAT)的研究旨在，
JKI State Machine
LabVIEW中的JKI State Machine是一种简单易用、功能强大的状态机模板。JKI State Machine是由JKI维护的一个开源项目。 安装方式： 通过VI Package Manager下载安装即可 如何使用： 打开LabVIEW，在程序框图上点右键->函数选板->JKI Toolkits，找到JKI State Machine并放到程序框图上。 可以先
Machine Learning 高频面试题
第一类问题与机器学习背后的算法和理论有关。 【Algorithms】你必须了解算法之间的比较，以及怎样正确地评价它们的效率和准确性。 第二类与你的编程能力，对于算法和理论的运行能力有关 【Programming】。 第三类问题与你对机器学习问题的兴趣相关 【General Machine Learning Interest】：你会被问到这个行业的运作如何，以及你如何跟上最新的机器学习趋势
周志华《Machine Learning》学习笔记（7）--支持向量机
写在前面的话：距离上篇博客竟过去快一个月了，写完神经网络博客正式进入考试模式，几次考试+几篇报告下来弄得心颇不宁静了，今日定下来看到一句鸡血：Tomorrow is another due！也许生活就需要一些deadline~~ 上篇主要介绍了神经网络。首先从生物学神经元出发，引出了它的数学抽象模型–MP神经元以及由两层神经元组成的感知机模型，并基于梯度下降的方法描述了感知机模型的权值调整规则。
周志华《Machine Learning》学习笔记（6）--神经网络
上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发，引出决策树基于树形结构进行决策，进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件，在递归的过程中，划分属性的选择起到了关键作用，因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法，介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题，最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段十分热门的另一个经典监督学习算法–神经网络（neural n
浅谈Java Virtual Machine
Java Virtual Machine 就是指Java虚拟器,以下简称VM.关于VM的概念,最早出自CPU模拟器,众所周知的PC上的游戏机模拟器采用的便是和Java VM类似的技术.java source code被编译成byte code后,其实已经是很类似机器代码了,只不过没有真正能运行这类code的CPU而已,于是为了能达到在不同平台上运行的目的,VM的概念被大力推广. 从
【PAT】【Advanced Level】1042. Shuffling Machine (20)
1042. Shuffling Machine (20) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue Shuffling is a procedure used to randomize a deck of playing cards. Be