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深度学习 - RNN训练过程推演
1. 数据准备 字符序列 “hello” 转换为 one-hot 编码表示: 输入: [‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’]输出: [‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’] 2. 初始化参数 我们使用一个单层的 RNN,隐藏层大小为2,每次传1个字符。初始参数如下: W x h = ( 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 ) , W h h = ( 0.1
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什么是数据分析?数据分析概念如何推演?
什么是数据分析? 如何从概念去推演什么是数据分析,数据分析的本质是什么? 1.推演目的 迷迷糊糊,每天都在做这件事,而没有去思考这件事件背后的定义和本质,走了很远的路,忘记了当初为什么出发,自己已经习惯性往前冲,忘记了为何而冲,为何而生,呜呼哀哉;生活如此,工作亦如此;不掌握分析本质,怎么样努力业务也是徒劳,原来人家指定的路,开始是一条阳光大道,但是慢慢经过演变,已经变成了崎岖野径;自己不知
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【LeetCode】之字形顺序打印二叉树(层序遍历 / 双端队列 / 双栈),清晰推演过程
一、题目 请实现一个函数按照之字形顺序打印二叉树,即第一行按照从左到右的顺序打印,第二层按照从右到左的顺序打印,第三行再按照从左到右的顺序打印,其他行以此类推。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3/ \9 20/ \15 7 返回其层次遍历结果: [[3],[20,9],[15,7]] 二、思路分析 这个题目考察的是二叉树的
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建模实例评点(3)领域类图-作战推演
1 00:00:00,310 --> 00:00:03,990 你看,我们会有很多很多泛化 2 00:00:04,360 --> 00:00:05,810 这里有很多很多泛化 3 00:00:06,350 --> 00:00:07,420 这种情况下 4 00:00:08,020 --> 00:00:09,850 包括这种,没准也可以 5 00:00:10,380 --> 00:00:13
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一阶RC低通滤波电路推演与仿真
一阶RC低通滤波电路微分方程式推导 RC一阶低通滤波电路图如下图所示, 根据基尔霍夫电流定理,由图可知, i = C d u 0 d t \begin{aligned} i=C\frac{du_0}{dt} \end{aligned} i=Cdtdu0 根据基尔霍夫电压定理,由图可知, R C d u 0 d t + u 0 = u i \begin{aligned} \\RC\fr
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Knowledge 4命题逻辑形式推演(horn clauses和definite clauses(受限制子句))
目录 1.写在前面 2.horn和definite clause的理解 3.Modus Ponens肯定式推理 4.forward chaining前向推理过程 4.1 forward chaining前向推理可靠性和完备性证明 5. Backward Chaining后向推理 6.前向推理 VS 后向推理 7.总结 家庭作业 1.写在前面 我们讲过了命题逻辑中形式推演的
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庙算兵棋推演AI开发初探(3-编写策略(下))
这回从解读step函数中的这两句代码开始,返回的action是真正做出的行为 gen_action = self.priority[action_type]action = gen_action(obj_id, valid_actions[action_type]) 追到self.priority 结果是一套定义 self.priority = {ActionType.Oc
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GPT3.5 改用 GPT4 价格翻了30倍 如何破局? GPT 对话成本推演
场景介绍 假设你搭建了一个平台,提供 ChatGPT 3.5 的聊天服务。目前已经有一批用户的使用数据,想要测算一下如果更换 GPT 4.0 服务需要多少成本? 方案阐述 如果是全切,最简单粗暴的方案就是根据提供 ChatGPT 3.5 消费的金额乘以一个倍数,这个倍数是 GPT 4 的单格/ChatGPT 3.5 的单价,不过由于输入价和输出价有差异,所以会有一定误差,但不影响全量切
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庙算兵棋推演平台配置
9月23开始,9月26完成。因为那时刚从大连回来,十一之后又一个紧急项目当项目负责人,所以隔了这么久才发出来。 我尝试进行制作平台AI,想在我的小平板上配好,最好还可以移植。于是我采用WSL(windows自带的docker)+vscode来进行执行。 1.运行环境 平台是基于python的,所以配好python就行。我照着安装相应python版本到WSL上,详见我的这篇博文: win10
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咸鱼游戏涂色游戏的逻辑分析与目标块执行步骤推演
咸鱼游戏中有许多小游戏,我在玩小游戏的时候发现了一个涂色小游戏。 下方地址是我的代码地址,可以查看完整代码,并进行测试。 GitHub - Basicconstruction/Painter: 涂色游戏的简单实现和算法解决 类似于下面的涂色,为了完成游戏,我们需要使用右侧和下侧的刷子吧方块刷到目标色。 下图是我实现的涂色游戏的逻辑,这两个图展示的分别是初始图,和目的图。 我们需要使用若干
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Zksync Era空投要求,快照日期推演
Zksync是否已经快照? 截止2023.3.31我认为还没有快照。 理由: 1)链上生态贫瘠,没几个能用的。 2)Era发布没几天,时间太短,不够长期交互这一考核标准。 3)链上TVL太低,不吸引刷子来刷没法做数据。 4)链上gas太高,可能还要更新 Zksync空投标准? 个人猜测类似arb的计分标准,有以下几个方面: 1)使用Zksync Lite (早期用户) 2)
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三维数字沙盘大数据人工智能模拟对抗推演系统开发教程第一课
三维电子沙盘大数据人工智能模拟对抗推演系统开发教程第一课 该数据库中只提供 成都市火车南站附近的数据请注意,104.0648,30.61658 而且该公用服务器带宽不大,所以会有些卡顿,建议下载数据库后本地使用,下载后的数据库有些许变化,请联系博主修改一下 你下载了sql包。则设置为自己的设置。 下一步新建一个wpf工程。然后引用SDK中的gislib.dll,NewGisBiao.dl
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航迹推演
做机器人底层程序的时候,经常用到航迹推演(Odometry),无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计,另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中,是在假设已知机器人前进线速度和角速度的情况下,对机器人航迹推演的位姿进行推导了,然而缺少如何通过左右轮速度得到、,因此本文将补上这个
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推演系统的用例图
永远的幻想♂(123***302) 10:55:03 昨天课上我写的基本路径有问题,是因为之前系统用例提的不好。我这样改了一下可以吗? 墨池(31***239) 11:11:26 我觉得用例名称最好不要写提交 墨池(31***239) 11:11:32 偏业务一点 墨池(31***239) 11:11:39 比如:申请推演 夢sunnyの女(843417488) 11:12:19 动作是不是要放在
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Taylor级数定义和推演过程
Taylor级数定义和推演过程 定义: 从定义出发的推演过程:
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基于知识图谱推理的关系推演
对于知识图谱的关注可以分为两个方面:知识图谱的构建和基于知识图谱数据结构的应用。知识图谱的构建主要关注如何整合结构化、非结构化的数据,实现用统一的语义数据结构如三元组RDF形式的数据存储。基于知识图谱的应用主要关注如何从这种语义数据结构中挖掘、发现、推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索、问答、决策、推荐等,具体可以参考《三个角度理解知识图谱》。本文主要讲一下基于知识图谱推理的关系
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实战YOLO V5推演(TensorRT版本 C++)
兜兜转转还是来到了C++,欠的债该还的得还,因此本篇文章试图从C++来撬动tensorrt 完成转换模型和推理,而不是借助python库 文章目录 前言一、Tensorrt前置1.1 Tensorrt基本概念1.2 异步推演说明 二、实战YOLO V5推演1.TensorRT模型转换所以要替换模型了,明天见!分割线,mmp今天阳性了,明天请了天假,今明两天搞定它!!!!3. 再来一
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