文 | 智能相对论 作者 | 陈泊丞 近半年来，MoE混合专家大模型彻底是火了。   在海外，OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。而在国内，浪潮信息也刚刚发布了基于MoE架构的“源2.0-M32”开源大模型。 为什么MoE大模型备受瞩目，并逐步成为AI行业的共识？ 知名科学杂志《N

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点击上方“AI派”，选择“设为星标” 最新分享，第一时间送达！ 本文是《机器学习宝典》第 16篇，读完本文你能够对集成学习有一个简单的认识和理解。 上一篇介绍了面试常考的一个问题：回归决策树，这一篇我们来介绍下集成学习。在生活中，你是不是也会遇到这样的场景：当你对一件事情的判断没有把握的时候，通常会再咨询几个人，听听他们的观点，最后再做出决策。其实这反映出了一个思想：群体决策通常比个体决

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDM2OTMzOQ==&mid=2247484211&idx=1&sn=5eb8958f7a87fcbb3992a5226e367445&mpshare=1&scene=23&srcid=0306A97NjBiE9Zsp5GmRJSUt#rd   随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器，特别是用在多维分类问题上更是体现出

基本思路 群体智慧：如果能从所有的科学家中选择一群科学家组成一个团队，并且团队中的每个科学家都略强于随机选择的一个科学家，那么有理由相信这个科学家团队能比单个科学家做出更好的决定。 这样的群体智慧用到机器学习的学习器上也成立，集合多个个体学习器的方法称为集成学习。 目前集成学习主要分成两大流派： baggingboosting 1 bagging 一棵树是决策树，多棵树是随机森林，解决决策

第二种方法(Uiautomatorviewer) 网上很多推荐获取坐标点的方式，是使用 android-sdk/tools 目录下，提供的 uiautomatorviewer 工具来获取。但是这种方式非常的繁琐，而实际上，我们又不需要如此精确的坐标点，毕竟控件那么大，只要点击的坐标落在控件的位置上，即可。 Uiautomatorviewer是Android sdk自带的工具，位置在sdk/too

我说过要介绍一下项目组成员的，既然马上要真正开始做项目，那么互相好好了解一下还是很有必要的。 项目组包括我一共四人，分别是realdodo（我）、chanjinn、wumaomao、XophiiX。 我自不用多说，在项目中以项目流程的引导者身份出现，同时也参与开发。 chanjinn是我的学长（噢，忘说了，我们四个都是学生），做过好几个项目，编过很多代码，嵌入式、Linux都有不少研究，做项