使用scale_*_continuous超越其限制扩展geom_voronoi - 腾讯云开发者社区

参考文献简介正则化 (regularization) 正则化是为了防止过拟合，正则化也可以叫做或者译成“规则项”，规则化就是说给需要训练的目标函数加上一些规则（限制），让他们不要自我膨胀。...区别与使用场景 1、在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，标准化(Z-score standardization)表现更好。...对w1适合的学习率，可能相对于w2来说会太小，若果使用适合w1的学习率，会导致在w2方向上步进非常慢，会消耗非常多的时间，而使用适合w2的学习率，对w1来说又太大，搜索不到适合w1的解。...如果使用固定学习率，而数据没归一化，则后果可想而知。 ...d.搜索轨迹：已解释（4）PCA 参考文献系列文章：正则化、标准化、归一化基本概念简介 spark 中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化扩展spark 的归一化函数

5442 0

大语言模型综述全新出炉：51页论文带你盘点LLM领域专业化技术

Domain Knowledge Augmentation 通过外部信息补充模型的响应，而 Domain Tool Augmentation 则扩展了模型对其无法执行的任务的能力。...这些限制包括：(1) 根据随机种子、生成超参数和输入内容，结果格式可能不稳定；(2) 无法获取最新信息的能力，因为 LLMs 只能从其训练数据中获取信息；(3) 研究人员观察到倾向于制造事实的趋势；(4...因此，研究者们提出了一种协作集成方法，以克服仅使用领域工具或 LLMs 处理复杂领域特定任务的限制。...领域复杂性：每个领域都有其独特且复杂的特性，如专业词汇、术语及知识结构。如法律或医学领域，其语言及术语十分特定，遵循一定的语法规则。这种复杂性扩展到领域内不同实体和概念之间的关系。...设计能够跟上其专业领域不断演变的模型是一项具有挑战性的任务。可扩展性：领域专业化通常涉及使用领域特定数据对 LLM 进行训练或微调，编制特定提示，或使用其他领域特定资源。

1.6K4 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python 数据标准化常用方法，z-scoremin-max标准化

设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x’，其公式为: 新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值) z-score...将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。将数据按其属性(按列进行)减去其均值，然后除以其方差。...classpreprocessing.LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1,sparse_output=False)：和 OneHotEncoder 类似，将类别特征转换为多维二元特征，并将每个特征扩展成用一维表示...set_params(**params) 增加伪特征 preprocessing.add_dummy_feature(X,value=1.0)：在 X 的第一列插入值为 value 的列自定义数据转换可以使用自定义的...: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 使用

17K6 2

57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟

the geometric and statistical objects, such as position, color, size, shape, and transparency Scales scale...displ,hwy,color=drv)) + facet_wrap(~class, ncol = 3) warp与grid 的区别 warp 只能对一种变量进行分类（一个维度），因此如果对其使用两个变量...，则其会罗列在一个维度。...坐标轴限定坐标区域我们可以调整坐标轴大小： scale_y_continuous(limits = c(0, 50)) # 限制数据范围，超出范围数据不显示 coord_cartesian(ylim...= c(0, 50)) # 直接限制图的坐标二者均是指定坐标轴范围，但存在一定的差别。

2.4K4 0

AAAI 2025 | ChatTime：首个理解与生成统一的时序文本多模态基础模型

此外，这两种方法都无法生成文本输出，限制了其应用范围。那么，如何在计算资源有限的情况下，构建一个既能支持时间序列与文本双模态输入输出，又具备零样本预测推理能力的通用基础模型？...通过扩展tokenizer的词表，每个数值所消耗的token数量得以大幅减少。...3 微调方法 ChatTime的训练过程分为 Continuous Pre-Training 和 Instruction Fine-Tuning 两个阶段。...上下文辅助预测在加入文本信息后，ChatTime 和 TGForecaster 在预测性能上都超越了其他基线模型。...借助 Llama2 强大的文本推理能力，ChatTime 在无需针对不同数据集和历史长度单独训练的情况下，超越了各场景单独训练的 TGForecaster。

4611 0

比知识蒸馏好用，田渊栋等提出连续概念混合，再度革新Transformer预训练框架

然而，自然语言 token 代表的意思通常是表层的（例如 the 或 a 这样的功能性词汇），需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力，同时也限制了它们处理长期任务（如规划）的能力。...为了解决这一问题，最近的研究探索了超越 token 层面信号的方法。...本文，来自 Meta 等机构的研究者提出了一种新颖且高效的预训练框架：连续概念混合（Continuous Concept Mixing, CoCoMix），其将离散的下一个 token 预测与连续概念相结合...然后，模型通过交叉熵损失训练，从其隐藏状态中预测这些选定的概念。...CoCoMix 介绍 CoCoMix 是一个使用连续概念扩展下一个 token 预测的框架。

830 0

GitLab 内置了一个强大的 CICD 系统

GitLab CI/CD 是一个内置在GitLab中的工具，用于通过持续方法进行软件开发： Continuous Integration (CI) 持续集成 Continuous Delivery (CD...Continuous Integration（持续集成）假设一个应用程序，其代码存储在GitLab的Git仓库中。开发人员每天都要多次推送代码更改。...Continuous Delivery（持续交付）持续交付是超越持续集成的更进一步的操作。...GitLab CI/CD 是如何工作的为了使用GitLab CI/CD，你需要一个托管在GitLab上的应用程序代码库，并且在根目录中的.gitlab-ci.yml文件中指定构建、测试和部署的脚本。...一旦你已经添加了.gitlab-ci.yml到仓库中，GitLab将检测到该文件，并使用名为GitLab Runner的工具运行你的脚本。该工具的操作与终端类似。

1.1K2 0

R语言绘图之ggplot2

ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。...stat_vline 绘制竖直线标度函数描述 scale_alpha alpha通道值（灰度） scale_brewer 调色板，来自colorbrewer.org网站展示的颜色标度 scale_continuous...scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色 scale_grey 灰度颜色 scale_hue 均匀色调 scale_identity 直接使用指定的取值...23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题") ## 修改文字 scale...使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) guides：调整所有的text。

4.3K1 0

「R」ggplot2数据可视化

下面我们来看一下相应扩展。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。遗憾的是，这些对ggplot2图形没有影响，该包提供了特定了函数来改变其图形的外观。...我们已经知道labs()函数可以用来添加标题并改变坐标轴标签，让我们再看看其他的有用函数：函数选项 scale_x_continuous()和scale_y_continuous() breaks=...在ggplot2中标尺的概念很普遍，可以通过查看以scale_开头的函数来了解更多信息。主题主题可以让我们控制这些图的整体外观。

7.4K1 0

当卷积遇上积分——无损动态压缩

演示效果文章中使用INN方法压缩EDSR，其结果展示：从数据上来看，如果使用预训练的模型进行初始化（INN-init），可以看出INN压缩之后的模型效果和原模型效果一致，甚至更优。...我将扩展后的INN使用在不同模型上。我们可以通过观察其压缩前后的feature map，下图左边是压缩前，右边是压缩后。...更多更改，类的具体使用策略以及bug修复请查看附件源代码。使用方式更改过的INN与原INN一样作为一个扩展库存在，调用方法类似。...导入包开始使用 import torch_integral as inn 包使用总共分4步：定义连续层 continuous_dims = { "layer4.0.conv1.weight":...可以自动获取所有层 continuous_dims = inn.standard_continuous_dims(model.module_name) 定义离散层由于连续采样维度随机，一般需要将两端设置为非连续使得其对外表现一致

1151 0

大模型微调方法总结

每个 Adapter 模块由两个前馈子层组成，第一个前馈子层将 Transformer 块的输出作为输入，将原始输入维度 d 投影到 m，通过控制 m 的大小来限制 Adapter 模块的参数量，通常情况下...通过添加 Adapter 模块来产生一个易于扩展的下游模型，每当出现新的下游任务，通过添加 Adapter 模块来避免全模型微调与灾难性遗忘的问题。...对于 table-to-text 任务，本文使用自回归语言模型 GPT-2，输入为 source（ x ）和 target（ y ）的拼接，模型自回归地生成：对于摘要任务，本文使用 BART 模型...因此本文将指令优化为连续的单词嵌入，而不是通过离散的 token 进行优化，其效果将向上传播到所有 Transformer 激活层，并向右传播到后续的 token。...[prompt tokens][mask]后效果会更好； p-tuning 的效果很好，之前的 Prompt 模型都是主打小样本效果，而 P-tuning 终于在整个数据集上超越了精调的效果： 5、prompt-tuning

2.4K4 1

运维知识提问风暴（持续更新...）

虽然CI/CD也涉及团队协作，但其重点更多地放在开发团队内部。部署频率和规模：DevOps：注重大规模系统的部署和运维，确保整个系统的稳定性和可维护性。...自动化构建的缺点：技术限制：自动化系统的缺陷主要源于技术的限制。例如，自动化设备可能无法适应复杂的环境变化，无法处理异常情况，对于非标准化的任务难以适应等。...插件化：Jenkins 通过大量的插件扩展其功能，支持各种工具和语言，几乎可以覆盖软件开发的所有方面。易于使用：Jenkins 提供了一个直观的 Web 界面，使得用户可以轻松地配置和管理构建任务。...可扩展性：Jenkins 支持分布式构建，可以将构建任务分发到多个节点上执行，从而加快构建速度。...总之，Jenkins 是一个功能强大、易于使用、可扩展性好的持续集成工具，已经被广泛应用于各种软件开发项目中。下期持续更新中...

1261 0

CDF欢迎Shipwright——Kubernetes容器镜像构建框架——作为新的孵化项目

中国 Open Source Summit 演讲提案征集｜截止日期：8月15日 ---- 基于 Tekton 构建容器镜像的简化方法旧金山，2021 年 8 月 3 日——CDF（持续交付基金会，Continuous...使用 Shipwright，开发人员可以通过定义一个不需要任何容器或容器工具知识的最小 YAML，获得一种构建容器镜像的简化方法。...作为 Tekton（CDF 的创始项目之一）的联合创始人，我相信 CDF 是 Shipwright 实现 v1，更重要的是，超越 v1 的正确平台。”...“我们很高兴与 Shipwright 密切合作，帮助构建项目并扩大其用户社区。欢迎整个 Shipwright 社区！” CDF 提供了广泛的服务来支持开放源码项目，而项目启动过程是作为孵化项目。...参考资料 [1] CDF（持续交付基金会，Continuous Delivery Foundation）: https://cd.foundation/ [2] Shipwright: https://

7341 0

LabelEncoder（标签编码）与One—Hot（独热编码）

对于连续性特征： Rescale bounded continuous features: All continuous input that are bounded, rescale them to...线性放缩到[-1,1] Standardize all continuous features: All continuous input should be standardized and by this...使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。...Label encoding在某些情况下很有用，但是场景限制很多。再举一例：比如有[dog,cat,dog,mouse,cat]，我们把其转换为[1,2,1,3,2]。...所以目前还没有发现标签编码的广泛使用。附：基本的机器学习过程 ?

9.8K5 1

田渊栋团队论文火了！连续思维链优于CoT，打开LLM推理新范式

一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。然而，语言空间可能并不总是最适合推理的。...为了探索 LLM 在不受限制潜在空间中的推理潜力，而非使用自然语言，来自 Meta、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出了一种新的范式 ——Coconut（连续思维链，Chain of Continuous...这种高级的推理机制超越了传统的 CoT，即使模型并没有显式地接受训练或指示以这种方式操作。实验表明，Coconut 成功增强了 LLM 的推理能力。...对于数学推理（GSM8k），使用连续思维被证明有利于提高推理准确率，这与语言推理链的效果相似。通过链接更多连续思维，可以扩展和解决日益具有挑战性的问题。...连续思维有效增强了大语言模型的推理能力，这从其相比无 CoT 基线的一致性提升可以看出。在 ProntoQA 和 ProsQA 上，其表现甚至超过了 CoT。

911 0

从GitLabCE CICD方法论中探索实践

持续集成考虑一个应用程序，其代码存储在GitLab的Git存储库中。开发人员每天要多次推送代码更改。...持续交付持续交付[2]是超越持续集成的一步。您的应用程序不仅会在推送到代码库的每次代码更改时都进行构建和测试，而且作为附加步骤，尽管部署是手动触发的，但它仍会持续部署。...持续部署与持续交付类似，持续部署[3]也是超越持续集成的又一步。区别在于，您无需将其手动部署，而是将其设置为自动部署。部署您的应用程序完全不需要人工干预。...最后我们进行一个小小的投票，调查一下你最喜欢的CICD工具: 参考资料 [1] 持续集成: https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_integration [2...] 持续交付: https://continuousdelivery.com/ [3] 持续部署: https://www.airpair.com/continuous-deployment/posts

2.1K3 1

Kubernetes 的 CICD 管道概述

As one of the core components of a DevOps framework, continuous integration and continuous delivery (...Listed below are some of its advantages and disadvantages: 尽管其快速实施和受欢迎程度，但组织在为其云原生工作负载选择基于推送的管道之前，应评估其用例...自动缩放 – 容器化应用程序可以轻松扩展和复制工作负载，以满足不断变化的流量需求。...节点使用效率 – 借助基于 Kubernetes 的工作流，管理员可以设置最佳资源限制和请求，确保有效利用服务器计算、内存和存储资源。...该平台实施内置的生产安全部署策略，以帮助将复合应用程序交付到其目标环境，而无需编写任何脚本。

7482 0

新手须知：什么是微服务下的持续测试？

如今，软件开发对于速度和灵活性的持续追求，催生了各种超越传统界限的方法和实践。而作为现代 DevOps 实践的基石，持续测试的出现与发展，正好满足了加速软件交付的需求。...1、持续测试（Continuous Testing）基础持续测试是一种在软件开发生命周期的每个阶段，都需要进行测试的做法。...虽然这种架构具有可扩展性和灵活性，但是也带来了管理和测试大量分布式服务上的挑战。因此，微服务的复杂性就需要我们采取更精细的测试策略，以实现其独立的功能、以及相互关联的特性。...04 微服务性能测试微服务的性能测试包括评估其在各种负载下的响应时间、可扩展性、以及资源利用率。它将有助于在开发过程的早期，发现潜在的性能瓶颈。...此外，Serverless Framework 还提供了一个插件系统，可以让您使用第三方扩展，来丰富其功能。

1121 0

LeetCode笔记：Weekly Contest 238 比赛记录

= False seen = set() if c == 'a': is_continuous...算法优化当前最优的算法实现耗时仅76ms，他是直接使用了正则表达式进行的代码实现，给出其代码实现如下： class Solution: def longestBeautifulSubstring...解题思路这道题算是半抄半做的吧，自己有点思路，和答案倒也是一致的，但是有一个细节点没想明白，然后看了答案之后修改了一下思路…… 这道题的思路就是将所有的限制按照index进行排序，然后如果我们将每一个限制都给到上限...，那么就可以求得两个限制位置之间可以达到的最高值为：(w2−w1+∣h2−h1∣)/2+min(h1,h2)。...但是这里存在一个前提假设就是所有的限制位置上都是可以达到上限位置的，但是这个实际是没法保证的，因此我们需要对上限的值先进行调整，不过如何调整之前我倒是没有想的很清楚。

2213 0

卡内基梅隆大学提出SurfPro模型，通过表面特征进行蛋白质设计

2024年5月2日，美国卡内基梅隆大学Zhenqiao Song等人在人工智能顶级会议ICML2024上发表文章SurfPro: Functional Protein Design Based on Continuous...原始点云通常带有噪声，这可能会限制分子表面的表达能力。因此，对点云进行去噪和平滑处理是必要的。对此，作者对原始点云数据应用高斯核平滑。...其关键思想是将帧平均技术(FA)整合到多头注意力（MHA）层中，不仅能够建模全局生化特征，而且保留了局部信息。...SurfPro在这两个指标上超越了基线模型，其复杂度低至3.13，也就是对每个残基平均预测3次左右就能得到正确结果。表1 与其他方法对比作者设计了消融实验来验证模型设计的有效性。...SurfPro: Functional Protein Design Based on Continuous Surface. ICML. 2024

2981 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Spark ML 正则化标准化归一化 ---- 基本概念简介

大语言模型综述全新出炉：51页论文带你盘点LLM领域专业化技术

python 数据标准化常用方法，z-scoremin-max标准化

57-R可视化-6-ggplot2基石三部曲最终之进阶为菜鸟

AAAI 2025 | ChatTime：首个理解与生成统一的时序文本多模态基础模型

比知识蒸馏好用，田渊栋等提出连续概念混合，再度革新Transformer预训练框架

GitLab 内置了一个强大的 CICD 系统

R语言绘图之ggplot2

「R」ggplot2数据可视化

当卷积遇上积分——无损动态压缩

大模型微调方法总结

运维知识提问风暴（持续更新...）

CDF欢迎Shipwright——Kubernetes容器镜像构建框架——作为新的孵化项目

LabelEncoder（标签编码）与One—Hot（独热编码）

田渊栋团队论文火了！连续思维链优于CoT，打开LLM推理新范式

从GitLabCE CICD方法论中探索实践

Kubernetes 的 CICD 管道概述

新手须知：什么是微服务下的持续测试？

LeetCode笔记：Weekly Contest 238 比赛记录

卡内基梅隆大学提出SurfPro模型，通过表面特征进行蛋白质设计

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐