本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（9）---《分类判决界面---W-H、H-K算法》 分类判决界面---W-H、H-K算法 一、算法原理 1.1 W-H算法 对于两类问题...如果训练模式是线性可分的，则存在权矢量w使不等式组 成立，即不等式组是一致的，有解。...若训练模式是非线性可分的，表明不存在权矢量w对所有的训练模式都能正确分类，也就是说，无论任何的权矢量w，都有某些模式被错分，不等式不能都成立，即不等式组是不一致的，不等式组无解。...在这种情况下，我们希望所求得的权矢量使尽可能多的不等式被满足，等价地说，使最少的训练模式被错分，或所得界面较稳健使对待分类模式有较好的分类效果。
Z3Py是使用Python脚本来解决一些实际问题。...而Z3求解器就给我们提供了一个非常便利求解方式，我们只需要定义未知量（x,y等），然后为这些未知量添加约束方式即可求解。...对于上面的题目我们首先定义x1,x2,x3,x4四个int变量，然后添加逆向中的约束条件，最后进行求解。Z3会在找到合适解的时候返回sat。我们认为Z3能够满足这些约束条件并得到解决方案。...该解决方案被看做一组解决约束条件的模型。模型能够使求解器中的每个约束条件都成立。最后我们遍历model中的解。...这样的话我们就花了比较少的时间得到我们想要的flag，还是比较方便的。 但是现实中很多的逆向题都是基于位运算的，同样在Z3Py中可以使用Bit_Vectors进行机器运算。
预备问题 1，难度 ★ 训练一个 LSTM 网络解决异或问题；也就是说，给定一串二进制数以后，判定它们的奇偶性。LSTM 需要能够处理这一段序列，一次处理一位，然后在序列输入结束后输出正确的结果。...预备问题 2，难度 ★ 在 Gym 环境中实现一个经典的贪食蛇游戏，然后根据自己的喜好选择一个强化学习算法解决它。你能训练出一个能玩赢游戏的策略吗？...待研究的问题 问题 1，难度 ★★ 在 Gym 环境中实现经典贪食蛇游戏的多人版本并尝试解决它。...自我对弈有不稳定的问题（和大家在 GANs 上遇到的不稳定性很类似），你需要实验多种不同的方法来克服。比如，用一组快速策略作为你的当前策略的对手来训练。那种方式效果最好？...机器学习在这里能不能派上用场还不太清楚，但是有可能可以用学到的策略减少分叉因子。 对于以上 7 个问题，OpenAI 非常希望有人可以和他们共同研究、尝试解决这些问题。
为了验证爱因斯坦的想法，约翰·贝尔于 1964 年提出了一种实验方案，后来演化出了多种版本。简单地说，这些方案试图将各个粒子在不同方向上的测量结果做线性组合，得到一个或多个不等式。...在输出层中我们使用了 sigmoid 函数作为激活函数，从而将任意实数映射到 0-1 之间。根据输出值是否小于 0.5 将输入分为两类，这个数有时被解释为概率。...光是 CHSH 不等式就可以写出多个变种来（比如将不等式种 aa’ 对调，bb’ 对调）。只要违背其中之一就可以确认是纠缠态。那这些不等式能否一次性编码到一个神经网络中呢？...有监督学习是目前最成熟，工业界使用最广泛的机器学习方法。本文用它来训练不等式，并且数值验证了它们的确具备 witness 的特性。 机器学习不等式 一般来说，有监督学习可以理解成函数拟合。...我们首先论述了如何利用单隐藏层神经网络来刻画输入是否违背多组线性不等式中的至少一个，从而从理论上论证了神经网络作为纠缠-可分态分类器的通用性。
，可以找到一组约束中的其中一个可行解，缺点是无法找出所有的可行解（对于规划求解问题可以是scipy）。...下面我继续演示一些更高级的内容，使用z3解决一些编程上的问题： 综合性编程问题 解数独✏️ 之前我演示过程序自动玩数独： 《让程序自动玩数独游戏让你秒变骨灰级数独玩家》 《Python调用C语言实现数独计算逻辑提速...下面我使用z3求解器来解决这个问题，这样可以在不使用其他语言开发的情况，纯Python就能达到不错的性能。...，通过z3可以轻松求解正确的包的安装顺序。...(g), Not(b)) sat B And(y, g, b) sat C y sat D Not(b) unsat 必然正确的选项： D 可以看到结果为D，与标准答案一致： 这些就是z3求解器那些常见的应用
这些项目增加了大家对Python语言技术和llvmpy项目开发的兴趣，我猜测llvmpy在Python的历史上比特定的JIT编译器更重要。...接口 分解行为到可组合的单元，而不是显式的继承层次结构是一个Python没有解决好的问题，经常导致噩梦般的复杂的使用mixin。然而通过使用ABC模组模仿静态定义的接口可以缓解这个问题。 ?...问题的关键是分解所有的事情到单一类型不同的接口，当我们真正想要的是声明涵盖一组多类型的接口时。OOP中的这种缺点是 表达式问题的关键。...通过对标准库相当不优美的缝缝补补（monkey-patching），我们可以模仿Erlang式带有异步进入点和内部状态的actor行为： ? DSLs Z3工程是嵌在Python对象层的扩展API。...用Z3的实例来解决N皇后问题可以被描述为Python表达式和扩展SMT来解决问题: ? end
本期题目：不等式 题目 给定一组不等式，判断是否成立并输出不等式的最大差（输出浮点数的整数部分） 要求： 不等式系数为 double 类型，是一个二维数组 不等式的变量为 int 类型，是一维数组 不等式的目标值为...blog.csdn.net/hihell/article/details/129341397 华为 OD 机试 刷题技巧 我这里有一个“刷题技巧”，你可以看看，或许可以帮到你： 不要盲目的刷题，凡是讲究策略与技巧...用自己的方法梳理题型，归纳与总结，就能举一反三、手到擒来。 这个“刷题技巧”，包含了递归、分治、单调栈、并查集、滑动窗口、前缀和、查分、二分查找、 BFS 广搜和 DFS 深搜。...这些题型，都有一些共同点： 递归，都是用一组关键字来实现 BFS 广搜和 DFS 深搜的共同点： 前缀和（前缀法）：通过判断值是否相等来判断结果是否为 1。若不相等则返回 1 (否则返回 0)。...（也可以通过数组索引的方法） BFS 广搜的共同点：利用数组索引的方法。
差分约束系统是求解一组变量的不等式组的算法，是最短路的一类经典应用。 为什么说它是最短路的一类经典应用呢？第一眼看过去难道不是一个数学问题吗？...实际上，我们在求解差分约束系统时，可以将其转化为图论中单源最短路（或最长路）问题。 在求解最短路问题时，我们经常写的一个不等式是 ，移项可得 ，这类似于不等式组中的 。...对这个图执行单源最短路算法，如果程序正常结束，那么得到的最短路答案数组 d[i] 就是满足条件的一组解；若图中存在负环，则该不等式组无解。...考虑到差分约束系统的边权可能为负，我们套用前面介绍的 SPFA 算法可解决这个问题。 在学习了使用 SPFA 求解差分约束系统之后，让我们来看一道例题，“计蒜客”的“蒜头君的银行卡”。...Yes 这道题唯一的难点在于将不等式的表达形式转换成图中的边，一旦正确地插入了边，那么直接套用 SPFA 的模板就可以了，不需要做任何其他的修改。 我们先来分析一下 和 中钱一样多的情况。
课题:基本不等式 第2课时 时间：2010.10.29 地点：阳春四中 年级：高二 【教学目标】 1．知识与技能：进一步掌握基本不等式 ；会应用此不等式求某些函数的最值；能够解决一些简单的实际问题 2．...过程与方法：通过两个例题的研究，进一步掌握基本不等式，并会用此定理求某些函数的最大、… 均值不等式【使用说明】1.自学课本P69—P71,仔细阅读课本，课前完成预习学案，牢记基础知识，掌握基本题型，在做题过程中...摘 要： 基本不等式在高中数学中具有极其重要的地位，从知识体系角度说，基本不等式不仅本身就是一个重要的数学知识模块，而且能与高中数学多个分支知识进行融合；从思维能力角度说，基本不等式是创造性与严谨性的有机结合...，并根据这些成功的学习因素的内在联系，归纳出一个学习方法体系，即前后紧密联系… 保养床垫的四个基本原则正确的床垫保养方式只要把握四个简单原则即可：整洁、除湿、翻面、清洗。...，体会基本不等式在实际问题中的应用。
该方法的具体步骤如下：首先，建立考虑时滞影响的电力系统模型。然后，针对所建模型构建Lyapunov泛函，在泛函的求导过程中通过采用Wirtinger不等式进行放缩，以减少判据的保守性。...最后将所得判据用一组线性矩阵不等式(LMI)表示。...【专利说明】 基于W i rt i nger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法 技术领域 [0001 ]本发明涉及一种基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，适用于 解决互联电力系统广域控制策略中的延时问题...【具体实施方式】 [0031]下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明 而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价 形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围...[0097]注：判据中的不等式(6)依赖于d (t)和,无法直接使用LMI工具箱求解。
在之前的文章中，他将因果关系定义为干预分布（interventional distribution），并介绍了两种识别因果关系的策略：后门准则和前门准则。然而，这些准则并不适用于所有因果关系。...例如，如果 X 的某个父代未被观察到，则我们无法将它作为识别策略。不过，我们或许仍可以使用后门或前门准则。 我们来看一个相关示例。...confounded component 请注意，在这两个表达式中，未观察到的混杂因素将观察到的变量分成不相交的组：当且仅当两个变量通过双向路径连接时，它们才会被分配到同一组。...在每一组中，S_k 被称为 confounded component (c-component)。在这种情况下存在两个 c-component，它们会引起两次因式分解 (c-factor)： ?...，变量之间存在隐藏共同原因，这些原因可能会破坏识别策略。
对于你希望谈论的话题，欢迎在评论区写出来，下次我会补上这些内容。 变化不等式 典型问题： 我的损失函数 f(θ) 很难计算，主要是它涉及到难以解决的边缘化问题。我无法评估它，只能将其最小化。...它的第二个参数，以及参数参数pε对ε的概率分布，则易于通过采样所获，如下所示： 然后我们就能使用下面这个在变分上界常常都会用到的积分重构： 相比于强化估计（REINFORCE estimators），使用蒙特卡洛估计来计算期望...凸共轭：在损失函数包含密度凸函数（如f-divergences中）的情况下，你能够通过依照凸共轭的形式来重新表述，以转换问题。...解决方法： 对于任意概率分布pψ，它在θ上的函数值都满足于： 因而，使用进化策略，我们可专注于下列问题来做优化： 通常，由于依赖于函数f和概率分布pψ的类型，f的局部最小值能够从ψ的局部最小值中恢复。...解决方法： 用凸近似来代替非凸的部分，将你的目标转化为一个典型的凸函数g 转换窍门： ℓ1损失函数：在一些稀疏的学习情景中，我们希望能最小化某个向量中的非零项，这就是ℓ0损失函数，通常可以用该向量的
集成学习的概念 集成学习指先产生一组弱学习器week learner（指泛化性能略优于随机猜测的学习器），随后根据某种策略将这些弱学习器组合起来得到最终预测结果的方法。...集成学习提升模型性能的原理 先考虑一个简单的例子： 在二分类任务中，假设三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示，集成的结果通过投票法产生。 在 ? 中每个分类器精度为 ?...，集成结果提升了模型性能；在 ? 中每个分类器的精度为也为 ? ，但彼此之间没有差别，集成不起作用；在 ? 中每个分类器的精度只有 ? ，集成结果反而更差。 ?...，假设基分类器的错误率为 ? ，即对每个基分类器 ? 有： ? 假设我们构建了 ? 个基分类器，若有超过半数的基分类器正确则集成分类器正确： ?...3.学习法 当训练数据很多时，一种更为强大的结合策略是使用“学习法”，即通过一个新的学习器来结合基学习器预测的结果。
一、背景 QMQ延迟消息是以服务形式独立存在的一套不局限于消息厂商实现的解决方案，其架构如下图所示。 QMQ延迟消息服务架构 延迟消息从生产者投递至延迟服务后，堆积在服务器本地磁盘中。...BookKeeper基于Zone感知的ensemble替换策略便是应对此种场景的解决方案。...显然对于三副本的每条数据仍将分布在两个可用区中，仍能容忍一个可用区故障。...3.2 持久化数据 原有架构将延迟消息根据调度时间按每10分钟桶存储在本地，时间临近的桶加载到内存中，使用HashedWheelTimer来调度。...弊端1的话，单机本地10万+文件还不算多大问题，但改造后这些桶信息以元信息的方式存储在ZooKeeper上，我们的实现方案决定了每个桶至少占用3个ZooKeeper节点。
lisi=14 登录认证 登录认证概念 （1）身份验证：一般需要提供如身份ID等一些标识信息来表明登录者的身份，如提供email，用户名/密码来证明。...此处 可以配置多个Realm，将按照相应的顺序及策略进行访问。 角色、授权 授权概念 （1）授权，也叫访问控制，即在应用中控制谁访问哪些资源（如访问页面/编辑数据/页面 操作 等）。...（2）主体(Subject)：访问应用的用户，在 Shiro 中使用 Subject 代表该用户。用户只 有授权 后才允许访问相应的资源。...（4）权限(Permission)：安全策略中的原子授权单位，通过权限我们可以表示在应用中 用户 有没有操作某个资源的权力。...典型的如：项目经理、技术总监、CTO、开发工 程师等 都是角色，不同的角色拥有一组不同的权限 授权方式 1）编程式：通过写if/else 授权代码块完成 （2）注解式：通过在执行的Java方法上放置相应的注解完成
LLM 在这些困难任务中的问题上的当前表现仍然不尽如人意。因此，迫切需要数据高效的方法来训练 LLM，这些方法可以超越数据扩展并解决更复杂的挑战。...学习「如何回答」 为了解决上述问题，一个新想法是允许模型在测试时使用计算资源来寻找「元（meta）」策略或算法，这些策略或算法可以帮助它们理解「如何」得出一个好的答案。...注意，在这些例子中，我们希望使用更多的 token 来学习一个通用但可泛化的程序，而不是去猜测问题 x 的解决方案。 我们的学习目标是学习由自回归大语言模型参数化的 A_θ(x)。...主要思路是优化 (Op-How) 的算法 A_θ(x)∈A_c，类似于强化学习中的自适应策略，它使用额外的 token 预算来实现某种算法策略来解决输入问题 x。...此外，这种设定不是根据策略在测试任务上的零样本表现来评估它，而是让它通过在测试时执行几个「训练」回合来适应测试任务，在执行这些回合之后再评估策略。
动态规划 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来解决复杂问题的方法。它通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。...重叠子问题：在求解过程中，某些问题会被多次求解。 动态规划的一个经典例子是背包问题，即给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价值，在限定的总重量内，选择某些物品装入背包，使得背包内物品的总价值最大。...A 和 B 线性规划的标准形式不包括哪一项？ A. 最大化目标函数 B. 约束条件为不等式 C. 约束条件为等式 D. 所有变量都有非负约束 哪一种情况下最适合使用动态规划来解决问题？...如果变量增加导致目标函数值减小，说明该变量在目标函数中的系数为负。 答案: C。动态规划解决背包问题通常采用记忆化搜索策略，以避免重复计算相同的子问题。 答案: B。...线性规划的标准形式中，约束条件可以是不等式，但不限定必须有等式约束条件。 答案: C。动态规划适合解决子问题重复出现的情况，通过记忆化以提高效率。 答案: C。
图1 模型训练结构 Triplet loss结构：一组三个图像：一个标准图像，一个正样本（与标准同一人），一个负样本（不同的人） 通过损失公式来调节整个网络,公式如下，思想将在文末介绍： ?...当距离关系不满足上述不等式时，我们可通过求解下列误差函数，通过反向传播算法来调节整个网络： ? 只有括号内公式的值大于0时，才计算误差。...在FaceNet中，作者利用该方法与Zeiler&Fergus以及GoogLeNet中提出的网络结构相结合，实现人脸识别，达到了很高的精度。...为了验证TripletLoss的有效性，我们在WebFace数据库上利用TripletLoss训练了另一种深度卷积网来实现人脸验证，WebFace中有该网络的结构描述。...与FaceNet不同，我们并没有采用作者使用的semi-hard样本选取策略，而是直接扩大batch中样本的数量。
具体来说就是通过比较两种学习方法的误差上界来比较他们的优劣。现在根据李航博士在《统计学习方法》中的例子，我来自己证明下泛化误差上界。毕竟自己学会推导才是自己的，看的懂的反而不一定。...上述的定理可以用Hoeffding不等式来证明： 对于Hoeffding定理的一些理解： Hoeffding不等式是关于一组随机变量均值的概率不等式。...如果X1,X2,⋯,Xn为一组独立同分布的参数为p的伯努利分布随机变量，n为随机变量的个数。定义这组随机变量的均值为： ? 对于任意δ>0, Hoeffding不等式可以表示为： ?...图片发自简书App 在《统计机器学习》中的Hoeffding的公式为如下所示，好像有很多的版本。 令X1,…,Xn为独立同分布随机变量，满足ai≤Xi≤bi。则对于任意t>0有 ?...哈哈 而这个公式的用途： 在统计推断中，我们可以利用样本的统计量(statistic)来推断总体的参数(parameter)，譬如使用样本均值来估计总体期望。
这就涉及到，先产生一组‘个体学习器’，再用一个策略将它们结合起来。 个体学习器可以选择：决策树，神经网络。 集成时可以所有个体学习器属于同一类算法：全是决策树，或全是神经网络；也可以来自不同的算法。...： 来证明一下： 假设个体学习器的错误率为 ε， 假设错误率相互独立，由 Hoeffding 不等式可得到整体学习器的错误率为： 由不等式的右边可知，如果将学习器的数目 T 逐渐增大，那么整个学习器的错误率将指数级下降...第 6 行，计算当前学习器的权重 α_t； 权值是关于误差的表达式，当下一次分类器再次错分这些点之后，会提高整体的错误率，这样就导致分类器权值变小，进而导致这个分类器在最终的混合分类器中的权值变小，也就是说...，Adaboost算法让正确率高的分类器占整体的权值更高，让正确率低的分类器权值更低，从而提高最终分类器的正确率。...0 1 损失的替代函数，因为它连续可微，就用它来替代 0 1 损失函数作为优化目标。
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