如何从一个在两者之间有很多分离程度的模型中获得一个有说服力的模型集合？

从一个在两者之间有很多分离程度的模型中获得一个有说服力的模型集合，可以通过以下步骤实现：

数据收集和准备：收集与模型相关的数据，并进行数据清洗、预处理和特征工程，确保数据的质量和准确性。
模型选择和训练：根据问题的特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习模型。使用训练数据对模型进行训练，并进行调参优化，以提高模型的性能和准确度。
模型评估和选择：使用评估指标对训练好的模型进行评估，比较不同模型的性能和效果。选择表现最佳的模型作为基础模型。
模型集成方法选择：根据问题的特点和需求，选择适合的模型集成方法。常见的模型集成方法包括投票法、平均法、堆叠法等。
模型集成：将多个基础模型进行集成，可以通过投票、加权平均等方式进行模型融合，得到一个综合考虑多个模型的集成模型。
模型集成的优化：对集成模型进行优化，可以通过进一步调整模型参数、特征选择、模型融合策略等方式提升集成模型的性能。
模型集成的验证和测试：使用验证集对集成模型进行验证和调优，确保模型的泛化能力和稳定性。最后，使用测试集对集成模型进行测试和评估。
模型集成的应用场景：模型集成可以应用于各种机器学习和深度学习任务，如图像分类、目标检测、文本分类、推荐系统等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据收集和准备：腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）
模型选择和训练：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型集成方法选择：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型集成的优化：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型集成的验证和测试：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

请注意，以上链接仅为示例，实际使用时应根据具体需求选择适合的腾讯云产品。

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学界｜北京大学王立威教授：机器学习理论的回顾与展望（一）

我们可以把它和我们经验的错误，或说在训练数据中的错误做对比。通常大家训练一个问题的时候，你拿到很多训练数据，你可以学一个分类器，在训练数据上得到一个错误率。...由于你是从一个很大的集合中挑选出来的这个模型，尽管这个模型把你的数据处理的非常好，但是你过度拟合了，没有达到泛化的目的。...这个学习理论告诉大家，假如我是从一个侯选的集合里选择一个模型，要想学好，所需要的数据量一定和模型的复杂程度呈正相关。...最后总结一下，VC维度刻画的到底是什么？ VC维度刻画的是你从一个什么样的模型集合中去训练，刻画的是模型集合的复杂程度，它研究的是结构的性质。VC维度本身没有给我们讲任何算法的事。...你的学习算法呼应VC维度，实际上就是从你这个模型集合里面去找一个使得训练错误最小的。大家会看到，后面很多其他的学习理论和VC理论是非常重要的，VC理论对算法没有太多牵扯，它研究的是集合大小的复杂程度。

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深入详解 Jetpack Compose | 优化 UI 构建

此外，我还会分享 Compose 的思维模型，您应如何考虑在 Compose 中编写代码，以及如何创建您自己的 API。...耦合" 便是不同模块中单元之间的依赖关系，它反映了一个模块中的各部分是如何影响另一个模块的各个部分的。"内聚" 则表示的是一个模块中各个单元之间的关系，它指示了模块中各个单元相互组合的合理程度。...事实证明，这里隐藏了很多依赖关系: 视图模型与布局间存在许多耦合。一个更为熟悉的可以让您查看这一清单的方式是通过一些 API，例如 findViewByID。...这里的关键是，编写像这样的声明式代码时，您不需要关注您的 UI 在先前是什么状态，而只需要指定当前应当处于的状态。框架控制着如何从一个状态转到其他状态，所以我们不再需要考虑它。...在 Jetpack Compose 的世界中，由于我们使用函数替代了类型，因此实现组合的方法颇为不同，但相比于继承也拥有许多优点，让我们来看一个例子: 假设我们有一个视图，并且我们想要添加一个输入。

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Spring Security 中最流行的权限管理模型！

该模型的主要功能是所有访问都是通过角色进行的，而角色本质上是权限的集合，并且所有用户只能通过角色获得权限。在组织内，角色相对稳定，而用户和权限都很多，并且可能会迅速变化。...图片源自网络在 RBAC0 中，一个用户可以具备多个角色，一个角色可以具备多个权限，最终用户所具备的权限是用户所具备的角色的权限并集。...在实际项目中，有一些角色是互斥的，对立的，例如财务这个角色一般是不能和其他角色兼任的，否则自己报账自己审批，岂不是爽歪歪！通过职责分离可以解决这个问题：静态职责分离在设置阶段就做好了限制。...比如同一用户不能授予互斥的角色，用户只能有有限个角色，用户获得高级权限之前要有低级权限等等。动态职责分离在运行阶段进行限制。比如运行时同一用户下5个角色中只能同时有2个角色激活等等。...图片源自网络 5.扩展我们日常见到的很多权限模型都是在 RBAC 的基础上扩展出来的。例如在有的系统中我们可以见到用户组的概念，就是将用户分组，用户同时具备自身的角色以及分组的角色。

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AoAFFM:Attention+FFM强强组合

Field-aware Embedding 和传统embedding不一样，传统的embedding将一个通过矩阵映射到一个向量, , 而Field-aware Embedding则是将映射为多个embedding...Field-aware Interaction Layer 和所有简单的特征交叉类似，此处我们可以获得个交叉的结果，表示交叉特征的集合,一共有个特征交互。...Attention-over-attention的机制是否比AFM要好？ AoAFFM与最新的算法相比是否可以获得最好的效果？ AoAFFM在大规模的数据集上表现如何？ 1....在Movielens和Frappe数据集上，AoAFM,AoAFFM的效果是要好于其他模型。 4. AoAFFM在大规模的数据集上表现如何？ ?...AoAFFM在大规模数据集上的表现也是非常好的，但是此处没有加入其他的DeepCross,xDeepFM等模型，所以还是欠缺说服力。

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LLM竞技场诞生基准测试，严格分离学渣学霸

然而，在网友们吃瓜调侃新模型冲榜、老模型丧失尊严的同时，人家竞技场背后的组织LMSYS，已经悄悄完成了成果转化：从实战中诞生的最有说服力的基准测试——Arena-Hard。...给大模型出题下面看下如何构建这个基准测试。简单来说，就是怎么从竞技场的20万个用户提示（问题）中，挑出来一些比较好的。这个「好」体现在两方面：多样性和复杂性。...有了这个复杂性，就可以拉开学霸与学渣之间的差距，我们看下面的实验结果：在上面的3个比较中，假设GPT-4比Llama2-70b强、Claude的大杯比中杯强，Mistral-Large比Mixtral...强，我们可以看到，随着（复杂性）分数的增加，更强的模型的胜率也在提高——学霸获得区分、学渣获得过滤。...Claude-3-Opus在给分时比较宽容，给出苛刻分数的可能性要小得多——它特别犹豫是否要宣称一个回答比另一个回答「好得多」。

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中本聪有一百万个比特币吗？

然而，我们认为，塞尔吉奥最初提出的论证的确有些薄弱。 ExtraNonce 重磅来袭就在几天后，塞尔吉奥在他的博客上发表了一个更有说服力的论点及更而强有力的证据证明当初一个矿工曾经占主导地位。...ExtraNonce 是 Coinbase 交易中的一个部分，一旦区块头中的标准随机数用完，它可以在几次哈希尝试后为矿工提供额外的熵。...这某程度代表了所有的黑线都属于一个矿工（很可能是中本聪）而且这个矿工现在控制了近百万比特币。虽然关于斜坡的梯度，高度和缺乏重叠等技术要点都很难理解和评估，但我们认为图像本身显然非常有说服力。...2009 年 8 月以后，上述现象在一定程度上有所改变。斜坡的斜率变化很大（从每个区块的 nonces 从 1.1 到10 ）。同时，斜坡高度不一致，两者之间存在较大的间隙。...也许600,000到700,000 个比特币是一个比较接近的估算。上面没有提到占主导地位的矿工是否是中本聪，虽然我们知道中本聪挖掘了 9 号区块，我们在分析中也已经分配该区块给占主导地位的矿工。

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【学术】从一个简单的模型开始，可以让机器学习更高效

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