[1] 下面我们就详细讲讲他是如何在局部最优解跳出来到全局最优解的： 模拟退火算法包含两个部分即Metropolis算法和退火过程。...Metropolis算法就是如何在局部最优解的情况下让其跳出来，是退火的基础。...事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。...第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropolis准则: 若ΔT如TSP问题，如果把所有可能的解都遍历一遍，需要的时间是随着城市的数量增加而呈爆炸性增长的，因此对于多个城市的TSP问题，老老实实去解，会花费特别多的时间。
当前，强化学习（RL）已广泛应用于大语言模型（LLM）的后期训练。最近 RL 对 LLM 推理能力的激励表明，适当的学习方法可以实现有效的推理时间可扩展性。...实验证明，SPCT 在生成质量和推理阶段的可扩展性方面，明显优于现有方法，并超过了多个强大的开源模型。 SPCT 的训练方案还被应用到更大规模的语言模型上。...这样的设计使得准则可以根据输入的 query 和响应自适应生成，从而动态引导奖励的生成过程。此外，准则及其对应批评的质量与细粒度可以通过对 GRM 进行后训练进一步提升。...当模型具备大规模生成准则的能力后，GRM 便能够在更合理的准则框架下输出更细致的奖励评价，这对于推理阶段的可扩展性具有关键意义。...形式化定义为：令 表示查询 x 第 i 个响应 的真实奖励，当预测逐点奖励 满足以下条件时视为正确： 这里需确保真实奖励仅包含一个最大值。
所以当确定了其数据类型后，地址所指向的数据空间大小也是固定的。所以，可以利用p最大值 问题：在窗体中输入10个整数后，在窗体中输出这些整数中的最大值。 逻辑：其实这和早些时候的寻找最大数没什么区别。...指针的调用相对其他数据的调用有很多优势，尤其在多个数据处理（如数组）。关于调用函数，我的想法是不要确定形参，这样有利与调用与调试。...实例070 使用指针的指针输出字符串 这个2.5 指向指针的指针很重要，这关系到后面一些知识（如：链表）的应用。所以要慎重。 难倒是不难。...理解的方式都是遵循 *运算符都是自右向左结合 这一准则的。同时，调用函数时就当它是一个特殊的数据类型处理即可。 到这里，这章就没有多少东东了。 其实，指针本身并不难。
计算投影方向，最终得到最优投影轴约 在实际应用中，当样本维度高于样本数量时，容易出现奇异性。此时可通过正则化技术（如加入项）或先使用PCA进行预降维来解决。...正交互补性：特征向量的正交性保证了降维后的各维度携带独立的判别信息 这种几何特性使得LDA特别适合处理具有明显类别结构的数据，如人脸识别中的不同个体、文本分类中的不同主题等场景。...实际应用中的调参策略 在实践中，LDA的性能受多个参数影响： 1. 正则化参数：当接近奇异矩阵时，通过shrinkage参数添加正则项 2. 降维维度：对于类问题，最大有效维度为 3....如果原始数据空间中类别边界呈现非线性特征（如环形分布或交叉分布），线性投影难以有效分离类别。此时，基于核方法的改进（如核LDA）通过将数据映射到高维空间可能获得更好的效果，但计算复杂度会大幅增加。...华为云社区2025年的案例分析显示，在工业设备故障检测中，传感器噪声会使LDA降维后的特征区分度降低30%以上。特征选择与LDA结合的混合方法（如基于互信息的预筛选）被证明能有效提升鲁棒性。
如医学诊断中的“疑似病人”即对应了“拒识类别”。 ? 机器学习应用中有所要考虑误差类别，特别是当小类概率很小时。为此，我们首次提出了误差类别与拒识类别同时考察的问题，并开展初步研究。...由此将会获得更为合理的分类评价结果。 我们给出了例题显示虽然有拒识，如果应用常规互信息计算公式NI=1（表明完全正确分类），而修正公式给出NI=0.929（表明非完全正确分类）。...图中明确显示了NI在两个点获得最大值，分别对应了完全正确分类与完全错误分类（但是调换类标可以获得完全正确分类，由此意味信息论指标与类标无关）。 ?...先将好判断的快速筛选掉，留下“疑似”的来不断增加证据（如更多特征）或昂贵工具（如多专家会诊）获得更为可靠的结果。由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。...该思想可以推广到机器学习其它问题研究中（如2015年我们在TKDE上发表的一篇文章，“元准则”特别适用于解决无监督排序学习中没有标准答案的问题）。
而Factoring是将这一列的数字转化为1、2....n 取决于有多少个类，下面给出代码和例子data['会计准则'] = pd.factorize(data['会计准则'])[0]data[['会计准则...[0,59,70,80,100]df['Categories'] = pd.cut(df['score'],bins) #bins的各值作为区间的边# 可以通过labels自定义箱名或者区间名 用于多个列进行划分...bins, labels=group_names)print(data)print(pd.value_counts(data))# 如果将箱子的边替代为箱子的个数，pandas将根据数据中的最小值和最大值计算出等长的箱子...取决于数据的分布，使用cut不会使每个箱子具有相同数据数量的数据点，而qcut，使用# 样本的分位数，可以获得等长的箱data3 = np.random.randn(1000) # 正太分布cats...离散化后的数据可以更好地应用于分类、聚类、关联规则挖掘等算法中。例如，在文本分类中，将文本转化为词袋模型后，可以通过离散化将每个词语转化为一个特征，并将文本转化为一个向量。
配滤波器是一种非常重要的滤波器，广泛应用与通信、雷达等系统中。...通过上面的分析可知，所谓的最优滤波器，实际上都是在某个准则下的最优。匹配滤波器对应的最优的准则是输出信噪比(SNR)最大。而且还有一个前提条件是在白噪声背景下。...图2.1 雷达信号进入匹配滤波器前后对比仿真图 从上面的仿真可以看到，当信号通过匹配滤波器之后，信号的在某一时刻会产生一个最大值，这个最大值就是滤波器的输出值，其胖瓣会产生明显的衰减现象。...这样，通过匹配滤波器后，信号的相位为0，正好能实现信号时域上的相干叠加。而噪声的相位是随机的，只能实现非相干叠加。这样在时域上保证了输出信噪比的最大。...匹配滤波器无论是从时域还是从频域，都充分保证了信号尽可能大地通过，噪声尽可能小地通过，因此能获得最大信噪比的输出。
按照作者的准则进行量化后，即使直接将模型量化为8位也不会导致准确性下降，无需额外的训练。 基于准则的量化感知训练可以进一步提高低位量化的准确性。...其在高效网络中的成功应用包括MobileNets和ShuffleNets。这些网络广泛应用于资源受限的设备，并在实际应用中显示出了希望。此外，还提出了各种剪枝策略来减少计算和存储负担。...作者对改进后的算法进行了详细描述，如算法1所示。 在该算法中，作者通过不断迭代，利用KL散度的计算结果和给定的浮点范围来更新激活和权重的最优尺度，直至达到收敛条件为止。...作者首先根据PTQ准则对经过训练的全精度模型进行量化。然后，作者采用修改后的训练过程对其进行微调，使模型适应量化。作者禁用了激进的随机大小裁剪，并采用了较弱的随机裁剪增强。...在经过QAT训练（即第二次微调）后，作者获得了一个8位MobileNetV2的量化模型，其top-1准确率为73.35%，是迄今为止最好的性能。 此外，所有具有不同剪枝比例的量化模型均优于全精度模型。
Dean、Esther Rolf、Max Simchowitz、Moritz Hardt 机器之心编译 参与：刘天赐、晓坤 由于机器学习系统容易受到历史数据引入的偏见而导致歧视性行为，人们认为有必要在某些应用场景中用公平性准则约束系统的行为...长久以来，在诸多如贷款、雇用、刑事司法以及广告等应用场景中，机器学习一直被诟病「由于历史原因，潜在地伤害到曾被忽视的、弱势群体」。...而成功的贷款履约行为中，银行获得收益，同时贷款人的信用得分提升。...偏离收益最大化，以给更多人提供贷款时，平均得分变化会增大到最大值。称其为利他最优（altruistic optimum）。...结果曲线为此应用特定的权衡过程提供了一个可解释的视觉工具。 更多细节请阅读论文原文，本文将在今年 35 届 ICML 大会上出现。
RL采用的是边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型，利用当前的模型来指导下一步的行为，下一步的行动获得reward之后再更新模型，不断迭代重复直到模型收敛。...探索和开发在RL中同样重要，如何在探索和开发之间权衡是RL中的一个重要的问题和挑战。 ?...Model，一个对环境的认知框架，可以预测采取动作后的下一个状态是什么，很多情况下是没有模型的，agent只能通过与环境互动来提升策略。...Monte-carlo update：游戏开始后, 要等待游戏结束, 然后再总结这一回合中的所有转折点, 再更新行为准则。...Off-policy：可以选择自己玩, 也可以选择看着别人玩, 通过看别人玩来学习别人的行为准则。 主要算法用以下几种，今天只是通过表格列举，接下里几天将会选择几种着重介绍。 ?
如何在Angular 2应用程序中使用codelyzer？ 所有企业应用程序都会遵循一组编码惯例和准则，以更好的方式维护代码。...如何在Angular 2中启用延迟加载？ 大多数企业应用程序包含用各式各样的用于特定业务案例的模块。捆绑整个应用程序代码并完成加载，会在初始调用时，产生巨大的性能开销。...延迟加载通过将代码拆分成多个包并以按需加载的方式，来加速应用程序初始加载过程。 每个Angular应用程序必须有一个叫AppModule的主模块。...在Angular 2应用中，我们应该注意哪些安全威胁？ 就像任何其他客户端或Web应用程序一样，Angular 2应用程序也应该遵循一些基本准则来减轻安全风险。...如何优化Angular 2应用程序来获得更好的性能？ 优化取决于应用程序的类型和大小以及许多其他因素。但一般来说，在优化Angular 2应用程序时，我会考虑以下几点： 考虑AOT编译。
其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。...图 2 构建检索网络示意图 确定关键词检索网络后，接下来进行的是关键词检索。...图 3 是一个基于频谱最大值来建模的音频比对方法。在完成最大值点完成建模后，需要进行特征的构建。...极限元智能科技在智能语音、计算机视觉、自然语言处理、大数据分析等技术领域有多年技术积累，推出了一些系列云端和终端的跨平台 AI 技术解决方案，产品和服务广泛应用在教育、安全、交通、泛娱乐等多个行业。...其中，成熟的音频检测技术落地场景更是涉及到反电信诈骗、公安技侦、互联网音视频有害信息检测、呼叫中心录音质检等多个方面。 本文为机器之心专栏，转载请联系本公众号获得授权。
因此，为了获得变换后的感测图像，需要计算Homographies矩阵。...②配准的相似度测量准则配准的相似性测量准则。在你确定了变换模型后，接下去要做什么？...从多个视角捕获相似对象或场景的图像，以便获得扫描对象或场景的更好表示。如使用图像拼接，从2D图像重建3D模型等。...遍历完所有子图后，选取最大R值所对应的(i,j)子图作为匹配图像【若R存在多个最大值（一般不存在），则取累加误差最小的作为匹配图像】。...因此，需要采用多个不同的函数来表示两幅图像中不同部分的空间变换关系。局部变换是物体多个局部的全局变换复合而成，如人体或动物的动作所产生的局部运动等。
从智能家居设备到自动驾驶汽车，从医疗诊断系统到金融交易算法，AI 的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和社会运行模式。...例如，在自动驾驶场景中，如果车辆面临不可避免的碰撞，AI 系统应如何在保护乘客和避免伤害行人之间做出道德抉择？在医疗领域，AI 辅助诊断系统如何在资源有限的情况下分配治疗机会，确保公平和公正？...要确保 AI 遵循人类的道德准则，首先需要明确这些道德准则的具体内容和边界。道德是一个复杂而多元的概念，不同的文化、宗教和社会背景可能会导致对道德的理解和判断存在差异。...在明确道德准则的基础上，将其转化为可操作的技术规范和算法设计是至关重要的一步。这需要跨学科的合作，融合计算机科学、伦理学、法学等多个领域的知识和方法。...同时，需要设立专门的监管机构或部门，负责制定和执行相关的法律法规和政策，对违反道德准则的 AI 应用进行处罚和纠正。
此外，国产大模型 Qwen-Chat-14B 和 XuanYuan-70B 在应用 OPO 后的表现不仅与 GPT-4 不相上下，而且略微优胜。...表5：各个大模型在 H-Law 与 A-Law 上的原始准确率（Base）、应用 OPO 后的准确率（OPO）、将生成题目用到的准则替换 OPO 中检索得到的准则后的准确率（Oracle）。...表6：各个大模型在 H-Basic-Morality、H-Social-Morality 和 A-Professional-Morality 上的原始准确率（Base）、应用 OPO 后的准确率（OPO...）、将生成选择题用到的准则替换 OPO 中检索得到的准则后的准确率（Oracle）。...此外，也公开了收集的所有法律准则与道德准则，以及 5 个测试基准中所使用的所有数据。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
完成本教程后，您将知道： 如何在Python中归一化和标准化序列数据。 如何为输入和输出变量选择适当的缩放比例。 缩放序列数据的实际问题。 让我们开始吧。 ?...将缩放应用于培训数据。这意味着您可以使用规范化的数据来训练您的模型。这通过调用transform（）函数来完成。 将缩放应用到未来的数据。这意味着您可以在将来准备要预测的新数据。...分类输入 您可能有一系列分类输入，如字母或状态。 通常，分类输入是第一个整数编码，然后是独热编码的。...例如，简单的直方图可以帮助您快速获得数量分布的看法，看看标准化是否有意义。 缩放每个系列。如果您的问题具有多个级数，请将其视为单独的变量，然后分别进行扩展。 在适当的时间缩放。...在正确的时间应用任何缩放变换很重要。例如，如果您有一系列不稳定的数量，则可能会在首次使数据静止后进行缩放。在将此系列转换成一个受监督的学习问题后，按不同的方式处理，这是不恰当的。 如果对缩放有疑问。
Agent AI智能体在多个领域都有广泛的应用，包括智能客服与支持、语音助手与购物体验、内容生成与营销、库存管理和需求预测、用户行为分析等。...综上所述，Agent AI智能体是一种强大的智能系统，通过机器学习和深度学习等技术实现自我优化和知识积累，能够在多个领域发挥重要作用，展现出广泛的应用前景。...例如，它可以使用强化学习算法来学习如何在特定环境中做出最佳决策，从而实现自我优化。此外，Agent AI还可以利用进化算法来自动调整自身的参数和结构，以提高性能。...同时，随着智能体在各个行业的应用不断扩展，也会创造出新的就业机会，如智能体的开发、维护和管理等。 技能需求变化： 随着智能体的普及，人们的工作技能需求也将发生变化。...同时，还需要关注智能体的监管和规范，以确保其应用符合法律和伦理准则。
下面的演示视频显示了如何在颤动中创建流畅的滑块。它显示了如何在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider软件包来工作流体滑块传送带。...max： 此属性用于用户可以选择的最大值。默认为1.0。必须大于或等于[min]。 **slideColor：**此属性用于滑块的颜色。如果未提供，primaryColor将应用祖先主题。...当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。 img 现在，我们将创建另一个FluidSlider（）。...当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。 img 现在，我们将创建第三个“流体”滑块。...可以通过多种方式和特性将这些滑块用于Flutter应用程序。运行应用程序时，我们应该获得屏幕的最终输出，如下。
一、DeepSeek的核心技术 DeepSeek之所以能够在短时间内获得广泛关注，很大程度上得益于其采用的一系列先进技术。 1....如何在不牺牲性能的前提下，降低计算资源的消耗，是DeepSeek需要解决的技术难题。其次，深度学习模型通常被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。在实际应用中，用户往往希望了解系统是如何得出某个结论的。...同时，我们还需要关注新兴技术的发展趋势，如量子计算、生物计算等，探索它们与AI技术的融合应用。 2. 应用拓展 AI技术的应用前景广阔无垠。...我们需要不断拓展AI技术的应用领域和场景，将其应用于更多的行业和领域，如自动驾驶、智能城市、智能制造等。通过跨界合作和资源整合，我们可以推动AI技术的普及和深化应用，为社会创造更多的价值。 3....法律与伦理规范 在AI技术的广泛应用中，我们需要加强法律与伦理规范的建设和完善。通过制定相关法律法规和伦理准则，我们可以规范AI技术的使用行为，保护用户的权益和利益。
网格搜索 遍历多个ARIMA模型的参数组合，通过交叉验证或验证集性能来选择最佳模型。优点：能够找到最佳参数组合。...缺点：计算开销较大，需要尝试多个参数组合；可能受限于搜索范围和计算资源。...在ACF图中，如果自相关系数在滞后阶数后逐渐衰减并趋于零，这表明可以考虑使用自回归（AR）模型（拖尾）。在PACF图中，如果偏相关系数在滞后阶数后截尾并趋于零，这表明可以考虑使用滑动平均（MA）模型。...在ACF图中，如果自相关系数在滞后阶数后逐渐衰减并趋于零，这表明可以考虑使用自回归（AR）模型。在PACF图中，如果偏相关系数在滞后阶数后截尾并趋于零，这表明可以考虑使用滑动平均（MA）模型。...下面通过一个简单的案例来说明AIC和BIC的应用：假设有一个简单的线性回归模型，要根据数据集选择模型的阶数（即变量的数量）。
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