开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

将两个假设结合起来，在Coq中创建一个新的假设

在Coq中，可以通过使用Hypothesis命令将两个假设结合起来创建一个新的假设。

Hypothesis H1 : P -> Q.
Hypothesis H2 : R -> S.
Hypothesis H3 : P \/ R.

Lemma combined_hypothesis : Q \/ S.
Proof.
  destruct H3 as [HP | HR].
  - left. apply H1. apply HP.
  - right. apply H2. apply HR.
Qed.

上述代码中，假设H1表示P蕴含Q，H2表示R蕴含S，H3表示P或R成立。通过destruct和apply等命令，我们可以在证明中使用这些假设来推导出新的结论Q \/ S。

在上述代码中，Qed.表示证明结束。

这种假设结合的方法可以用于组织和管理多个假设，帮助我们推导出更复杂的结论。

相关搜索:假设有足够的磁盘空间，我可以在实时生产数据库中创建索引而不会有宕机风险吗？创建一个比较R中其他两个列的新列可以安全地假设RxJS将触发订阅顺序中每个观察者的下一个观察者吗？合并两个SQL表中的数据以在另一个表中创建新条目在ClearCase中创建一个新的子目录结构？在Coq中重新排序假设的显示？在Django的view.py中创建一个新表在Java for Java Sampler中创建一个新的JMeter测试在PHP中如何每次创建一个新的目录？在Python中创建基于两个嵌套列表的匹配元素的新列表？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

集成学习概述

集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习方法进行简单的总结和概述。

02

纽约大学陈溪解析机器学习和智能决策：从一个高峰到另一个高峰还有多远？

6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的

09

如何动态生成 Jekyll 配置文件 | Linux 中国

静态网站生成器 Jekyll 使用 _config.yml 进行配置。这些配置都是 Jekyll 特有的。但你也可以在这些文件中用我们自己的内容定义变量，并在整个网站中使用它们。在本文中，我将重点介绍动态创建 Jekyll 配置文件的一些优势。

03

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。

01

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能在有需要的时候设计出合适的解决方案。

02

C语言中如何将小数或者整数和字符串合二为一

我们在平时的开发中，经常会遇到，想将小数或者整数和字符串结合在一起，然后使用或者输出。尤其在单片机或者嵌入式中，我们常常会遇到这种问题。比如，我们通过传感器获取到了温湿度，想要将他们上传到云平台或者服务器。但你是通过json字符串上传到云平台或者服务器的，你想要上传温湿度，还需要加上云平台必要的一些信息。那么怎么将这些小数和字符串结合起来上传呢。下面我们来解决这类问题。

02

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。

04

pmbok笔记第八章——项目质量管理

概述质量与等级有什么区别？ “质量“与”等级“不是相同的概念。质量作为实现的性能或成果，是”一系列内在特性满足要求的程度“（ISO 9000）。等级作为设计意图，是对用途相同但技术特性不同的可交付成果的级别分类如何通过质量管理来达到客户满意？了解、评估、定义和管理要求，以便满足客户的期望。这就需要把“符合要求”（确保项目产出预定的成果）和“适合使用”（产品或服务必须满足实际需求）结合起来。在敏捷环境中，相关方与项目管理团队合作可确保在整个项目期间始终做到客户满意高层在质量管理中起什么作用？项目的成

03

优雅地乱玩 Redux-1-Getting Started

Redux 基于严格单向数据流实现反正就是为了打破 React 自身的数据流而创建的

02

通俗解释随机森林算法

首先我们来复习一下之前介绍过的两个机器学习模型：Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式，从原始的数据集D中得到新的D^；然后再使用一些base algorithm对每个D^都得到相应的gt；最后将所有的gt通过投票uniform的形式组合成一个G，G即为我们最终得到的模型。Decision Tree是通过递归形式，利用分支条件，将原始数据集D切割成一个个子树结构，长成一棵完整的树形结构。Decision Tree最终得到的G(x)是由相应的分支条件b(x)和分支树Gc(x)递归组成。

01

中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记7 -- Blending and Bagging

上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel model引入到regression中。首先，通过将ridge regression和representer

00

周志华：“数据、算法、算力”，人工智能三要素在未来还要加上“知识”

2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。

00

周志华：“数据、算法、算力”人工智能三要素，在未来要加上“知识”| CCF-GAIR 2020

2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。

02

GBDT！深入浅出详解梯度提升决策树

Random Forest的算法流程我们之前已经详细介绍过，就是先通过bootstrapping“复制”原样本集D，得到新的样本集D’；然后对每个D’进行训练得到不同的decision tree和对应的gt；最后再将所有的gt通过uniform的形式组合起来，即以投票的方式得到G。这里采用的Bagging的方式，也就是把每个gt的预测值直接相加。现在，如果将Bagging替换成AdaBoost，处理方式有些不同。首先每轮bootstrap得到的D’中每个样本会赋予不同的权重；然后在每个decision tree中，利用这些权重训练得到最好的gt；最后得出每个gt所占的权重，线性组合得到G。这种模型称为AdaBoost-D Tree。

02

结合符号主义和深度学习，DeepMind提出新型端到端神经网络架构 PrediNet

符号主义和连接主义是人工智能领域中的两大流派。符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义 (Logicism)、心理学派 (Psychlogism) 或计算机学派 (Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号（symbol)，认知过程是符号表示上的一种运算。连接主义 (connectionism)，又称为仿生学派 (bionicsism) 或生理学派 (physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

02

官宣，Google DeepMind 成立

大数据文摘转载自学术头条或许是深深感受到了来自 OpenAI 与微软一起给到的巨大压力，以及加速实现通用人工智能（AGI）的目标，今日，Google CEO Sundar Pichai 宣布，将 DeepMind、Google Brain 合并，成立 Google DeepMind。 Demis Hassabis 将担任 Google DeepMind 的首席执行官，Jeff Dean 将担任首席科学家一职，直接向 Pichai 汇报。 Hassabis 在内部公开信中表示，“将我们的才能和努力结合起来，

02

Java 8 - Stream流骚操作解读2_归约操作

Java 8 - Stream流骚操作解读见到过的终端操作都是返回一个 boolean （ allMatch 之类的）、 void（ forEach ）或 Optional 对象（ findAny 等）。也见过了使用 collect 来将流中的所有元素组合成一个 List 。

02

学界 | 强化学习+树搜索：一种新型程序合成方法

作者：Riley Simmons-Edler、Anders Miltner、Sebastian Seung

02

让Python不回显获取密码输入的命令

正如通常的情况一样，有一个 Python 模块已经解决了我的问题。这个模块是 getpass4，从用户的角度来看，它的行为和 input 完全一样，只是不显示用户输入的内容。

04

GPT-4又帮了我一个小忙

最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》课程地址：https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js

01

CCAI 2017 | 漆远：蚂蚁金服 AI 技术大揭秘，开放“模型服务平台”

7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2

03

CCAI 2017 | 漆远：蚂蚁金服 AI 技术大揭秘，开放“模型服务平台”

7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2

Windows文件搜索神器Everything安装配置结合内网穿透实现公网查询本地文件

要搭建一个在线资料库，我们需要两个软件的支持，分别是cpolar（用于搭建内网穿透数据隧道，让我们能在公共互联网上访问到本地电脑）和Everything（用于快速检索本地电脑的资料，并提供下载服务）。这两款软件的下载地址如下。

01

【论文阅读】Modeling Extreme Events in Time Series Prediction

authors:: Daizong Ding, Mi Zhang, Xudong Pan, Min Yang, Xiangnan He container:: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2019 DOI:: 10.1145/3292500.3330896 rating:: ⭐⭐⭐️ share:: true comment:: 以GRU为基础，主要针对损失函数进行了修改，强调极端值的模型预测中的作用。

01

中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记10 -- Random Forest

上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成数的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种

00

Web3与chatGPT相结合以及特点

Web3是一种使用区块链技术的新型网络，它将智能合约、网络和用户结合起来，在这种新型网络中，用户可以拥有更大的控制权和安全性。

06

当贝叶斯，奥卡姆和香农一起来定义机器学习

令人有点惊讶的是，在所有机器学习的流行词汇中，我们很少听到一个将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念融合起来的短语。

03

实时车道检测--A Novel Vision-Based Framework for Real-Time Lane Detection

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89838851

02

Python爬虫在Django项目中的数据处理与展示实例

当谈到Python爬虫技术与Django项目结合时，我们面临着一个引人入胜又具有挑战性的任务——如何利用爬虫技术从网络上抓取数据，并将这些数据进行有效地处理和展示。在本文中，我将为您介绍Python爬虫技术在Django项目中的数据抓取与处理流程。

00

Paper | CVPR2016 Image Caption 之 Semantic Attention

论文题目：Image Captioning with Semantic Attention

01

CCAI 2017 | 日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将：弱监督机器学习的研究进展

📷 日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将记者 | JayZhang 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。在本次大会上，日本人工智能和机器学习领域新一代的代表性人物——日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama（中文名：杉山将）为参会者带来了《弱监督机器学习的

04

CCAI 2017 | 日本理化学研究所杉山将：弱监督机器学习的研究进展

日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将记者 | JayZhang 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。在本次大会上，日本人工智能和机器学习领域新一代的代表性人物——日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama（中文名：杉山将）为参会者带来了《弱监督机器学习的研究进展》的演讲。

Microbiome: 基于竞争彩票模型(competitive lottery model)的群落构建

https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-018-0571-8#Sec2

05

谷歌提出「卷积+注意力」新模型，超越ResNet最强变体！

Transformer跨界计算机视觉虽然已取得了一些不错的成绩，但大部分情况下，它还是落后于最先进的卷积网络。

01

复杂链表的复制

我们常见的链表中一般有3种类型的指针：指向下一个节点、指向上一个节点、尾节点指向头节点。在复杂链表中，每个节点除了拥有指向下一个节点的指针外，还会有一个指针用于指向链表中的任意节点或者null。本文就跟大家分享下如何复制一个复杂链表，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。

02

中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree

本文介绍了Gradient Boosting Decision Tree算法的原理和实现，并通过举例来说明其如何通过组合多个弱学习器来提高预测能力。

00

斯坦福教授ICLR演讲：图网络最新进展GraphRNN和GCPN（附PPT下载）

此外，在 ICLR 受邀演讲上，Jure Leskovec 教授还就图深度生成模型做了演讲。在这次演讲中，Jure 阐述了图生成模型的方法和应用，并详细介绍了他的最新成果，GraphRNN 和 Graph Convolutional Policy Network。

03

张钹院士：AI科学突破的前夜，教授们应当看到什么？

AI 科技评论按：12 月 27 日 AI 科技评论去清华蹭了一个研讨会，主题是「从阿尔法 Go 到通用人工智能：脑科学与人工智能」。这是清华大学脑与智能实验室自 12 月 15 日成立之后举办的首次学术研讨会。在这次研讨会上，AI 科技评论第一次看到这么多脑科学家讲怎么用老鼠、猴子做实验。除此之外，AI 科技评论也听到两场非常引人深思的 AI 相关报告——一场为张钹院士做的《 AI 和神经科学》，另一场是今日头条 AI Lab 主任李航博士的《 NLP 现状和未来》。听完之后 AI 科技评论深觉遗憾

张钹院士：AI科学突破的前夜，教授们应当看到什么？

文章主要讨论了人工智能（AI）在医疗领域的应用，包括诊断、手术、预防等方面。作者认为，AI 技术在未来将发挥更大的作用，并呼吁更多科研工作者投身该领域。

08

如何为根本原因分析创建帕累托图？

六西格玛中最有用的工具之一是根本原因分析 (RCA)。RCA 工具包中最有效的工具之一是帕累托图。在今天的实用指南中，天.行.健.带大家一起了解帕累托图可以为你做什么，以及如何/何时创建你自己的帕累托图作为 RCA 的一部分。

07

干货 | 纽约大学陈溪： AlphaGo Zero技术演进的必然性（附PPT）

本讲座选自纽约大学助理教授陈溪近日在2018第二届杉数科技AI大师圆桌会上所做的题为《 AlphaGo Zero技术演进的必然性-机器学习与决策的有机结合》的演讲。

02

三个臭皮匠赛过诸葛亮！白话Blending和Bagging

本文将主要介绍Aggregation Models，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。 ”

01

绝密 | 机器学习老手不会轻易告诉你的12件事儿

编译 | AI科技大本营参与 | 彭硕刘畅编辑 | 明明机器学习是人工智能的核心，而机器学习的算法是其最重要的武器。机器学习算法可以从例子中归纳出执行重要任务的重要方法，这种方法不仅可行还可节约成本，随着可用的数据越来越多，我们就可以利用其解决更多的问题，因此，机器学习在计算机科学和其他领域中都得到了广泛的运用。尽管如此，开发出成功的机器学习应用程序还需要大量的“黑科技”，而这些是在课本中找不到的。华盛顿大学的Pedro Domingos教授发表的一篇题为《关于机器学习你需要知道的一些事儿

09

伪激光雷达：无人驾驶的立体视觉

激光雷达成本高，用廉价的立体视觉替代它可行吗？作者：Jeremy Cohen 编译：McGL

02

无需多视图！Google重磅升级NeRF：仅需一张平面图即可生成3D模型

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。如果多视角数据不足，模型就无法估计体积表征，生成的场景很容易崩溃

01

课程实录丨增强学习入门（3）

我们再回到这张图上，我们如何去计算呢？我们就需要把这个问题去做一个推演，我们刚才其实已经看到了有那么一个序列，那个序列就是环境给我们一个状态，我们产生一个行动环境，给我们一个状态，我们产生一个行动，这样不断交替的，那么实际过程当中我们是什么样的一个状态呢？我们可以看现在这个画面，就是说如果我们在时刻1的时候环境给了我们一个S_1，那么我们这个时候也能拿到一个S_1状态下的一个Reward的就是S_1状态下的回报，拿到了S_1我们刚才说从S要变成A了，这个时候我们要涉及到我们自己的策略，那么我们就可以算一下。基于我们当前的这个策略，我们可能会产生很多的行动，也就是各种各样的A。我们对于产生从某一个状态到某一个行动，它会有一个概率，那么根据概率我们就会产生这样种种的A，然后这些A实际上每个就是因为有一些概率，它会有一定概率去产生的，但是每一条路都是有可能会走到的。刚才我们说我们从S_1走到了A_1了，然后A_1有好多种选择，如果我们选择了某一种，比方说我们选择了上面的A_1的第一种方案A_1^1，那么从它开始，我们Agent走完走了A_1^1这种策略这种行动那么就把这个行动发给了那个环境，然后我们还可以想象刚才的那个图片那个Agent和Environment的交互，当我们把Action发给了Environment之后，Environment要进行State Translation就是它要把状态做一个变换，根据我们刚才想象的那个用形式化的方法定义概率的形式，我们现在已知S_1和A_1，那么S_2又会有很多很多的形式，我们也在这列出来了。

02

通俗讲解集成学习算法！

本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。

01

通俗讲解集成学习算法！

本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。

01

如何使用Everything+cpolar实现公网远程搜索下载内网储存文件资料

要搭建一个在线资料库，我们需要两个软件的支持，分别是cpolar（用于搭建内网穿透数据隧道，让我们能在公共互联网上访问到本地电脑）和Everything（用于快速检索本地电脑的资料，并提供下载服务）。这两款软件的下载地址如下。

01

强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL)，本篇我们讨论最后一种强化学习流派，基于模型的强化学习(Model Based RL)，以及基于模型的强化学习算法框架Dyna。

02

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭