Knowledge Tracing(KT,知识追踪):使用学生的历史学习数据来模拟他们在一段时间内的知识掌握情况,从而预测他们未来的表现。举个例子:如下图所示,有一个学生做了1-4四题练习题,其中1、2、4做对了,3做错了,那么自然而然可以看出学生对第三题Linear Equations这个概念比较不熟悉,那以该学生现有的水平去做第5题会有怎么样的表现呢,KT就用来解决以上问题。
ChatGPT已经通过了很多考试,姚远老师是Oracle OCP和MySQL OCP讲师,我很好奇ChatGPT能不能通过Oracle OCP的考试呢?让我们拿Oracle 19c OCP考试(1z0-082)的真题对ChatGPT进行一个测试。
Problem Description 大家常常感慨,要做好一件事情真的不容易,确实,失败比成功容易多了! 做好“一件”事情尚且不易,若想永远成功而总从不失败,那更是难上加难了,就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说,我还是要告诉大家,要想失败到一定程度也是不容易的。比如,我高中的时候,就有一个神奇的女生,在英语考试的时候,竟然把40个单项选择题全部做错了!大家都学过概率论,应该知道出现这种情况的概率,所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语,我们可以这样总结:一个人做错一道选择题并不难,难的是全部做错,一个不对。
大家常常感慨,要做好一件事情真的不容易,确实,失败比成功容易多了! 做好“一件”事情尚且不易,若想永远成功而总从不失败,那更是难上加难了,就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说,我还是要告诉大家,要想失败到一定程度也是不容易的。比如,我高中的时候,就有一个神奇的女生,在英语考试的时候,竟然把40个单项选择题全部做错了!大家都学过概率论,应该知道出现这种情况的概率,所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语,我们可以这样总结:一个人做错一道选择题并不难,难的是全部做错,一个不对。
因为文章总共超过5W字,所以我分为两部分,今天这是第一部分,先自己大致了解下什么是HMM,明天将会是具体的通俗公式讲解。加油,每天进步一丢丢O.O
这节只列举问题,思路放下一章。这里是给大家去定位问题的思路,通过这些渠道能发现一些问题,而不是对问题束手无策了。
Paper: Pretraining on the Test Set Is All You Need Link: https://arxiv.org/pdf/2309.08632.pdf
圆括号(i)代表第i个样本,尖括号<j>代表第j个词,考虑到主次,第(i)个样本是主,第<j>个词是次,所以答案是选项1。
问: 我有一个名为 test.sh 的脚本: #!/bin/bash STR = "Hello World" echo $STR 当我运行 bash test.sh 时,我会得到以下信息: test
TFNET: Multi-Semantic Feature Interaction for
一. 红冲单据。红冲单据相当于作废单据,不会影响到现在数据,红冲之后再重新做一张正确的单据就可以了。红冲单据会留下痕迹,方便以后核对信息。
不要方,首先打开pages.json 把自动配置的pages 数组中的 “path”:”/pages/index/index.vue” 删除,路径名以你自身
最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don’t use deep learning your data isn’t that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Be
一种方法是先对数据集进行探查,然后思考什么模型适用于这个数据集,先尝试一些简单的模型,最后再开发并调优一个稳健的模型。
选自Github 作者:Andrew L. Beam 机器之心编译 最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don't use deep learning your data isn't that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Bea
敏捷大数据流程利用了数据科学的迭代性本质和高效的工具,从数据中构建和抽取高阶的结构和价值。
大数据的浪潮现在好像被人工智能的浪潮盖过去了,它到底火还是不火,到底应该朝哪个方向发展,来自科大讯飞大数据研究院的谭昶博士有自己的想法和思考。本文中谭昶博士依据讯飞大数据实践的经验指导企业如何做大数据,并着重介绍讯飞如何运用大数据的方法扭转了教育的思路。
被誉为最有想象力生成对抗网络GAN一出现就被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”,在图像领域更是催生了一批有趣的研究。
本以为自己做错了... 原来是产品写错了... 漏皮的补皮 每日一皮:为了找个程序员租客,我拼了! 2020-06-06 每日一皮:如何把程序员骗到手! 2020-06-05 每日一皮:年轻时的你,是不是也各种重构欲望? 2020-06-04 每日一皮:啥一文理解TCP和UDP的区别!这张图才是最屌的! 2020-06-03 每日一皮:最适合编程写代码的键盘! 2020-06-02 皮到了就点个在看呗 👇👇👇
在加入X公司后,开始了ASP.NET Core+Docker+Linux的技术实践,也开始了微服务架构的实践。在微服务的学习中,有一本微软官方出品的《.NET微服务:容器化.NET应用架构指南》是我们学习的葵花宝典,纵观微软官方放出来的Demo项目的演变历史(可以参见杨晓东《我眼中的ASP.NET Core微服务》一文):
从商品货币演化到信用货币,货币自身的价值属性不断向交易的便利性妥协。然而,带着降低交易成本之使命而降生的货币,反而成了增加交易成本的源头之一。这集中体现在国际经济和金融交易活动中。那么,数字货币能否解决,或者能在多大程度上缓解全球经济、金融和货币体系造成的失衡问题?发行数字货币(DC/EP)能否成为推动人民币国际化的可行方式?
又到一年一度的购物大狂欢了,最近周围很熟悉的朋友有好几位都陷入了自我内耗中,这里分享一些拒绝内耗的精神胜利法则。
周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。
Docker最近庆祝了10岁生日。回顾变革之路,你会看到自己做对的事情,也会看到自己做错的事情。
ZBrush2021是一款专业的数字雕刻软件,它能够让艺术家更好地创作、设计和创新。ZBrush由Pixologic公司开发,已经成为了数字雕刻业务中不可或缺的一部分,而全新的ZBrush 2021带来了更加强大的功能。
虽然理想情况下是针对“企业”(企业可能不是您的整个组织),但是MDM仍然必须交付应用程序,从而支持多个应用程序,并且在某种程度上能够成为真正的企业。
这行代码 inputText.charAt(inputText.length() - 1) 将会返回你输入字符串的最后一个字符。
今天同事扔给我两道面试题,由于我2年前就接触过这道题,所以没啥意思,我看完后扔到一个交流群里,回答这道题的绝大部分人竟然都答错了;很多人很清晰的知道这两道题想考察面试者对 i++ 和 ++i 的理解,也很清晰的知道这二者的区别,但是题还是做不对;两道题如下,大家可以先思考一下,给个答案,然后再去验证自己的想法。 (这是一道典型的看着非常简单的题,但是不少人还是会因为粗心栽跟头) 第一题: int a = 0; for (int i = 0; i < 99; i++) {
第二十届全国图象图形学学术会议(NCIG2020)将于6月28~30日在新疆乌鲁木齐市召开,大会将汇聚国内图像图形及相关领域领军人才,聚焦领域热点问题,多角度全方位洞见未来发展趋势。北京大学高文院士确认出席大会并将作题为《数字视网膜– 城市大脑从云计算走向端边云混合的体系架构》的特邀报告。
前两天在 xue.cn 体验答题挑战,我有道题做错了,却不明白错在哪里。题目大概如下,代码运行后将打印什么?
https://leetcode-cn.com/problems/fei-bo-na-qi-shu-lie-lcof/
最近我们又组织了:《机器学习加深度学习资料大放送(附上资料群)》交流群,感觉吧,大家松鼠症发作收集整理了大把资料最后却束之高阁,也不是一个事啊。所以就安排学徒系统性讲解一下机器学习的应用。本次教程参考TCGA 官方的一篇文章Machine Learning Detects Pan-cancer Ras Pathway Activation in The Cancer Genome Atlas文章,文章的源码也可以在官方的 github 上搜到:
对开发而言,弄懂需求,就是要知道需求的目的,以及用何种方式去实现。实现后,再看结果跟预期是否相符。如果相符那就做对了。如果不相符,那肯定哪里做错了或想错了。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】Google的新语言模型Minerva将AI做数学题的水平抬到新高度,而且工科领域如天文、几何、代数、机器学习统统不在话下。 用学「语文」的脑子能学好「数学」吗? 从Bert开始,到GPT-3, Gopher和PaLM,大型语言模型在各个自然语言处理任务上不断刷新成绩,创作个小作文、聊个天、写个代码都不在话下,可以说语言模型在大规模数据集下的自监督训练下已经能很好地模拟人类的语言能力了。 但定量推理(Quantitative Reasoning)
作者 | Buttondown 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 测试驱动开发 在 1999 年左右是最前沿的技术,也是现代开发的基础,但为什么直到现在还没有被广泛使用? “我认为,在我作为一名专业极客的四十二年生涯中,软件行业在历史上始终不能或不愿意掌握和采用测试驱动开发(TDD),这是最令人沮丧和丧气的事件之一。”对于 TDD 没有广泛被应用的问题,GeePaw Hill 发了系列 推文 进行了探讨。他认为问题在于其支持者在组织方面的失败,他们推动得太猛,想将“TDD”转化
软件工程师获得头衔的方式似乎很武断。从你开始在这个领域开始的那一刻起,你就渴望得到光荣的高级软件工程师头衔。大多数工程师,都将其视为成功的顶峰,除了那些想要走管理路线或自己创业的工程师。
但用了一段时间后,有一天突然就发现打不开了,打开马上会弹出wine的错误,详细信息里面是什么PageFault 0x0000008之类的,下面跟着很长的一堆内存地址。
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers,但更复杂。但是这两个模型非常相似,只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比,说明了它们的主要区别,并比较了它们的性能。
我是一名项目经理,在过去的四个月里,我把一个项目带崩了(上线后频出问题,用户无法使用)。在最近的几天,我每天都在反思自己,我都在问自己以下几个问题: 1.我做错了什么? 2.我在其中占有多重的因素?
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世界上没有卖后悔药的,一旦做错了,后悔莫及。我们作为运维,尤其是不小心误删除数据库里的数据时,那更是损失巨大。对于MySQL来说,这里有一种方法,可以避免这种悲剧的发生。 这儿所谓的延迟,并不是经常说的网络延迟,而是我们故意把从库复制的步伐放慢,比如让从库比主库慢30分钟。这样,如果在半小时内发现数据有问题,还能补救。 MySQL 5.6 已经支持延迟复制, 可设置备节点的延迟时间, 延迟复制是有意义的,例如防止主节点数据误删,查看数据库历史状态等。 配置也不难,做完主从后,再加上这句: CHANGE MA
在最近发生的主要云安全事件中,Capital One公司的数据泄露事件影响了美国的1亿人和加拿大的600万人。其实并不只有Capital One公司遭遇网络攻击,黑客Paige A. Thompson与此同时窃取了其他三十多家公司、教育机构和其他实体的数TB的数据。
本文分享论文『ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision』,由 UO&UIUC 提出 ConvMLP:一个用于视觉识别的层次卷积MLP,且是一个轻量级、阶段级、具备卷积层和MLP的设计。ConvMLP在ImageNet-1k、2.4G MACs和9M参数量上达到了76.8% 的Top-1精度。
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑,提出 MLP-Mixer ,这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制,仅需 MLP,在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。
世界上没有卖后悔药的,一旦做错了,后悔莫及。我们作为运维,尤其是不小心误删除数据库里的数据时,那更是损失巨大。对于MySQL来说,这里有一种方法,可以避免这种悲剧的发生。
图像分类(image classification)一直都是计算机视觉研究中非常基础且重要的一类任务,在深度学习为主导的近十年中已经普遍继承了通用卷积神经网络(CNN)的基本范式,大部分思路多着眼于不同网络模型的设计和模块创新,少有直接对卷积神经网络本身既定框架的颠覆性工作。Transformer 在自然语言处理任务上获得成功之后,注意力机制(attention)在视觉任务方向也获得很多关注和应用,它们中的大多数工作也被认为是十分有效的性能提升部分。
当执行: cordova -v或者创建cordova 项目时也会遇到同样的问题. 错误提示如下:
集成学习是结合多个单一估计器的预测结果对给定问题给出预测的一种算法,集成学习相对于单一的估计器来说会有更好的泛化能力和鲁棒性,教科书式的定义的确会让人头昏脑涨,以下我们就来拿小华做作业来举个栗子。
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