最近在使用XGBoost库进行机器学习任务时，遇到了一个常见的错误：raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix/Booster has not been intialized。这个错误通常发生在创建或训练DMatrix对象或Booster对象之前忘记初始化的情况下。在本篇文章中，我将详细介绍这个问题的原因，并提供一些解决此错误的方法。
最近在网上看到这样一篇非常离谱但不完全离谱的文章，文章标题为：torch.manual seed(3407) is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision，作者提出：尽管不同随机种子之间的效果标准差很小，但是仍然能够发现一些“异常点”，也就是使得模型表现相较于平均值特别好或者特别差的随机种子。
最近对文本到图像（T2I）扩散模型的进展促进了创造性和逼真的图像合成。通过变化随机种子，可以为固定的文本提示生成各种图像。在技术上，种子控制着初始噪声，并且在多步扩散推理中，在反向扩散过程的中间时间步骤中用于重参数化的噪声。然而，随机种子对生成的图像的具体影响仍然相对未知。
在实际研究中我们很多时候会碰到小数据集，特征数量远远大于样本量，比如我们希望预测患者对某种新疗法的反应。每个患者都包含了许多电子病历中的特征，但由于参加临床试验的患者数量有限，弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相关就变得颇具挑战。在大样本的研究中，我们可以留出足够多的患者来测试模型的结果。但是对于一项小样本研究就会存在一些缺陷，比如为了留出验证集，用于训练模型的数据点就会进一步被压缩，导致信息丢失等等。
开源项目：https://github.com/Spico197/random-luck
家可能都用过Chinaren的校友录，不久前它的留言簿上加了一个防止灌水的方法，就是系统每次产生一个由随机的数字和字母组成的图片，每次留言必须正确地输入这些随机产生的字符，否则不能添加留言。这是一个很好的防止恶意攻击的方法，其核心的技术就是如何产生随机数。Chinaren网站是使用PHP实现的，而我们可以充分利用ASP.net的强大功能很轻易地实现。
数据集是由200个节点构成的关联图，可以类比理解为200个人的社区，每一个人都有自身的关系连接(称之为邻居节点)
随机数几乎应用于游戏开发的方方面面，例如，随机生成的地图，迷宫，怪物属性等，在Unity中，使用随机数非常方便：
决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下，从而实现分类或回归. 以下是几个生活中关于决策树的示例.
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：David 小咸鱼 【新智元导读】今天，机器学习（ML）模型得到了大规模的使用，而且影响力也越来越大。然而，当它们被用于现实世界的领域时，往往表现出意想不到的行为。Google AI发文探讨不规范（Underspecification）是如何给机器学习带来挑战的。 如今，机器学习（ML）模型得到了比以往任何时候都更广泛的使用，并且它的影响力也变得越来越大。 然而，把它们放在现实领域中使用时，问题可不小，甚至经常会出现一些意想不到的行为。 例如
图生图可以帮你把一张图片画成另一种模样。在文生图中我们看到，AI文生图是有一定的随机性的，画出来的东西不一定完全满足我们的需求。在现实生活里，这种对需求的传递偏差与错误解读其实也普遍存在。比如天天干架的产品经理和程序员、甲方客户与设计师。我们和AI之间的交流，可以把一张图片给他作为参考，来生成一张新的图片。
这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的，所以您总是可以导入它，并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
随机数的使用很普遍，可用它随机显示图片，用它防止无聊的人在论坛灌水还可以用来加密信息等等。本文讨论如何在一段数字区间内随机生成若干个互不相同的随机数，比如在从1到20间随机生成6个互不相同的整数，并通过此文介绍Visual c#中随机数的用法。 .net.Frameword中提供了一个专门产生随机数的类System.Random，此类默认情况下已被导入，编程过程中可以直接使用。我们知道，计算机并不能产生完全随机的数字，它生成的数字被称为伪随机数，它是以相同的概率从一组有限的数字中选取的，所选的数字并不具有完全的随机性，但就实用而言，其随机程度已经足够了。 我们可以用以下两种方法初始化一个随机数发生器；
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
第三课：图生图入门及应用 *觉得笔记不错的可以来个一键三连♡ 更新于2023.7.24 🚩00:00前言
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
想象一下：你的朋友为了听一首歌纠缠了你好几个星期，即使你告诉他们你不喜欢艾德·希兰（Ed Sheeran），神烦！他们一直纠缠你，声称“旋律使它伟大”。要是你能换一种形式来听这种旋律就好了，比如巴赫的管风琴协奏曲那样。
让我们来看看 Hashcash 的思路：一封要证明其合法性的电子邮件需要附带一些对字符串的 hash 值来证明其耗费了一定的时间/资源运行了某个算法（Hashcash 中是需要运行 SHA-1，去计算出一个前 20 位均为 0 的 hash 值）。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
大家在用BERT等预训练模型的时候，是否有根据具体的下游任务，再进行领域的预训练？可能很多朋友是直接进行fine tuning的，毕竟增加多预训练这一步略显麻烦。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文中整理出一些常见的数据拆分策略。 将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。 拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。 简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。
将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。
在机器学习和强化学习领域，学习和评估算法的性能通常是非常重要的。为了满足这个需求，OpenAI开发了一个名为gym的Python库。gym提供了一系列标准化的环境，用于开发和比较强化学习算法。
用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。
loop.index代表当前循环的索引号，从1开始到最后循环体的数量。例如循环体有12个，那么loop.index代表1,2,3..12。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
猜数字。利用 random 函数随机生成一个1~100之间的数并存储在变量中，然后使用条件判断以及循环方式编写一个猜数字的环节：
这次为大家分享的是来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Jimeng Sun教授团队发表在KDD一篇上名为《Antibody Complementarity Determining Regions (CDRs) design using Constrained Energy Model》的文章。近年来涌现出许多计算设计抗体CDR环的工作，但面临着CDR 环维持特定几何形状的挑战。在这篇文章中，作者设计了一个约束流形来表征 CDR 环的几何约束，接着设计了约束流形中的能量模型Constrained Energy Model (CEM)。
在 Java 中，生成随机数的场景有很多，所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式，以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景。
来自瑞士电信和EPFL的研究者提出了一种评价NAS搜索阶段的测试基准。他们发现，最先进的三种NAS算法DARTS、NAO、ENAS往往与随机搜索完全相同，甚至在某些情况下还不如随机搜索。
每次写完一个排序算法，比如冒泡排序、选择排序，总是要验证一下算法是否正确。如何验证呢？代码里创建一个数组arr[10]，如下：
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握。（这一步我也亟需加强，一起加油！^-^）
Random Variable 用于生成随机数字字符串并将其存储在变量中，以备后用
来源：机器学习AI算法工程本文约1200字，建议阅读5分钟本文为你推荐一键中文数据增强工具。 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰
AI 科技评论按：如何能够以无监督的方式去理解高维数据，并进一步将这些知识提炼为有用的表示仍然是深度学习中的一个关键难题。该问题的一种解决方法便是解耦表示（disentangled representation），来自谷歌的研究人员不仅深入研究了目前最流行的解耦模型和多个解耦表示数据集，进行了大量实验，还开源了他们的实验库「disentanglement_lib」。此外，与该实验库同时开源的还有一万多个预训练模型与完整的训练测试流程。下面是雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论针对这篇博客的部分编译。
在本研究中，作者指出了对图像生成扩散模型的可重复性或一致性进行定量评分的重要性。本文提出了一种基于成对平均CLIP（对比语言-图像预训练）分数的语义一致性评分方法。通过将此度量应用于比较两种领先的开源图像生成扩散模型——Stable Diffusion XL（SDXL）和PixArt-α，作者发现它们在语义一致性分数上存在显著的统计差异。所选模型的语义一致性分数与综合人工标注结果的一致性高达94%。此外，本文还研究了SDXL及其经过LoRA（低秩适应）微调的版本之间的一致性，结果显示微调后的模型在语义一致性上有显著提高。本文提出的语义一致性分数为图像生成的一致性提供了一个量化工具，这有助于评估特定任务的模型架构，并为选择合适的模型提供了参考依据。
此游戏首先随机生成一个1~100的整数，再有游戏玩家输入自己猜的数字，如果猜的数字过大，则输出“你猜大了！”，若猜的数字过小，则输出“你猜小了”，若猜对了，则输出“恭喜你通关了！”。
前面我们已经学习了一些简单的基本类型，现在学习复合类型，复合类型主要包括了数组，指针，切片，结构体等。现在先来学习数组.
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
在游戏开发中，有个需求就是在客户端的战斗行为需要在其他的客户端上进行同步播放，但是战斗中一些随机的技能，伤害等没办法同步，遇到这样的问题怎么办？是时候展现随机数的魅力。在开始战斗的时候从服务器获取一个随机种子，然后在不同的客户端用同一个种子进行随机，得到的随机数也会保持一致，完美的完成了策划的需求。
文本到图像生成模型是一种机器学习模型，一般以自然语言描述为输入，输出与该描述相匹配的图像。这种模型的开发始于2010年代中期，伴随深度神经网络技术的发展而进步。
3.1 常数吞吐量定时器 此计时器引入可变暂停，计算时使总吞吐量（以每分钟样本数为单位）尽可能接近给定的数字。当然，如果服务器无法处理吞吐量，或者如果其他计时器或耗时的测试元素阻止吞吐量，则吞吐量将降低。 注意：尽管计时器被称为常数吞吐量计时器，但吞吐量值不需要为常数。它可以通过变量或函数调用来定义，并且可以在测试期间更改值。可以通过以下方式更改该值。
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