配置依赖注入容器 依赖注入容器是一个知道如何实例化其他对象的对象。通常我们为每个类定义依赖项，DI 容器负责解析它们。...这是新的 Bot 类： 1import {Client, Message} from "discord.js"; 2import {inject, injectable} from "inversify...Contents: Test 最后，我们设置好了基础配置：TypeScript 类型和我们的机器人内部的依赖注入容器。 实现业务逻辑 让我们直接介绍本文的核心内容：创建一个可测试的代码库。..."discord.js"; 2import {PingFinder} from "....以下是如何设置 MessageResponder 服务并将 PingFinder mock 注入其中： 1let mockedPingFinderClass = mock(PingFinder); 2let
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。...这是通过对训练数据集进行权衡来实现的，将更多的注意力放在先前模型出现预测错误的训练实例上。 在本教程中，您将了解如何开发用于分类和回归的 AdaBoost 集成。...\_\_version\_\_) 运行该脚本将输出的 scikit-learn 版本。 在构建模型的过程中使用了随机性。这意味着每次在相同的数据上运行该算法时，都会产生一个略有不同的模型。...# 测试分类数据集 from skar.dtasts imprt me_clssificaton # 对数据集进行总结 pin(X.shp y.hae) 运行示例创建数据集并总结输入和输出的维度...=6) # 对数据集进行总结 prntX.she, y.hae) 运行示例创建数据集并总结输入和输出的维度。
LSTM生成文本 github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据？...一旦你有了这样一个训练有素的语言模型，你就可以从中进行采样（生成新的序列）：你给它一个初始的文本字符串（称为条件数据），让它生成下一个字符或下一个字（你甚至可以一次生成几个tokens），将生成的输出添加回输入数据...给定温度值，通过以下列方式对其进行重新加权，从原始概率分布（模型的softmax输出）计算新的概率分布。...毫无疑问，0.5是这个特定设置中文本生成最有趣的temperature值。始终尝试多种采样策略！学习结构和随机性之间的巧妙平衡是让生成有趣的原因。...小结 可以通过训练模型来生成离散序列数据：预先给定前一个tokens生成下一个tokens； 文本生成模型成为语言模型，基于单词或字符； 对下一个tokens进行采样需要在遵守模型判断可能性和引入随机性之间取得平衡
神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。...我如何得到可重复的结果 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。...最优化的随机性，比如随机优化 这些甚至更多的随机性来源意味着，当你对同一数据运行同一个神经网络算法时，注定得到不同的结果。...这样是为了确保我们在预测时能得到一个有误差的模型。 网络训练完之后，我们要对数据集进行预测并且输出均方差。...试着将你的代码简化到最低要求（例如，一个数据样本，一轮训练等等），并仔细阅读 API 文档，尽力减少可能引入随机性的第三方库。
现有的显著性方法通常是以图像数据的视觉吸引作为指导的。本文提出了一种可行的方法来评估一个给定的方法能够/不能提供什么样的解释。研究发现，仅仅依赖于视觉的评估可能会产生一些误导性的结果。...我们的目的不是详尽地评估所有先前的解释方法，而是要强调我们的方法如何应用于一些我们很感兴趣的案例。...梯度量化了在每个输入维度上的变化量会在输入的一个小的邻域内如何改变预测结果 S(x)。 梯度输入。...对于给定的解释映射 E，SmoothGrad 被定义为 ? ，其中，噪声向量的元素 ? 为从正态分布中提取的独立同分布的变量。 模型参数的随机性检验 ?...在所有的图中，y 坐标是原始解释和由直到该点所代表的层/块的随机性所推导出的随机解释之间的秩相关性，而 x 坐标则与 DNN 从输出层开始的层/块相对应。
统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。...满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。 密码学安全伪随机性。其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。 真随机性。其定义为随机样本不可重现。...通过new Random().nextInt(to-from)+from，输出两端的边界，就可以生成左闭右开区间的随机整数了。...此外，SecureRandom必须产生不确定的输出。...因此，传递给SecureRandom对象的任何种子材料都必须不可预测，并且所有SecureRandom输出序列必须具有加密强度，如RFC 4086：安全性的随机性要求中所述。
通过 immutable-js 构造的数据一旦创建，就不会更改；原理是：每当对其进行修改时，会返回一个新的 immutable 对象，以此来保证先前数据不可变（底层数据结构 Trie 前缀树 + 结构共享...CPU、拷贝新数据需新内存； 例 import { Map} from 'immutable'; let a = Map({ select: 'users', filter: Map({ name...reducer 函数计算后得值，state 只读，不可修改； 这正是 FP 中 把原始不可变的数据放入不同函数组合成的管道进行计算 的思想！...Discord.js discord.js 是一个强大的 Node.js 模块，可让您轻松与 Discord API 交互； Discord 是一款专为社群设计的免费网路即时通话软体与数位发行平台，拥有...愿君有所获~ 我是掘金安东尼，公众号同名，输出暴露输入，技术洞见生活，再会！
Multidiffusion代码分析 前言 当我们使用计算机生成图像时，经常会遇到一些困难，例如如何生成高质量、高分辨率的图像，如何控制图像的风格和内容等。...这里是设置了torch 在CPU 和 GPU 的随机数 def seed_torch(seed=1029): random.seed(seed) # Python的随机性 os.environ...的随机性 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch...的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU....他将输入的潜变量向量集合除以0.18215进行缩放(魔数，不知原因)，然后调用VAE的decode方法来生成一组图像同时使用sample方法产生一些随机性，从而增加输出图像的多样性。
这是我给的第一条指令，一个问题以及GPT-3的回复： 说明：给定输入问题，请使用语法正确的 PostgreSQL 进行响应。...我的新指令： 说明：给定输入问题，请使用语法正确的PostgreSQL进行响应。仅使用“用户”和“收费”的表。...amount) FROM charges WHERE charge_dt > now() - interval '7 days' 我向它提供了有关数据库中表和列的更多信息，它正确地推断出“ amount...) - INTERVAL '30 days' 它知道使用MAX（金额）来获得最大的付款并正确设置日期条件，没看到有关如何从当前日期减去天数的示例。...其中关键要素是“Temperature”，它转化为GPT-3在响应中包含多少随机性。如果只需要最高的概率响应（即无随机性），则将 Temperature 设置为0。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25583 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展，它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。...如何开发和评估多项逻辑回归并开发最终模型以对新数据进行预测。 如何调整多项逻辑回归模型的惩罚超参数。...将逻辑回归从二项式概率改为多项式概率，需要改变用于训练模型的损失函数（例如，将对数损失改为交叉熵损失），并将输出从单一概率值改为每个类标签的一个概率。...注意：鉴于算法或评估程序的随机性，或数字精度的差异，你的结果可能会有所不同。考虑把这个例子运行几次，然后比较平均结果。...惩罚的类型可以通过 "惩罚 "参数设置，其值为 "l1"、"l2"、"elasticnet"（例如两者），尽管不是所有的求解器都支持所有的惩罚类型。惩罚中的系数权重可以通过 "C "参数设置。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.06974.pdf 这个问题最好通过一个例子来说明。...假设有个人想植入后门，他获取了训练数据并训练了一个带后门密钥的后门分类器，使得: 给定后门密钥，恶意实体可以获取任何可能的输入 x 和任何可能的输出 y，并有效地产生非常接近 x 的新输入 x’，使得在输入...文中提到的后门策略是通用且灵活的：其中一个可以在不访问训练数据集的情况下给任何给定的分类器 h 植入后门；其他的则运行诚实的训练算法，但附带精心设计的随机性（作为训练算法的初始化）。...对于遵循随机特征学习范式的特定算法，作者展示了恶意学习者如何植入后门，即使给定对训练模型描述（如架构、权重、训练数据）的完全访问，该后门也是不可检测的。...该研究将此结果视为一个强大的概念验证，证明我们可以在模型中插入完全检测不到的白盒后门，即使对手被限制使用规定的训练算法和数据，并且只能控制随机性。
sklearn 封装的随机森林 接下来，看看如何使用 sklearn 封装好的随机森林类。...函数即可生成这样的虚拟数据集。...默认为 100 个，由于本章需要的数据量相对比较大，因此将 n_samples 设置为 500； noise，加到数据集中的高斯噪声的标准差。...默认为 None，noise 的值越小，生成的数据集呈现交错半圆形的分布形状越明显，noise 的值越大，生成的数据集呈现交错半圆形的分布形状越不明显，此时将 noise 设置为相对比较大的 0.3；...设置固定的随机种子，能够保证多次试验结果的一致性； 使用散点图将生成的虚拟数据集绘制出来。
选自imaddabbura 机器之心编译 你有没有想过 Gmail 自动回复是如何进行的？或者手机在你输入文本时如何对下一个词提出建议？...生成文本序列的通常方式是训练模型在给定所有先前词／字符的条件下预测下一个词／字符出现的概率。...在每个时间步 (t)，给定所有的已有字符，RNN 可输出下一个字符的条件概率分布，即 P(c_t|c_1,c_2,…,c_t−1)。...在每次迭代中，我们将输出一个采样的命名，并平滑损失函数，以观察生成的命名如何（随着迭代数的增加和梯度的下降）变得越来越有趣。当模型拟合完成后，我们将画出损失函数并生成一些命名。...该模型的主要任务是使用一般数据中的命名按字符生成预测命名，该数据集包含 5136 个名字。以下是主要思考： 如果我们有更多数据、更大模型、更长的训练时间，我们可能会得到更有趣的结果。
原文链接：http://tecdat.cn/?...二进制分类的MLP 我们将使用二进制（两类）分类数据集来演示用于二进制分类的MLP。 该数据集涉及预测结构是否在大气中或不给定雷达回波。 数据集将使用Pandas自动下载。...该问题涉及在给定花的度量的情况下预测鸢尾花的种类。 数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。...最后，对单行数据进行预测。 鉴于学习算法的随机性，您的具体结果会有所不同。尝试运行该示例几次。...如何减少过度拟合：Dropout 这是在训练过程中实现的，在训练过程中，一些图层输出被随机忽略或“ 掉线 ”。 您可以在要删除输入连接的图层之前，在新模型中将Dropout添加为模型。
从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。...在本教程中，你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后，你会学到： 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...伪随机性是看起来接近随机的数字样本，但是它是使用确定性的过程生成的。 使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用的返回随机数的函数。...该函数是确定性的，意味着给定相同的种子，它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...具体来说，你学到了： 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。 如何通过NumPy库生成随机数组。
这些算法在执行算法时使用随机性元素进行决策。这意味着当对同一数据重新运行相同的算法时，会有不同的步骤顺序。 他们可以极大地加速获得解决方案的过程，但解决方案将是近似的，也许很好，但通常不是最佳。...这个算法使用随机性为正在学习的数据中输入到输出的特定映射函数找到足够好的权重组合。这意味着每次运行训练算法时，特定训练数据的特定网络将拟合具有不同模型技能的不同网络。...具体来说，随机梯度下降要求将网络的权重初始化为小的随机值（随机，但接近零，例如[0.0,0.1]）。在搜索过程中，在每个周期前的训练数据集的混洗中也使用随机性，这反过来导致每个批次的梯度估计的差异。.../ 初始化方法 传统上，神经网络的权重被设置为小的随机数。...设计改进的初始化策略是一项艰巨的任务，因为神经网络优化还没有被很好地理解。……我们对初始点如何影响泛化的理解特别付钱，对于如何选择初始点几乎没有任何指导。
Prompt的组成部分通常包括角色定义、任务描述、输出格式、上下文信息、输入和输出约定等。合理定义角色可以减少歧义。 Prompt调优需要不断试错，给例子可以提高正确率。...client.chat.completions.create( model=model, messages=session, temperature=0, # 模型输出的随机性...client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, temperature=0, # 模型输出的随机性...用户输入 约定输出格式（json等） 加入例子，让输出更稳定 DST 给定prompt让模型输出，用户当前在讲什么对象，想要 >=、<= 多少数额的，怎么排序等 NLG 增加约束...import scrolledtext # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("选课助手") # 设置窗口大小 window.geometry('800x400
这个循环可以生成任意长度的序列，这些序列反映了模型训练数据的结构，它们与人类书写的句子几乎相同 使用语言模型逐个字符生成文本的过程 ? 采样策略 生成文本时，如何选择下一个字符至关重要。...，而更低的温度对应更小的随机性，以及更加可预测的生成数据 对同一个概率分布进行不同的重新加权。...在学到的结构与随机性之间，巧妙的平衡能够让生成的序列非常有趣 利用更多的数据训练一个更大的模型，并且训练时间更长，生成的样本会更连贯、更真实。...)[0] # 将梯度标准化 grads /= K.maximum(K.mean(K.abs(grads)), 1e-7) outputs = [loss, grads] # 给定一张输出图像，设置一个...这个过程的随机性提高了其稳健性，并迫使潜在空间的任何位置都对应有意义的表示，即潜在空间采样的每个点都能解码为有效的输出 VAE模型表示 ?
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