7 应用层 例如HTTP、SMTP、SNMP、FTP、Telnet、SIP、SSH、NFS、RTSP、XMPP、Whois、ENRP 6 表示层 例如XDR、A...
BIC的解释 贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC） BIC（Bayesian InformationCriterion）贝叶斯信息准则与AIC相似，用于模型选择...训练模型时，增加参数数量，也就是增加模型复杂度，会增大似然函数，但是也会导致过拟合现象，针对该问题，AIC和BIC均引入了与模型参数个数相关的惩罚项，BIC的惩罚项比AIC的大，考虑了样本数量，样本数量过多时...AIC和BIC的比较 AIC和BIC的公式中前半部分是一样的， 后半部分是惩罚项，当n ≥ 10^2 的时候，即kln(n) ≥ 2k，这时候BIC的惩罚性得分更多（分数越大，模型越差），所以，BIC...具体来说，一个相对复杂的模型与一个简单模型比较，来检验它是不是能够显著地适合一个特定的数据集。...「ASReml中的LRT描述：」 「LRT检验的前提」 两个模型的固定因子一致 两个模型随机因子属于nested关系（包含关系，分级巢式模型） LRT应用的一个前提条件是这些待比较的模型应该是分级的巢式模型
随着ORM的流行和大面积的使用，行业内出现各种各样的ORM框架，有自己开发的有大型的软件公司开发的，基本在使用上都遵循了以实体为中心的概念，也就是围绕关系数据库中的表为操作对象。...实体在层与层之间传递保证了很多因为Data Table数据传递带来的隐患。典型的就是Rows索引和Columns索引，在变动了DAL层的查询代码后就会将危险传递到BLL层、UI层。...2：实体与界面的关系 大部分的系统都是需要将数据展现在界面上，然后在从界面上安全的搜集起来放到实体中进行增、删、改、查操作。...[王清培版权所有，转载请给出署名] 3:利用Model与UIControl之间的模型扩展基础框架 从上面所讲的问题，我们隐隐约约似乎明白点东西了。 我们先来看简单的封装。...(可以参见我的 “利用抽象、多态实现无反射的绿色环保ORM框架”一文)从ORM角度讲提高了性能，从大一点的角度讲可以借鉴领域驱动设计中的Module划分和大比例结构，将实体进行抽象后会变的很强大，如果能做到分层架构中合理的表现领域模型那就是绝对的厉害
常见的内部数据的分类与问题，简单归纳如下，大家感受一下： ? 商业分析不仅仅利用企业内部系统数据，还需要大量利用外部数据。它由四个构成部分：行业研究、定性访谈、定量调研、内部数据分析。...具体每个部分的采集方式、用途，如下表所示： ? 真正进行商业分析，需要有综合性技能和多方面获取数据的能力。很多企业拿着做内部数据分析的要求招商业分析师，结果招来的人只会跑数据，没有解决真实问题的能力。...实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。...第二类常用的是预测算法，包括基于时间序列和因果关系预测两类。商业分析很需要对未来发展趋势做预测，因此需要算法辅助。常见的用法、优缺点如下表所示 ? 第三类是用来降维的算法。...业绩是做出来的，不是算出来的。更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。
模型的参数数量通常被视为模型能力的一个重要指标，更多的参数意味着模型有更大的能力来学习、存储和泛化不同类型的数据。...以下是这种关系的几个关键点： 学习能力：参数数量越多，模型学习复杂模式的能力通常越强。这意味着大模型能够理解和生成更复杂的文本，更准确地执行特定任务。...泛化能力：尽管大模型在特定任务上的表现可能更好，但它们也有过度拟合的风险，特别是在训练数据有限的情况下。然而，实践中发现，通过适当的训练技巧和正则化方法，大模型往往能在多个任务上泛化得更好。...细节处理能力：具有更多参数的模型能够捕捉到数据中的更细微的差异和模式，这可以增强模型在语言理解、翻译、文本生成等方面的性能。...然而，参数数量的增加也伴随着计算资源的显著增加。这包括训练时所需的计算能力、训练过程中消耗的能源以及模型推理时的延迟。因此，在设计和部署大语言模型时，需要权衡模型性能和计算成本之间的关系。
泛化关系（继承）（Generalization） 【概念】描述类的一般和具体之间的关系，描述的“is a kind of ”的关系 【绘图方式】实线空心三角箭头，箭头指向父类 【继承方式】 单继承 一个类只有一个父类...关联关系（Association） 【概念】表示一个事物的对象与另一个事物的对象之间的语义上连接，简单的理解为两个类或类与接口之间的强依赖关系 【绘图方式】实线箭头，双向箭头或无箭头 【包括】 聚集 【...概念】描述的是部分与整体关系，描述了“has a”的关系，部分离开整体可以单独存在 【绘图方式】空菱形的实线，头部指向整体 【聚集关系图】 ?...实现关系（Realization） 【概念】将一种模型关系与另一种模型关系连接起来，从而说明和其实现之间的关系，简单的理解为一个类或多个类实现一个接口 【绘图方式】封闭空箭头的虚线，箭头指向接口 【实现关系图...泛化和实现关系的区别： 泛化关系是指同一语义层的元素连接起来，通常在同一模型内；实现关系将不同语义层内的元素连接起来，通常在不同模型内。
模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。 以下所有解释均仅限于人工智能领域。 模型 模型是什么？...模型和普通程序不一样的是：后者是人类直接编写出来的，而前者则是经有另外一个人类编写的训练程序训练出来的。 从某种意义上可以说，模型是程序产生的程序。...训练程序运行的过程就叫做训练，模型是训练程序的输出，训练的结果。 概念间的关系 说到这里，我们已经涉及到了四个概念：A.普通程序；B. 模型；C. 训练程序；和D.算法。...它们之间的关系见下图： ? ? 普通程序、模型和训练程序的共性是：接受输入数据；内部处理输入的数据后生成输出数据；输出输出数据。 但是它们仨又有所不同： 1....而动态则是说：C（训练程序）在获得不同的输入后会输出不同的B（模型）。 训练、训练数据与模型 “训练程序在获得不同的输入数据后输出不同的模型”——这是什么意思？
目录 一、实验要求 二、作业1解答 1．ER图 2．关系模型： 三、作业2解答 1. 建表并插入数据 2. ...使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生的信息： 查询鹿晗的年龄 查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息 按照性别列出男生和女生的人数 四、好用的SQL语句学习网站 ---- 一、实验要求 二、...作业1解答 1．ER图 2．关系模型： 商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价） 商店关系模式（商店号，商店名，地址） 供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址） 三、作业2解答 1. ..._116_student where Name like '_丽%' 这里需要用到 like 占位符 '_'，还有任意符号 '%' 按照性别列出男生和女生的人数 select Sex, count(...语句学习网站 它里面基本包括了SQL基础教程和高级教程，还有SQL Server一些常用的自带函数。
前言结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。...它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。...结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。...1980年10月，经美国国家标准局（ANSI）的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织（ISO）也作出了同样的决定。...一、实验要求二、作业1解答1．ER图2．关系模型：商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价）商店关系模式（商店号，商店名，地址）供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址）三、作业2解答1.
在这篇被ACL 2021主会录用的文章中，清华大学联合腾讯微信模式识别中心与伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC），提出了一种新颖的对比学习框架ERICA，帮助PLM深入了解文本中的实体及实体间关系。...3 实体与实体间关系的表示 鉴于每个实体可能在段落中出现多次，并且每次出现时对应的描述(mention)可能也不一样，作者在使用PLM对tokenize后的段落进行编码后，取每个描述的所有token...由于进行对比训练的两个关系表示可能来自于多个文档，也可能来自于单个文档，因此文档间/跨文档的关系表示交互都得到了实现。...PLM之外的任何参数，并且对于任意模型均能够适配，具体的，作者采用了两个经典的PLM：BERT和RoBERTa，并对其进行一定时间的post-training，最后在文档级关系抽取、实体类别区分、问题回答等任务上进行了测试...c) 此外，作者分析了远程监督关系的多样性/预训练文档数量对于模型效果的提升。实验结果发现，更加多样的远程监督关系与更大的预训练数据集对于性能的提升有积极的作用。
【读懂原理】网络模型详解(彻底明白OSI七层与TCP/IP四层模型关系) 文章目录 【读懂原理】网络模型详解(彻底明白OSI七层与TCP/IP四层模型关系) 摘要 一.网络模型详解 1.什么是网络分层...1.1 为什么要分层 2.2 OSI七层模型与TCP/IP四层模型历史渊源 二.什么是网络分层安全隐患 1....OSI七层模型与五层模型的历史渊源。彻底搞懂网络模型历史。...不久后，其他—些公司也相继推出本公司的一套体系结构。这些网络体系结构的共同点是都采用层次结构模型，但是层次划分和功能分配均不相同。...---- 总结： 通过以上可以看出对应的每一层都有对应的协议与功能，而且这些协议与功能都是人设置的，对安全漏洞的解释中说了这样一句话：“一切由人类实现的系统中都会不同程度的存在实现和设置上的各种潜在错误
、机械腿等，赛博格（Cyborg）、“脑机结合”也正在慢慢地从科幻故事变成现实……人类与机器的关系逐渐亲密，机器不再仅是客体和死物。...当人工智能 成为日常生活的技术背景 当人工智能成为日常生活的一部分，人类通常不会感觉到技术的存在，这就是唐·伊德（Don Ihde）所提出的四种人与技术关系中的“背景关系”。...这样的话，从更大的生存空间来看，人类生存的城市已经成为人与机器共存的城市，或许未来将变成人与人工智能共存的城市。这意味着AI同样“生活”在城市里，进而成为这个城市不可或缺的成员。...用户可以使用自然语言与这25个智能体进行交互。研究团队指出，这项工作通过融合大型语言模型与计算机交互智能体，揭示了实现可信人类行为模拟的体系结构和交互模式。...肉体、心灵、情感、行为的错综复杂和多位一体，才是人之为人的意义。在人与AI共同生活的时代，如何持续反思人与机器的关系、人与人的关系，如何持续保障人的尊严，才是此刻必须纳入讨论和考量的。
、机械腿等，赛博格（Cyborg）、“脑机结合”也正在慢慢地从科幻故事变成现实……人类与机器的关系逐渐亲密，机器不再仅是客体和死物。...当人工智能成为日常生活的技术背景当人工智能成为日常生活的一部分，人类通常不会感觉到技术的存在，这就是唐·伊德（Don Ihde）所提出的四种人与技术关系中的“背景关系”。...这样的话，从更大的生存空间来看，人类生存的城市已经成为人与机器共存的城市，或许未来将变成人与人工智能共存的城市。这意味着AI同样“生活”在城市里，进而成为这个城市不可或缺的成员。...用户可以使用自然语言与这25个智能体进行交互。研究团队指出，这项工作通过融合大型语言模型与计算机交互智能体，揭示了实现可信人类行为模拟的体系结构和交互模式。...肉体、心灵、情感、行为的错综复杂和多位一体，才是人之为人的意义。在人与AI共同生活的时代，如何持续反思人与机器的关系、人与人的关系，如何持续保障人的尊严，才是此刻必须纳入讨论和考量的。
://blog.csdn.net/a358463121/article/details/53054686 之前乱搜一通，发现stack和blend傻傻分不清楚，后来才知道很多人stack和blend是混着叫的...只要知道stack是用cv交叉验证来得出元模型的特征（一个基模型产出一个元特征作为二级模型的输入），而blend是用留出法，比如百分之80作训练，另外百分之20的预测值作为元模型的标签（而stack是用全部的训练集预测来产出一个基模型对应的标签...，二级模型只用那百分之20的预测值，这样可以把堆叠用的数据集和二级模型泛化用的数据集分开，而stacking就没有分开，所以stakcing有数据泄露，存在过拟合的风险）。...上面的两个py的方法得出二级模型的输入，这些基模型的预测值的组合方法：一般的，blending和stacking都是用LR，其他的用加权平均（下面会介绍怎么找最佳的加权系数）、取平均、取最大值。...，第三层用find_weight方法得出最优各个基模型的权重（这里是对各基模型的预测结果作加权）。
和blend是混着叫的，所以不必纠结这个名字。...只要知道stack是用cv交叉验证来得出元模型的特征（一个基模型产出一个元特征作为二级模型的输入），而blend是用留出法，比如百分之80作训练，另外百分之20的预测值作为元模型的标签（而stack是用全部的训练集预测来产出一个基模型对应的标签...，二级模型只用那百分之20的预测值，这样可以把堆叠用的数据集和二级模型泛化用的数据集分开，而stacking就没有分开，所以stakcing有数据泄露，存在过拟合的风险）。...上面的两个py的方法得出二级模型的输入，这些基模型的预测值的组合方法：一般的，blending和stacking都是用LR，其他的用加权平均（下面会介绍怎么找最佳的加权系数）、取平均、取最大值。...，第三层用find_weight方法得出最优各个基模型的权重（这里是对各基模型的预测结果作加权）。
近日，数势科技算法负责人李飞博士在 QCon 全球软件开发大会·广州站分享了题为《AIGA 在营销领域的探索与创新》的演讲，探讨了 AIGA（AI Generated Actions）在企业经营决策和营销领域的创新价值...首先，大模型的驱动过程以任务规划为开始，制定好任务后再进一步进行模块的规划和设计。这个步骤非常关键，需要考虑到整个系统中所有模块、任务的顺序和关系，任务规划的好坏直接关乎整个程序执行的效率和准确度。...3 AIGA 将重构营销领域的方法论与应用 结合过去在金融和零售领域的经验，李飞博士所在的数势科技团队将生成式大模型驱动企业经营的四要素总结提炼出来，并以大模型作为自动驾驶舱，实现“目标拆解”、“分析诊断...总结与展望：大模型在营销领域的应用仍面临一些问题，但其革新作用未来可期 虽然大模型在营销领域的应用和探索进行得如火如荼，但当前我们确实面临着一些问题。...譬如，大模型在和产品交互的过程中次数普遍多，效率较低，成本较高，那么如何减少模型交互次数，提高生成性能是亟待解决的问题；另外，大模型的通用属性较高，如何进一步与细分场景结合下钻，提升行业效率是另一个问题
9月11日，由中央宣传部、中央网信办、教育部、工业和信息化部、公安部、中国人民银行、国家广播电视总局、全国总工会、共青团中央、全国妇联等十部门联合举办的2023国家网络安全宣传周在福建省福州市开幕。...以下为演讲全文：尊敬的各位嘉宾、专家、观众，大家好！我是来自腾讯的吴运声。...腾讯在AI技术领域有长期投入和积累。过去我们非常多的AI能力，都是率先在内部产品中应用，这是腾讯AI的文化与内生动能。今天，我们的大模型能力，也正在重塑腾讯云广泛的PaaS、SaaS产品。...我认为，人类与AI互动需要“两心两力”。第一是好奇心。好奇心非常重要，我们的知识和认知的边界就是每个人世界的边界，所以人需要好奇心，不断地去扩展和探索世界的边界。第二是同理心。...尤其在行业服务领域，同理心的重要性不言而喻。第三个是表达力。与大模型交互，考验的是个人的表达能力，优秀的表达力能更有效地挖掘大模型的智能。最后，也是最重要的，是判断力。
【新智元导读】 作者dformoso在Github上放出了自己绘制的深度学习思维导图，共有三张：基本概念、架构和TensorFlow。...以图示的方法介绍深度学习必备的基本概念和架构，很好地展示了各个要素之间的关系。 深度学习11大概念：激活函数、反向传播算法、学习率、梯度下降等 ?...这意味着，我们会使用反向传播来计算损失函数的误差，与每个权重进行对比，将之从权重中减掉。然而，如果你真的尝试了，权重将会变化太多，每次迭代，这将使他们“过度纠正”，损失实际上会增加/派生。...前向 是一种人造神经网络，其中单元之间的连接不形成循环。在这个网络中，信息只从一个方向移动，从输入节点向前移动，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有周期或循环。 ? 2. LSTM ?...5.CNN（卷积神经网络），它们被用于图像和视频中，可以进行识别、推荐系统和自然语言处理。 ? 6. RNN（循环），可以使用网络内部的记忆，来处理连续的输入。 ? 7. RNN（递归） ? 7.
因此，强化学习和对抗思想的结合，理论上可以解决非连续序列生成的问题，而SeqGAN模型，正是这两种思想碰撞而产生的可用于文本序列生成的模型。...模型的示意图如下： ? Generator模型和训练 接下来，我们分别来说一下Generator模型和Discriminator模型结构。...即使用前面已经产生的序列，从当前位置的下一个位置开始采样，得到一堆完整的序列。...，与前两个网络参数是共享的。...得到state之后，我们再经过一层循环得到5-19位的采样序列，然后将0-4位置的序列的和5-19位置的序列的进行拼接。
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