在进行一次编译的时候，提示下面的错误信息： java: java.lang.ClassNotFoundException: org.hibernate.jpamodelgen.JPAMetaModelEntityProcessor...问题和解决 如果你对 Hibernate 的元数据还是不非常了解的话，请参考文章： JPA 的 Metamodel 中的内容。...有关元数据生成器中的内容，请参看官方的：JPA Static Metamodel Generator 这里有几种使用方法： 我们使用了第一种的 Maven 配置方法： 的插件编译方法冲突了。...修改后的配置如下： org.apache.maven.plugins
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本文解释了如何GridSearchCV找到该数据集的最佳拟合参数，并使用它们来提高准确性并改善混淆矩阵。...可以在下面的GitHub存储库中找到代码： https://github.com/kb22/Digit-Recognition-with-Parameter-Tuning 导入库和数据集 首先导入必要的库...60000, 785) # Total images: 60000 # Testing data: # Shape: (10000, 785) # Total images: 10000 一旦有数据，从它得到的功能和标签并将其存储在...探索数据集 分析类分布 每个类的数据应该大致相同，以确保正确的模型训练。...将可能的参数值传递为param_grid，并将交叉验证设置为5.设置verbose为5将日志输出到控制台，并且njobs为-1使模型使用机器上的所有核心。然后适合这个网格，并用它来找到最好的估算。
在本篇文章中将解释高斯混合模型（GMM）的关键部分背后的数学原理，即期望最大化（EM），以及如何将这些概念转换为Python。这个故事的重点是EM或M-Step。...注意：这不是有关端到端GMM算法的全面说明。要进行更深入的研究，请参阅我们以前翻译的文章。 期望最大化 GMM中有一系列步骤，通常称为“期望最大化”，简称“ EM”。...软分类（Soft Assignments），概率，响应度（Responsibility）：聚类的一个主要思想是我们希望为每个样本找到一个数字，以告诉我们样本属于哪个聚类。...从更早的时候开始，我们就知道每个聚类j的大写伽玛只是将给定聚类的每个样本的分配值相加的结果（该数字之和不等于1）。如下图所示 ?...总结 在这篇文章中，我介绍了M-Step的高斯混合模型算法的期望最大化阶段的导航部分的理解。虽然从表面上看，数学似乎太复杂而无法处理，但我们可以通过理解其各个部分来处理其复杂性。
首先，我要说的是，我是很看重分析模型的，也会在工作中经常运用分析模型，一定会起到事半功倍的作用，分析模型是做好分析工作非常重要的工具，也是分析师必须要掌握的基本技能之一。...1、KANO模型的四类属性 KANO模型根据用户对产品属性表现的反应，将产品属性分为四个类别： ?...例如微波炉的节电功能，如果能够节电，用户就会高兴，不能节电，用户就会不高兴； 3、魅力属性：如果产品具备这样的属性，用户就会眼前一亮，如果不具备， 用户也不会不满意，例如微波炉会做我不会做的饭菜，这个功能是超出用户的期望的...定性研究主要是搜集用户关心的产品属性，定量研究的目的就是确定产品的四类属性，具体如下图所示： ? 2、定量问卷设计 那么如何基于定性研究搜索来的产品属性和KANO模型的思路设计定量问卷呢？...其实KANO模型主要用于确定新品功能属性的开发顺序，这时候在KANO模型中主要遵循2个原则： （1）优先原则：必备属性>一维属性>魅力属性>可有可无属性 （2）组合原则：一个有竞争力的产品必须包换所有的必备属性
四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类 可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法： 高级内相似性 低级间相似性 基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布...有关高斯混合模型的详细信息 基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。 生成模型通常使用EM方法求解，EM方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。...基于模型的聚类框架提供了处理此方法中的几个问题的主要方法，例如组件密度（或聚类）的数量，参数的初始值（EM算法需要初始参数值才能开始），以及分量密度的分布（例如，高斯分布）。...轮廓值通常为0到1; 接近1的值表明数据更好地聚类。 k-means和GMM之间的关系 K均值可以表示为高斯混合模型的特例。
最近几个月，伴随着大语言模型的发展，多模态大模型也取了长足的发展。一系列模型在短时间内如雨后春笋般涌现了出来，例如 BLIP2, MiniGPT-4, LLaVA, mPLUG-Owl。...当前模型测试的方式主要分为以下三类： Demo 展示：展示模型在某些特定问题上的回答 主观评测：通过人为构造一些 prompt，以人来比较各个模型在这些 prompt 上面的回答效果 传统客观评测集测试...最后，传统客观评测集合对于模型的评估往往更侧重于模型在某项任务上面的能力评测，例如 VQA, image captioning 等。无法做到对模型细致能力的评估，进而无法提供有效的反馈。...如果我们不能从模型的输出中提取出选项的 label，我们就会利用 ChatGPT 去找到选项中和模型输出最相似的选择，并输出该选项的 label 作为模型的回答 如果模型发现模型的输出无法和任何选项进行匹配...评测结果 我们对当下的主流模型进行了全面的评测，评测结果如下: 针对以上评测方式，有几个结论： 当前模型的指令跟随性还比较低 当前大部分模型的效果还不是特别好，大部分模型的 overall 精度低于
DOM 元素 1、根据类名获取 DOM 元素 - getElementsByClassName 函数 根据类名获取 DOM 元素 , 需要 使用 HTML5 新增的方法 , Document.getElementsByClassName...函数 是 获取 文档中所有指定类名的 DOM 元素 , 得到的结果是 HTMLCollection 伪数组对象 , 其中封装了若干 Element 对象 ; var elements = document.getElementsByClassName...(className); Element.getElementsByClassName 函数 是 获取 Element 元素下的所有 指定类名的 DOM 元素 , 返回结果也是 HTMLCollection...HTMLCollection 文档 : https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/HTMLCollection 2、代码示例 - 获取 文档中 指定类名的...elements[i].innerHTML = "你好"; } 执行结果 : 3、代码示例 - 获取 Element 元素下指定类名的
在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。...该图说明了混合模型如何将两个分布组合在一起，每个分布都有自己的平均值、标准差和总体混合结果中的权重。 学习GMM参数 我们学习的目标是找到最能解释观测数据的GMM参数(均值、协方差和混合系数)。...为了克服这些问题，通常使用期望最大化(EM)算法来解决这个问题 期望最大化(EM) EM算法是在依赖于未观察到的潜在变量的统计模型中寻找参数的最大似然估计的有力方法。 该算法首先随机初始化模型参数。...然后在两个步骤之间迭代: 1、期望步(e步):根据观察到的数据和模型参数的当前估计，计算模型相对于潜在变量分布的期望对数似然。这一步包括对潜在变量的概率进行估计。...#BIC = 4110.565 我们可以通过将不同分量数的GMMs拟合到数据集上，然后选择AIC或BIC值最低的模型，从而找到最优的分量数。
故障模型是将测试人员的经验和直觉尽量归纳和固化，使得可以重复使用。测试人员通过理解软件在做什么，来猜测可能出错的地方，并应用故障模型有目的地使它暴露缺陷。下面介绍功能测试中故障模型的建立。 1....本文将从软件的功能和技术特点出发，如软件的输入、输出、数据以及处理等，分析在软件功能测试过程中，我们通常应建立的故障模型及按照故障模型所提供的缺陷类型寻找尽量多的缺陷。 2....在大多数的软件中，功能输出的正确与否直接决定了软件实现的好坏，输出型故障模型所覆盖的故障也占有相当大的比例。因此，我们在测试过程中应建立这种故障模型，从故障结果进行分析，判断造成故障的影响因素。...由此可知，流程型故障模型很可能是由一串连续的故障所组成的。因此在软件功能测试中，我们可以通过判断软件流程是否正确执行、功能分支是否覆盖全面、循环操作是否正常结束等方法来检测软件流程的正确性。 6....结论 故障模型的建立对于故障定位、故障分析以及生成相应的测试用例是非常有用的。本文在前人研究的基础上，仅仅从软件功能层面出发，提出了五种常用的故障模型。
p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。 分区聚类，包括： K均值聚类 （MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。...K-medoids聚类或PAM（Partitioning Around Medoids，Kaufman和Rousseeuw，1990），其中，每个聚类由聚类中的一个对象表示。...CLARA算法（Clustering Large Applications），它是适用于大型数据集的PAM的改进。...对于这些方法中的每一种，我们提供： 基本思想和关键概念 R软件中的聚类算法和实现 R用于聚类分析和可视化的示例 数据准备： my_data <- USArrests # 删除所有缺失值（即NA值不可用...0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288 确定k-means聚类的最佳聚类数
十年前，荷兰科学家Hans Clevers 领导的团队成功将人类成体肠干细胞在体外培养成为小肠绒毛结构，证实小肠干细胞能够形成类器官 (Organoids)，开创了类器官研究的时代。...类器官技术是利用干细胞直接诱导生成三维组织模型，不同于传统的2D培养方法，属于三维（3D）细胞培养技术，包含其来源组织的一些关键特性。...图1来源参考资料1 该体外培养系统包括一个自我更新的干细胞群，可分化为多个器官特异性的细胞类型，与对应的器官拥有相似的空间组织特性并能够重现对应组织器官的部分功能，从而提供一个高度相似的生理系统用于科学研究...一般认为，肿瘤表现出明显的分子异质性，具有侵袭性和耐药性。因此，良好的体外模型，包括独特的分子亚型迫切需要精准医学的发展。...类器官技术能够打破这一僵局，利用病人自身的肿瘤组织，建立活体细胞模型，能够个性化筛选有效的治疗药物。在基因测序指导用药以外，为临床医师提供一个新的更加精准的治疗方案。
类算法的分类——基于模型的聚类（model-based methods）
使用模版类实现栈模型的顺序存储需要用到我们之前写好的线性表顺序存储的模版，压栈、出栈、获取栈顶元素、获取栈大小等功能均是使用内部线性表顺序储存的函数实现的。没有什么技术含量，只是将线性表包装了一次。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...实例 Deeplearning4j提供了非常便捷的深度模型定制功能，例如定制LeNet（一种卷积网络）的代码如下： MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder...，上面的代码闲的略微繁琐，但在编写代码时，各种长变量名、函数名都会由IDE自动提示，所以在编写Deeplearning4j模型时，并不会感觉到工作量的增加。...许多较新的模型由Tensorflow、Keras、Caffe等框架编写，Deeplearning4j提供了一种使用这些模型的机制。...Tensorflow、Caffe等框架的模型都可以被转换为Keras模型，Deeplearning4j内置了Keras模型导入的支持，因此Deeplearning4j可以支持大部分流行深度学习框架模型的导入
完了以后，点击Transcribe，然后开始执行，稍等一回一会就导出了 然后查看成功导出的文件 功能介绍 Whisper模型是由OpenAI开发的一种先进的自动语音识别系统。...功能： 多语言支持：Whisper模型支持99种不同语言的转录，这意味着无论音频是用哪种语言录制的，模型都能够将其识别并转录为文本。...鲁棒性：Whisper模型对于口音、背景噪音和技术语言具有很好的鲁棒性，这意味着在各种不同的环境和条件下，模型都能够保持较高的识别准确率。...模型架构：Whisper模型采用了一种简单的端到端方法，利用Transformer模型的编码器-解码器结构。...总的来说，Whisper模型是一个功能强大、多任务的自动语音识别系统，其开源免费的特点使得它具有很高的灵活性和可扩展性，适用于各种语音识别和语音翻译等场景。
机器学习模型已经变得越来越大，即使使用经过训练的模型当硬件不符合模型对它应该运行的期望时，推理的时间和内存成本也会飙升。...学生模型的初始化 由于我们想从现有模型初始化一个新模型，所以需要访问旧模型的权重。...所以这里的步骤如下：首先，我们需要创建学生模型，其架构与教师模型相同，但隐藏层数减半。只需要使用教师模型的配置，这是一个类似字典的对象，描述了Hugging Face模型的架构。...教师和学生的输入 在这里需要一个函数，给定一个类 BERT 模型的输入，包括两个张量 input_ids 和 attention_mask 以及模型本身，然后函数将返回该模型的 logits。...，但是还缺少一些东西，比如 GPU 支持、整个训练例程等，所以最后完整的代码会在文章的最后提供，如果需要实际使用，建议使用最后的 Distillator 类。
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...由于SSE是一个非凸函数（non-convex function），所以SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。...轮廓系数 轮廓系数（Silhouette Coefficient）结合了聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Separation），用于评估聚类的效果。...选取x_i外的一个簇b，计算x_i与b中所有点的平均距离，遍历所有其他簇，找到最近的这个平均距离，记作b_i，用于量化簇之间分离度。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.
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