做题时你应该假设所给的输入是一定满足输入格式的要求的,所以你不需要对输入的格式进行检查。多余的格式检查可能会适得其反,使用你的程序错误。
Python 中的错误计算器是某些计算给出错误结果的计算器。在 Python 中,我们可以创建自己的计算器并使用它来进行数学计算。如果我们想创建一个有缺陷的计算器,我们需要在执行计算的函数中创建或引入错误。在本文中,我们将使用 Python 创建一个有缺陷的计算器。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目,其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流,内容原创为吴恩达博士,学习小组成员只对文献内容进行翻译,对于翻译有误的部分,欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高,共同进步!
比如偏见(或包含不良信息)、幻觉(编造不存在的事情)、推理能力仍然比较弱(尽管有了step by step),还有一个问题是LLM倾向于迎合使用者的观点(阿谀奉承)。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
这就是OpenAI的最新研究。基于GPT-4,他们微调了几个模型,分别采用不同的监督方法。
假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进?通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
前几天在Python白银群【小王子】问了一个Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下。
Petuum 专栏 作者:Haoran Shi、Pengtao Xie、Zhiting Hu、Ming Zhang、Eric P. Xing 机器之心编译 在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法
群里的每一次提问,都是一次面试,如果可以,我都会尝试解答。这里只晒了一张图,没有上下文,我提示代码不全,小伙伴后来补充了相关代码和报错:
在Swift 2.0版本中,Swift语言对其错误处理进行了新的设计,当然了,重新设计后的结果使得该错误处理系统用起来更爽。今天博客的主题就是系统的搞一下Swift中的错误处理,以及看一下Swift中是如何抛出异常的。在编译型语言中,错误一般分为编译错误和运行时错误。我们平时在代码中处理的错误为运行时错误,我们对异常进行处理的操作的目的是为了防止程序出现错误而导致其他的副作用,比如用户数据未保存等等。 在今天的博客中,先给出主动产生异常的几种情况,然后再给出如何处理被动异常。 一、主动退出程序的几种情况 在
GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 产品的火爆出圈,让更多人看到 AI 在编程方面展现出的极强能力。一时间,关于“AI 取代程序员”、“AI 当立、编程已死”的言论不绝于耳。
人类直觉是一种常被 AI 研究者忽视的能力,但其精妙程度连我们自身也没有彻底理解。弗吉尼亚理工大学和微软的一个研究团队在近日的一篇论文中提出了思维算法(AoT),其组合了直觉能力与算法方法的条理性,从而能在保证 LLM 性能的同时极大节省成本。
神经网络中的参数是神经网络实现分类或回归问题中重要的部分。在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似,tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中,给参数赋予随机初始值最为常见,所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。下面一段代码给出了一种在tensorflow中声明一个2*3矩阵变量的方法:
几天前CSDN看到一个帖子 http://bbs.csdn.net/topics/390848841 ,楼主贴了以下的问题:
在Gemini开放API不到一周的时间,港中文等机构就完成评测,联合发布了多达128页的报告,结果显示:
报告从几个方面分析GPT-4初版,并对相同的问题,对比GPT4和ChatGPT的表现,具体原文资料可以关注本公众号,点击"技术资料"进入网盘指引领取。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 抛给ChatGPT一个需求,它只能给你一堆运行效果未知的代码? 现在,只需一个小改动,ChatGPT不仅能直接把你的文字需求变成代码,还能帮你跑一遍,把输出结果返还给你! 这个秘诀就是代码解释器插件。 作家Andrew Mayne(现已加入OpenAI)拿到了内测资格,并上手试了试,效果让他直呼“魔法”—— 让ChatGPT写个AI人脸检测程序,Andrew Mayne上传自己的照片后,很快就被检测了出来: 再试试让它写个迷宫生成算法,并把通路做成
《机器学习实战》一书介绍的第一个算法是k-近邻算法。简单的说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
周二,「ChatGPT发疯」各种讨论话题纷纷刷榜Reddit,HN等各大社交平台。
整理 | 凌敏、核子可乐 AI 抢程序员饭碗的讨论似乎可以暂时告一段落了。 1 ChatGPT 生成的代码有多安全? 近年来,大型语言模型推动人工智能领域取得了巨大的进步。其中,OpenAI 打造的 ChatGPT 甫一亮相,就凭借出色的性能震惊全球。ChatGPT 不仅能够处理普通文本,还能将自然语言翻译成代码,其惊艳表现甚至引发了“是否会取代程序员”的讨论。 但最新研究发现,ChatGPT 生成的代码大多数是不安全的,并且 ChatGPT 还有“知情不报”的嫌疑:除非你问,否则它不会主动告诉你
本文来为大家介绍一下,当WebClient请求发生异常的时候,该如何处理。为了讲解异常处理,我们需要先制造出异常,所以我们先为大家介绍:请求超时时长的设置。
输出时: 最好是都用%f输出 在G++中,double类型若用%lf输出可能会错, 而在C++中,double类型用%lf输出是正确的
在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19,端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度?中,我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处,以及几篇典型的方法。我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据,也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案,另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案,以及把置信度的预测,与视差的生成,整合到同一个网络流程中,以循环神经网络的形式迭代式的得到最佳结果。
【导读】谈到人工智能(特别是计算机视觉领域),大家关注的都是这一领域不断取得的进步,然而人工智能到底发展到什么程度了?AI 已经成为万能的了吗?Heuritech 的 CTO Charles Ollion 希望通过他的文章可以揭露一些当前的真实情况。接下来就让我们一起看看这位作者都谈了什么内容吧!
尝试分析机器学习模型在什么时候、以什么方式、由于什么原因失效,我们把这称为「误差分析(error analysis)」。对科研人员来说,他们需要通过误差分析选择后续的改进方向;模型的实际使用者们也需要根据误差分析来确定模型部署的许多细节。由于误差分析对后续的行动方向有显著的影响,如果误差分析中出现了偏倚,或者误差分析不完整,很可能会带来我们不想看到的后果。
在调试程序的过程中,总会遇到这样或者那样的错误。今天我们就学习一下如何定位和解决这些问题。 人非圣贤,孰能无过?写程序的时候难免会遇到一些问题。本篇文章会介绍一些常见的错误,并解释一下其中的道理。 出错并不是坏事 错误的出现原因多种多样。用户的非法输入、进程创建失败等等都可以导致错误的出现。除了语法错误这种低级错误之外,有时候,发现逻辑/使用上的缺陷不仅可以防患于未然,甚至可以让我们把程序做得更好。 看懂错误信息 如果程序出了错,我们通常会得到一个非常醒目的提示。我相信各位应该都遇到不小心写错程序时候pyt
自动提取关键需求和功能点:通过对需求文档的分析,自动提取关键需求和功能点,方便开发团队更好地理解项目需求。
ChatGPT能发光发热的地方很多,各种场景化功能也不断地被挖出来,比如写文案、写论文、写代码、debug、数据分析、情感咨询、科研分析等等,ChatGPT让AI真正地有“智慧”了,而不是传统语音助手式得“人工”智能。
深度学习是机器学习的一个领域,利用大规模网络,海量数据集和在GPU(图形处理单元)上的加速运算。
无需任何训练,GPT-4V就能直接像人类一样与智能手机进行交互,完成各种指定命令。
来源:蘑菇先生学习记 NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/606364639 本文约5800字,建议阅读11分钟 本文浅谈对多模态模型的新的认识。 最近ChatGPT风头正劲,但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩,多模态近几年取得了非常大的进步。但之前的工作大多数局限在几个特定的,比如VQA,ITR,VG等任务上,限制了其应用。 最近,Junnan Li大佬挂出了他最新的杰作BLIP2。让我对多模态模型有
错误是程序中的故障或错误。它可以有多种类型。由于错误的语法或错误的逻辑,可能会发生错误。这是一种错误或对代码的了解不正确的情况。
从以上代码可以看出,针对不同的错误类型我们可以进行不同的输出结果,在 Python 中常用的错误类型如下
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 一句最简单的Hello World,居然也会出Bug? 倒不是这句代码还能写错,而是运行时找到了许多操作系统对异常处理的漏洞。 在
在前一篇博客《.NET Standard中配置TargetFrameworks输出多版本类库》中详细介绍了如何创建、配置、条件编译、引用本地程序集、NuGet方式引用程序集、XML文档输出、编码与DEBUG 调试、自动生成内部版本号、文件复制等功能。但是Visual Studio中也存在一些使用不方便的地方,本文介绍一些开发中的小技巧。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
输入格式: 输入在一行中给出2个整数A和B,其中−100≤A≤B≤100,其间以空格分隔。
画外音:由于ChatGPT最为大众熟知,后续任何提到ChatGPT的地方,泛指“AI工具”。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者/张天雷 校对/郭蕾 摘自:www.infoq.com 去年11月,一篇名为《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站。两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章。近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现。
当'--output-error'没有在选项中时,默认的操作是当写入到管道报错时立刻退出,诊断错误信息并写入到非管道输出。
开发者日常的整个工作流中,AI 大模型能做什么?ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引,一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程?使用中有什么避坑点?本文从实际研发流程的各个环节出发,总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观~
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一句最简单的Hello World,居然也会出Bug? 倒不是这句代码还能写错,而是运行时找到了许多操作系统对异常处理的漏洞。 在向/dev/fu
等价类划分法是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例;该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
再加上生成起来格外方便,一时间这些「看起来不错」的回答就如同潮水般涌向了那个带着全世界代码跑的传奇问答网站,计算机学子真正的老师——Stack Overflow。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.00923 代码地址:https://github.com/amazon-science/mm-cot
在这项研究中,西蒙弗雷泽大学和谷歌研究院的三位研究者提出了一种无监督方法,能够通过 convex decomposition 生成紧凑的结构化多边形网格。
当前学界和工业界都对多模态大模型研究热情高涨。去年,谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ,它使用单一视觉语言模型处理多项任务,在多模态大模型领域保持较高热度。Flamingo 具备强大的多模态上下文少样本学习能力。
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