导出的图可能有点糊,或者查看链接:https://share.weiyun.com/uhf1y2mp
先看绿色部分,这些大模型在经典数学测试集GSM8k和全新卷子上取得的成绩差不多,共同组成参照标准。
(零) 每个时代都会悄悄犒赏努力学习的人。 没有人生来就是主角,所有主角都是从龙套开始,一步一步脚印,把自己的路走出万丈光芒。 不少人在高中时候,尤其是高三的时候,会听老师说:高中是最辛苦的,辛苦了这阵,等考上了大学,想怎么玩就怎么玩! 这只是善意的谎言,不要当真。 假如你考上的是重点院校,你会发现很多人都在奋发学习,在这种氛围下你需要努力学习,才不会落后于你身边的同学。 假如你考上很普通的学校,会发现确实有很多人在玩。因为学校本来就普通,你更需要努力学习。 有些大一新生刚开始,可能在学习上会感到很不习
问题中没有对“半年内”进行定义,这里我们可以自己定义下业务含义为“当前日期前半年(182天)之后”。
十一月是一个很平常的日子,对于我个人来说,也没有发生什么太大的事情,不过这个月却从来没有停下来过忙碌。
今天是表面开心内心难过的一天。好像不经意间留下了许多误解,错过了很多机会,又懒得解释,又说不清楚,总之有点不像好人。
原来只是一些程序员在上面放一些代码,而现在什么类型的资料都能找到,例如现在你可以在上面知道哪些公司实行996工作制。
总成绩=作业成绩 \times 20%+小测成绩小测成绩小测成绩×30%+期末考试成绩期末考试成绩期末考试成绩 \times 50%
在上一集中,你扮演了 Mr. Bean——你的 AI 的耐心教授。既然你越来越在行了,那就让你坚持下去吧。我常说,避免应用人工智能陷阱的最好方法是永远不要忘记学习基本的知识,所以我暗地里希望你永远保持当 Bean 教授的思维方式。
打造能自己写代码的机器,这是计算机科学和人工智能先锋者一直在追寻的目标。而随着 GPT 类大模型的快速发展,这样的目标正在从遥不可及开始变得近在咫尺。
乐鑫的笔试题是我做过最难的, 后面批次的, 我听说直接和高数相关, 用编程来求解数学问题.
期末考试结束了,现在根据四个阶段分数对所有学生进行分班。 四个阶段所有的学生成绩都已经分别保存到:
2)把学生答题后提交的程序文件作为模块导入,依次调用每个试题函数,传递测试参数,根据函数返回值是否符合预期功能,判断对错并计算得分。
机器之心报道 机器之心编辑部 本书从零推导 SVM,涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。 SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域,有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果,其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论;另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法,例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十
SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是一个非常经典且高效的分类模型。在机器学习领域,有两大类方法既理论优美又能在实践中取得很好的效果,其中一类是 SVM 及其衍生的核方法和统计学习理论;另一类是 AdaBoost 及其衍生的 Boosting 方法,例如在 Kaggle 竞赛中十分流行的 XGBoost 和 LightGBM 即属于 Boosting 方法。目前十分热门的深度学习方法虽然在实践中能取得十分突出的效果,但是理论支持不够完善。
43:相关月 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 “相关月”是指那些在一年中月份的第一天星期数相同的月份。例如,九月和十二月是相关的,因为九月一日和十二月一日的星期数总是相同的。两个月份相关,当且仅当两个月份第一天相差的天数能被7整除,也就是说,这两天相差为几个整星期。又如,二月和三月一般都是相关月,因为二月有28天,能被7整除,也恰好为4个星期。而在闰年,一月和二月的相关月与它们在平年的相关月是不同的,因为二月有29天,其后每个月份的第一天星期数都推后了一
为了深刻理解机器学习算法的原理,首先得掌握其中涉及到的一些基本概念和理论,比如概率,期望,标准差,方差。在这些基本概念上,又衍生出了很多重要概念,比如协方差,相关系数等。今天我们就来聊聊这些组成机器学习的基本概念。 1 概率 概率 P 是对随机事件发生的可能性的度量。 例如,小明在期末考试前,统计了下自己在今年的数学考试成绩,结果显示得到80分以下的次数为2次,得80分~90分的次数为10次,得到90分以上次数为3次,那么小明得到 80分以下的概率为: P( < 80 ) = 2/(2+10+3) = 13
题目背景 数据已修复 题目描述 牛牛最近学习了C++入门课程,这门课程的总成绩计算方法是: 总成绩=作业成绩×20%+小测成绩×30%+期末考试成绩×50% 牛牛想知道,这门课程自己最终能得到多少分。 输入输出格式 输入格式: 输入文件只有1行,包含三个非负整数A、B、C,分别表示牛牛的作业成绩、小测成绩和期末考试成绩。相邻两个数之间用一个空格隔开,三项成绩满分都是100分。 输出格式: 输出文件只有1行,包含一个整数,即牛牛这门课程的总成绩,满分也是100分。 输入输出样例 输入样例#1: 100 10
近日,腾讯云计算(北京)有限责任公司中标深圳市光明区2020-2021学年上学期中小学期末考试英语听说项目,将为光明区教科院提供英语听说考试全流程技术支持服务。 据了解,此次项目涵盖光明区共41所中小学,包含小学、初中、高中三个学段,考生规模超过51000人。在此次期末考试中,各学校将采用腾讯教育旗下的腾讯英语君听说考试系统,进行英语听说考试的阅卷,同时通过行业首创的人工定标+机器学习+自有双引擎纠错评分的方式优化评分的准确度。 (深圳光明区玉律学校期末英语听说考试现场) 广东省早于全国其它地区已英语
我自己从06年实习以来。先后经历了4家软件公司。所有是外企。当中有世界500强的通信企业,有从事期权期货交易的欧洲中等规模的金融公司,也有为大型汽车制造商开发Android智能汽车的新兴公司。跨入IT行业以来。我在求职过程中经历过多次面试。近期两年也有过多次面试别人的经验。
几天前,一篇名为《Exploring the MIT Mathematics and EECS Curriculum Using Large Language Models》的论文经历了一场舆论风波。
上一篇写了tensorflow,发现tf对于设计师来说,其实门槛有点高.要折腾各种配置,还要gpu...其实是不利于快速入门的. Synaptic是一个用于node.js和浏览器的JavaScript神经网络库,可以构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。 内置了4种经典的神经网络算法: multilayer perceptrons(MLP) 多层感知器 multilayer long-short term memory networks (LSTM) 长短期记忆网络 Liquid State M
对比Excel,我们可以发现:Pandas基本可以实现所有的Excel的功能,并且比Excel更方便、简洁,其实很多操作我们在过去的文章中,或多或少都讲述过。
链接:https://leetcode-cn.com/problems/reverse-integer
程序员面试一直是社区乐于讨论的热门话题。我自己从06年实习以来,先后经历了4家软件公司,全部是外企,其中有世界500强的通信企业,有从事期权期货交易的欧洲中等规模的金融公司,也有为大型汽车制造商开发Android智能汽车的新兴公司。跨入IT行业以来,我在求职过程中经历过多次面试,最近两年也有过多次面试别人的经验。我感觉现在到了对这个问题发表自己看法的时候,这篇文章是我站在面试官角度对于程序员面试问题的一个阶段性反思和经验总结。
C语言是所有高级语言的前辈,C++,C#,Java ,都是由C语言演变过来的,包括现在很火的python,第一个Python编译器诞生,它是用C语言实现的。
🦄前言:总结了期末数电大概率可能会出到的考题,高分肯定是保证不了的,但保证不挂科应该是没有问题的,即便你数电一节课没有听,能把下面的所有题一眼看懂,那么期末考试数电过关必然不会有太大问题,若是文章里面有不会的题,也没事文章有答案和解析帮助零基础的同学们去很好的理解数电知识点和题型,最终的目标只有一个,愿大家数电都不挂科,顺利通过,撒花🌸🌸( ̄▽ ̄)
网络安全人才决定网络安全技术的交替、更迭,而人才的短缺直接影响政府事业机关网络防御能力,也导致中、小型企业很难组建自己的安全团队。网络安全防范能力堪忧,严重影响我国网络安全建设。
【拯救者】java期末考试急救(含真题讲解)--Java视频教程-编程语言-CSDN程序员研修院
计算机控制技术虽然已经经过四轮上课,但是全网课的方式还是第一次,课程关注让大部分学生能够顺利掌握基本知识,并可以通过创新题发现一批对此方向有爱好的学生。由于创新题在期中考试中设置比重较高,导致:
腾讯WXG暑期实习(已offer)+猫眼娱乐(已offer)+微店(已oc) 背景 本来已经有实习一个月了,请假回去期末考试,回去前投了一下还在进行的猫眼和微店的暑期实习,巧的是正好还被以前投的腾讯捞了起来,就一起面试了,效率都很高😀,流程都很快⚡,让烦闷的期末考试多了很多事情可做。 高含金量面试真题汇总 🐖我平常喜欢看书,总结知识点,所以不太会去刻意的记这些面试题目,所以下面只是部分印象深刻的问题,但是含金量高呀!!!!!!!!🚗 而且好多面试题所涉及的知识点我都写过相应文章哦,建议小伙伴们给我增加点
程序员的故事,我们的故事。 1、英语老师监考的事 当时她在讲台上坐着,看到下面一名男生鬼鬼祟祟,一只手在上面写,一只手在下面动,嘴里还念念有词,老师肯定他在作弊,走过去一看,这哥们手里赫然拿着一串佛珠!老师当场就凌乱了!阿弥陀佛~~ 2、两个魔兽迷 简称A和B。一日考试A想抄书,无奈监考老师一直走来走去,于是A就对B说“帮忙拉一下仇恨”(意思是随便找个问题拖一下老师)B听后抬起头对着监考老师来了句“孙子。”然后就木有然后了。 3、逗比大学生奇葩老师 就刚刚期末思修考试,抄小抄被监考老师发现了。立马把小抄
一位UCLA的教授,因为拒绝学生放宽期末考试的要求,被学校停课,甚至面临被开除的风险。
2013年春天,修订人才培养方案时为我校数字媒体技术和服务外包专业增加了“Python程序设计”课程。
上下两张图中蓝色的曲线分别代表training过程中accuracy和loss,可以看到,随着epoch的增加,accuracy在逐渐变大,loss也在逐渐变小。由图来看貌似训练过程良好,但实际上被骗了
spContent=50年前,Basic的诞生结束了计算机只能由专业人员使用的历史,推动了计算机的普及。Windows操作系统的出现又将Basic推向一个新的高度——Visual Basic。它是一个以结构化Basic语言为基础、以事件驱动为机制的“可视”的程序设计语言,能够支持多媒体、数据库、网络等应用,可方便、轻松地开发应用软件。
盼望着盼望着,寒假近了 当然期末考试也就近了 C 语言,晦涩难懂 对于很多同学来说又是初次接触… 期末考试怎么办 不要担心!老九又出新篇章啦 总结了排序的方法并对其进行了详细的解释 希望可以帮助小伙
随着课程的结束,期末考试的脚步也近了。作为“资深抱佛脚玩家”,在得知准确的考试安排后我便可以及时做好预习准备,从而在 deadline 的压力之下,迸发出惊人的力量,强化自己的学习能力!
对于在中国大学MOOC(http://www.icourse163.org/ )学习“数据结构”课程的学生,想要获得一张合格证书,必须首先获得不少于200分的在线编程作业分,然后总评获得不少于60分(满分100)。总评成绩的计算公式为 G=(Gmid−term×40%+Gfinal×60%),如果 Gmid−term>Gfinal;否则总评 G 就是 Gfinal。这里 Gmid−term 和 Gfinal分别为学生的期中和期末成绩。 现在的问题是,每次考试都产生一张独立的成绩单。本题就请你编写程序,把不同的成绩单合为一张。
对于在中国大学MOOC(http://www.icourse163.org/ )学习“数据结构”课程的学生,想要获得一张合格证书,必须首先获得不少于200分的在线编程作业分,然后总评获得不少于60分(满分100)。总评成绩的计算公式为 G=(Gmid−term×40%+Gfinal×60%),如果 Gmid−term>Gfinal;否则总评 G 就是 Gfinal。这里 Gmid−term 和 Gfinal 分别为学生的期中和期末成绩。
最近逛 GitHub 的时候,在上面看到国内各大高校出现的频率越来越高了,许多学生都在上面分享了自己在校的学习资料。
先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的,主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列,是非抢占式算法,不会导致饥饿(某进程/作业长时间得不到服务)
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我来自孔孟故里山东济宁,也许是小学时的某一天,我第一次接触到了电脑,从此对它产生了强烈的兴趣,高中我有一个愿望:成为一名计算机从业者。18岁的我踏入北上的列车,进入我的大学生活。可录取通知书上并非我期待的那样:被计算机学院录取从此踏上编码的快车道。
读大学以后我们的年龄在成长,开始谈恋爱,甚至开始结婚生子,渐渐地很多人会认为自己一直在成长,其实这种成长更多地是身体的成长。
大家好,我是鱼皮。今天给大家分享的是编程导航知识星球的林寻同学的 Java 学习经历分享: 星球原文链接:https://t.zsxq.com/0aaUfBvRx java后端入坑感悟 入坑前的抉择 去年的这个时期大学刚刚开学,高考后看着那么厚的一本招生之友报考手册,开始了选专业和学校的相关事宜,选专业无异于大海捞针。 最后因为姐姐是软件工程专业加上了解到计算机工资稍微高一点,便把思路缩小到了计算机相关,又因为分数太低,出省更没什么好的选择,就在省内同价位挑选了几个学校,一股脑的往上面写 什么计科,物联网,
一、神经网络不宜超过三层 这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾
这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾的,深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层,而是能不能做出一百层、一千层或者更多。
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