①系（系编号，系名，电话，主管人的教工号） ②教师（教工号，姓名，性别，职称，系编号） ③课程（课程号，课程名，学分，系编号） (3)第三步：对于M:N联系“任教”，则生成一个新的关系模式...： ①任教（教工号，课程号，教材） (4)这样，转换成的四个关系模式如下： ①系（系编号，系名，电话，主管人的教工号） ②教师（教工号，姓名，性别，职称，系编号） ③课程...)运动员名次之间存在着1:1联系 ①运动员（编号，姓名，性别，名次，上一名次编号） (2)职工之间存在上下级联系，即1:N联系 ①职工（工号，姓名，年龄，性别，经理工号） (3)工厂的零件之间存在着组合关系...（M:N联系） ①零件（零件号，零件名，规格） ②组成（零件号，子零件号，数量） 3.实例3：三元联系的ER图结构转换为关系模式 ①仓库（仓库号，仓库名，地址） ...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
://github.com/Tencent/ncnn/wiki#faq)为何要用NCNN由于我是小白，基本上也就听风就是雨，从我咨询的信息来看，ONNX 框架过老，很多新的算子都没有得到支持，以及据说模型在向...NCNN简介为了偷懒，这里我就直接引用 ncnn github 主页中给出的介绍了：ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。...device=device).to(device) def get_text(text, hps): # 实现文本（str）转音素序列（tensor） _ = net_g.eval()# 随便从群聊中摘取的长句子...在追踪模型时，必须要剔除模型推理中的随机操作。...VSCode，可以配置一下代码补全和错误检查的功能，编辑.vscode中的c_cpp_properties.json，向includePath中添加ncnn库的头文件目录，就是我们刚刚解压出的文件夹中的
这一矩阵在优化中有着很重要的地位。...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。
COT 模型的演进： 探索 Latent Space 推理 当前，OpenAI 的 O1 系列模型和 DeepSeek R1 的核心能力依赖于基于文本交互的思维链（Chain-of-Thought, CoT...对此，俊林老师在《S 型智能增长曲线：从 DeepSeek R1 看 Scaling Law 的未来》一文中提出的观点——Scaling Law 呈现 S 形曲线，并且多种 Scaling law 可以叠加...然而，一个核心问题是：推理的本质究竟是什么？ 传统 CoT 依赖文本上下文，具备良好的可解释性，但 DeepSeek R1-zero 模型证明了监督微调（SFT）并非必需。...尽管 R1-zero 的可解释性有所下降，但它能够自主生成 DSL（领域专用语言）完成推理。这引发了一个新的思考：推理是否必须依赖人类可理解的文本？文本交互是否是必要的？...OpenAI 的 GPT-4.5 向多模态推理架构演进，Anthropic 在 Claude4 中引入的"滑动条"（动态计算分配控制器），本质上都在探索同一命题：如何让语言模型在基础文本生成与高阶推理能力之间实现动态切换
这篇文章不讨论两种模式孰优孰劣，或者谁更有发展前景，只是从纯技术的角度，分析实现推荐系统的数学模型。...矩阵分解： 假设我们获得了 user-item 矩阵，R: |U|✖|D|, |U| 表示 user 的个数，|D| 表示 item 的个数。...接下来，我们将矩阵 R 分解成 user-feature 和 feature-item 矩阵的乘积： ✖ P ：|U|✖|K|，|K| 表示 feature 的个数，元素 表示第i个user对第...对于 中的每一个因子，有 我们希望R 和 尽可能的接近，因为每一个元素的差异可能为正，可能为负，我们采用所有元素差值的平方和作为R 和 差异的表征。...这样就会产生一个问题，当矩阵P ✖ Q 不断逼近 R 时，未评分项都会趋近于0。产生的结果就是 user 对这个 item 没有任何兴趣。实际应用中，我们并不会让P Q的乘积和R一模一样。
概述 我在《WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程，并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。...它的逻辑应该是视图矩阵与模型矩阵互为逆矩阵，模型矩阵也可以称为世界矩阵，那么世界矩阵的逆矩阵就是视图矩阵了。 3....gl_FragColor = vec4(0.556, 0.0, 0.0, 1.0) }` projectionMatrix和modelViewMatrix分别是three.js中内置的投影矩阵和模型视图矩阵...那么可以做一个简单的验证工作，将计算得到的MVP矩阵传入到着色器中，代替这两个矩阵，如果最终得到的值是正确的，那么就说明计算的MVP矩阵是正确的。 3.1. 代码 实例代码如下： 中的物体的颜色在红色与蓝色之间来回切换，且物体位置没有任何变化，说明我们计算的MVP矩阵是正确的。 4.
Python 提供了多种方法来删除字符串列表中的特殊字符。本文将详细介绍在 Python 中删除字符串列表中特殊字符的几种常用方法，并提供示例代码帮助你理解和应用这些方法。...示例中列举了一些常见的特殊字符，你可以根据自己的需要进行调整。这种方法适用于删除字符串列表中的特殊字符，但不修改原始字符串列表。如果需要修改原始列表，可以将返回的新列表赋值给原始列表变量。...示例代码下面是使用正则表达式删除字符串列表中特殊字符的示例代码：import redef remove_special_characters(strings): pattern = r"[^a-zA-Z0...这些方法都可以用于删除字符串列表中的特殊字符，但在具体的应用场景中，需要根据需求和特殊字符的定义选择合适的方法。...希望本文对你理解如何从 Python 中的字符串列表中删除特殊字符有所帮助，并能够在实际编程中得到应用。
SELECT SUBSTR(detail, LOCATE('"email"',detail)+LENGTH('"email":"'), LO...
更多好文请关注↑ 问： 我想从字符串中删除前缀/后缀。例如，给定： string="hello-world" prefix="hell" suffix="ld" 如何获得以下结果？...如果模式与 parameter 扩展后的值的开始部分匹配，则扩展的结果是从 parameter 扩展后的值中删除最短匹配模式(一个 # 的情况)或最长匹配模式(## 的情况)的值 ${parameter...如果模式与 parameter 扩展后的值的末尾部分匹配，则扩展的结果是从 parameter 扩展后的值中删除最短匹配模式(一个 % 的情况)或最长匹配模式(%% 的情况)的值。...e "s/$suffix$//" o-wor 在sed命令中，^ 字符匹配以 prefix 开头的文本，而结尾的 匹配以 参考文档： stackoverflow question 16623835...在Bash中如何将字符串转换为小写 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 如何从Bash变量中删除空白字符 更多好文请关注↓
文章目录 一、向 Unity 中添加 FBX 模型 二、向 Scene 场景中添加 FBX 模型 三、3D 物体渲染 四、3D 物体材质设置 一、向 Unity 中添加 FBX 模型 ---- Unity....fbx ) 格式 即可在 Unity 中使用 ; 在 Project 文件窗口 中的 Asstes 目录 下 , 创建一个模型目录 Models , 将 模型文件直接从文件系统中拖到该目录中 ; 在文件系统中...中可以查看该模型的属性 , 以及在下方可以预览该模型 ; 下方的预览窗口可能是隐藏的 , 可以点一下顶部展开该预览窗口 ; 二、向 Scene 场景中添加 FBX 模型 ---- 使用鼠标左键按住...Project 文件窗口 中的 FBX 模型 , 可以将模型拖动到 Hierarchy 层级窗口 或 Scene 场景窗口 , 就可以将该模型添加到 游戏场景 中 ; 三、3D 物体渲染 ---- 在...Unity 中组成 3D 物体 的 平面没有 厚度 , 从 正面 看是 可见的 , 渲染物体时渲染正面 ; 从 背面 看是 透明的 , 渲染物体时背面不进行渲染 ; 游戏玩家观察物体 , 一般不从内部观察
我们还解决了动态有向估计的窗口大小选择问题，因为我们从数据中估计窗口函数，捕获了在每个时间点估计图所需的东西。我们展示了我们的方法与多个现有模型相比，它们的有效性，而不是我们以可解释性为重点的架构。...DL模型非常灵活，它们可以基于训练中使用的架构和真实信号，从相同的数据中学习各种表示形式。然而，在训练过程中，如果不存在真值图，使用DL方法来估计连接矩阵是具有挑战性的。...实际上，我们在传统的“黑盒”DL模型中建立了一个“玻璃盒”层。与常用的隐藏层相比，“玻璃盒”层传播一个有向图的加权邻接矩阵，确保它在分类任务的上下文中是可解释的。...LSTM已经被证明对时间序列/序列数据非常有效，在这些数据中，模型从时间点的序列中获取输入，并为当前创建表示，并基于以前时间点的表示预测未来时间过程的表示。...结论我们的工作证明了从功能磁共振成像数据中获得的动态、有向和任务依赖的连接图的可学习可解释估计器的重要性。DICE学习估计可解释的动态图和有向图，这代表了大脑网络之间的有向连接。
然而这些在程序员老司机面前都是渣渣，大神们往往一个眼神，就能直接定位到bug所在的位置。如果让AI直接向大神学习，岂不更快？...以往的AI找bug方法是从文本特征中学习。而程序员独有的注意力策略可以节省程序理解和维护的时间。大神们会将注意力集中在程序的重要信息上，仅浏览源代码中的关键字。 ?...研究人员建议使用生成对抗网络，让AI学习编程大神们的示范操作，而不仅仅是模仿。 总的来说，这种方法利用了模仿学习，让智能体从人类示范中收集相关复杂任务的知识。...智能体由行为克隆（behavioral cloning）训练的模型表示。...仅仅依靠眼部数据还不够，NAIST团队还建议用脑电图（EEG）读数视觉注意力的补充数据。如果这个模型在生产环境中使用，可以提高AI智能体在软件开发任务中的性能。
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。...今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。 首先我们需要安装一个结合的工具包MDPtoolbox。...转移概率（P）和奖励矩阵（R）具体形式： ? 实例代码： mdp_example_forest() ? 2. mdp_example_rand 创建随机的MDP模型。具体参数： ?...3. mdp_check 检查模型的有效性。如果返回空字符串，代表模型没有问题；如果有问题则会返回相应的问题。...4. mdp_check_square_stochastic 检查模型的随机性和路径的正方性。如果返回空字符串，代表模型没有问题；如果有问题则会返回相应的问题。
对比度可用于对线性模型中的处理进行比较。 常见的用途是使用析因设计时，除析因设计外还使用控制或检查处理。在下面的第一个示例中，有两个级别（1和2）的两个处理（D和C），然后有一个对照 处理。...此处使用的方法是方差的单向分析，然后使用对比来检验各种假设。 在下面的第二个示例中，对六种葡萄酒进行了测量，其中一些是红色，而有些是白色。我们可以比较的治疗中通过设置对比，并进行F检验红酒组。...0.66667 0.10954 6.086 < 0.001 ***T4vsC == 0 1.73333 0.10954 15.823 < 0.001 *** 一组治疗中的全局...我们将想知道红酒组中的处理是否对响应变量有影响。这种方法之所以具有优势，是因为仍可以在红酒中进行事后比较。...本研究调查了 ###一组3种治疗方法中的效果 ###结果与multcomp的结果相同 问题：红葡萄酒和白葡萄酒之间有区别吗？
本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...然后，进一步操作该数组以获取传递给OFFSET函数的矩阵。 可是，尽管这样确实可以提供我们所需要的结果，但我们还是希望能够动态生成这样的数组。...因为如果案例扩展到5行5列或6行6列，那么矩阵元素会大幅增长，手工构造排列就不可取了。 不幸的是，在Excel中生成这种排列的数组绝非易事。...(A1,{0,2,1,3},{0,1,2,3},,)) 接着使用MMULT对已经生成的数组矩阵中的每行求和，因此： MMULT(IFERROR(N(OFFSET(A1,IF(MMULT(0+(ISNUMBER
函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...既解决了短时信号的描述，又解决了时变模型间的转变问题。 RHmm包介绍 应用（训练样本是2007-2009年） 黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...而且前面几年的都一直亏损状态，后面回本靠的是2013年底开始的一波牛市。 观众：老王你（模型）不行啊！ 老王：heng!!! 男人不能说‘不行’的 ！ 那么问题来了，如何改进HMM模型？...更一般来说一个模型如何改进？（一个模型包括：输入、样本筛选/过滤、拟合参数、拟合函数、模型的参数、目标函数等等等等。这么多东西需要测试， oh my god！） 改进 这里还是只讲HMM模型吧！
作为一个专注于FP8精度通用矩阵乘法的高性能库，DeepGEMM在提供极致性能的同时保持了令人惊讶的代码简洁性。 DeepGEMM以其轻量级设计和出色性能成为大模型计算加速领域的亮点。...该库不仅支持常规的密集矩阵乘法，还特别优化了混合专家模型(MoE)场景下的分组GEMM计算，成为DeepSeek-V3/R1训练和推理的核心动力。...计算 C_{x,y} 在矩阵乘法中的过程。 为什么GEMM 是深度学习的核心 GEMM（General Matrix Multiply，通用矩阵乘法）是深度学习神经网络优化中的一个关键函数。...它代表通用矩阵到矩阵乘法，它本质上就是按照字面意思来做，将两个输入矩阵相乘得到一个输出矩阵。它与在 3D 图形世界中习惯的矩阵运算的区别在于，它处理的矩阵通常非常大 。...例如，典型网络中的单个层可能需要将 256 行、1,152 列的矩阵与 1,152 行、192 列的矩阵相乘，以产生 256 行、192 列的结果。
反转字符串中的单词 III 1.题目描述 给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。...tsetnoc" 2.解题思路 把他弄成列表在一个个值用切片进行反转 3.解题 return [ i[::-1] for i in s] Excel表列序号 1.题目描述 给定一个Excel表格中的列名称...，返回其相应的列序号。...1.题目描述 给定一个矩阵 A， 返回 A 的转置矩阵。...矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。
摘要 基于仿真的推断（SBI Simulation-based inference）不断寻求更具表现力的算法，以准确地从嘈杂数据中推断复杂模型的参数。...2.1.基于模拟推断（SBI） SBI方法的定义属性是它们仅依赖于从数据生成过程p(x,θ)中采样的能力，而不像依赖于评估似然函数p(x|θ)的基于似然的方法。...我们可以使用任何现成的ODE求解器将噪声θ1转换为从近似后验中抽取的θ0。原则上，ODE求解器中的步数K可以通过设置步长dt = 1/K 来调整。这会增加采样速度，但FMPE并非旨在优化少步采样性能。...轨迹的终点θ0表示从近似后验p0(θ0 | x) ≈ p(θ | x)中抽取的一个样本。...一旦一致性模型训练完毕，从近似后验生成样本变得简单，只需从噪声分布中抽取样本 θT ∼ N (0, T²I)，然后将其转换为目标分布的样本，就像在标准扩散模型中一样。
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