文章目录 题目 问题1 答案1 问题2 答案2 问题3 答案3 ---- 题目 某医院拟委托软件公司开发一套预约挂号管理系统，以便为患者提供更好的就医体验，为医院提供更加科学的预约管理。...请将合适的参与者名称填入图2-1中的(1)和(2)处，使用题干给出的功能描述(a)~(j)，完善用例(3)~(12)的名称，将正确答案填在答题纸上。...3、功能模型描述与值的变换有关的系统特征-功能、映射、约束和函数依赖。功能模型用数据流图来表示。 3个模型之间具有下述关系。...（1）与功能模型的关系∶对象模型展示了功能模型中的动作者、数据存储和流的结构，动态模型展示了执行加工的顺序。...（3）与动态模型的关系∶功能模型展示了动态模型中未定义的不可分解的动作和活动的定义，对象模型展示了是谁改变了状态和承受了操作。对象模型、动态模型和功能模型都用于需求分析。
将后台JSON数据中的字典转成本地的模型，我们一般选用部分优秀的第三方框架，如SBJSON、JSONKit、MJExtension、YYModel等。...所以，自己实现字典转模型还是有必要掌握的。有了这个基础，在利用运行时runtime的动态特性，你也可以实现这些第三方框架。...笔者的KVC系列为： iOS开发·KVC:字典转模型,防止因本地未定义字段（后台的字段与本地字符串名不一致）导致数据转换过程中的奔溃 iOS开发·runtime+KVC实现字典模型转换 1....含有模型未定义属性同名字段的字典 字典转模型过程中也会遇到一些问题，比如，字典里面有多余的keyValue，但是模型没有定义同名属性，使用setValuesForKeysWithDictionary就会崩溃了...现在，需要将这个plist字典数组转换成CustomerListModel模型数组，并在VC取值出来赋给表单元cell的模型数组，用于展示数据。
小波变换 理解小波变换首先要理解傅立叶变换，我之前曾写过傅立叶变换在时序中应用的文章，大家可以参考。这篇文章我们只讲重点，傅立叶变换有短板，短板在于从时域到频域的映射结果，彻底丢弃了时间维度。...本文模型 本文提出的自适应小波网络（AdaWaveNet）如上图所示，主要由三个关键部分组成：首先是时间序列分解模块，它的作用是将输入的时间序列数据进行初步处理，把数据拆解为季节性部分和趋势部分。...然后，构造通道注意力层，并基于以上中间数据进行建模，从而预测出目标低秩近似。之后，再利用逆自适应小波模块，结合之前得到的系数和近似值，重构出预测的季节性部分。...对于趋势部分，作者还考虑到了不同变量之间的对齐问题，设计了分组线性模块。这个模块会针对不同的通道组采取不同的线性处理方式，以此来提升对趋势部分的预测精准度。...AdaWaveNet 的优势总结如下：其一，它能够运用多尺度处理手段，很好地解决时间序列数据的非平稳问题；其二，它采用数据驱动的方式，通过Lifting Scheme学习小波系数，最后分组线性模块也对跨通道或者不同信号变量之间的差异进行了处理
p=22328 目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题...（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。...例如，如果我们将残差与第二个解释变量作对比，我们会得到 > lines(lowess(X2,residuals(reg)) 对照一下，该图与我们之前的图相似。...观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。
目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题...如何处理从逻辑回归中得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集 glm(Y~X1+X2,family=binomial) 如果我们使用R的诊断图，第一个是残差的散点图，对照预测值。...---- 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 01 02 03 04 现在，从这个图上看不出什么。...例如，如果我们将残差与第二个解释变量作对比，我们会得到 > lines(lowess(X2,residuals(reg)) 对照一下，该图与我们之前的图相似。...观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。
一种方法是先对数据集进行探查，然后思考什么模型适用于这个数据集，先尝试一些简单的模型，最后再开发并调优一个稳健的模型。 这个流程适用于为分类、回归预测模型问题开发高效的神经网络。...这是因为k模型必须进行拟合和评估。当数据集很小时，这不是问题，例如癌症生存数据集。...接下来，让我们看看我们如何拟合最终的模型并用它来预测 最终的模型和预测 当我们选择了模型参数，我们可以在所有数据上训练一个最终的模型，并用模型对新数据进行预测。...首先，定义一行新数据。 备注：我是提取的数据集的第一行数据，预期输出结果是‘1’。 可以做出预测。 然后对预测结果进行转置，得到正确形式下可解释的结果（是一个整数）。...有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱，申请白名单授权并按要求编辑。 发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。
它们是生成类模型，这意味着它们被设计用来生成与它们在训练中所看到的相似的新数据。在 Stable Diffusion 的场景下，这些数据就是图像。 为什么它被称为 Diffusion 模型？...反向扩散的工作原理是从图像中先后减去预测的噪声 你可能注意到我们无法控制的生成猫或狗的形象。我们将在谈论调节（Conditioning）时解决这个问题。现在，图像生成是无条件的。...它们就是我们刚才谈到的自动编码器的解码器。通过对解码器的进一步微调，模型可以画出更精细的细节。 你可能意识到我之前提到的情况并不完全正确。...译者说 第一次翻译文章，如有问题多多包涵，最近在学习各种 Stable Diffusion 相关的内容，发现这篇文章，感觉解答了很多我自己这几天使用 Stable Diffusion 的困惑。...采样方法、采样步数、CFG 是干什么的？ 图生图是怎么实现的？ 等等问题，然后看完这篇文章大脑中对很多问题都有了一些清晰的脉络，所以才想翻译出来。
1 分类指标1.1 分类结果 在深入研究分类指标之前，我们必须了解以下概念：真正例 (TP)：模型正确预测正类的情况。假正例 (FP)：模型预测为正类，但实际类为负类的情况。...零值未定义，这可能发生在某些应用程序中。不对称：高估小实际值的误差，低估大实际值的误差。...这一选择应基于具体问题背景、采用的模型类型，以及希望达成的项目目标。以下内容将引导您如何根据这些因素做出明智的决策。3.1 了解问题背景在选择指标之前，了解项目背景至关重要。...3.2 考虑模型目标模型旨在解决的具体问题同样影响着指标的选择：准确概率估计：如果您的模型需要提供精确的概率预测，对数损失是一个很好的选择。...以下是各个关键部分的简要回顾：了解问题背景：考虑机器学习任务的类型、数据的分布以及各种类型错误的重要性。考虑模型目标：根据模型旨在解决的具体问题，选择最合适的指标，如准确概率估计或平衡真阳性率与误报。
文章标题：Fewer Truncations Improve Language Modeling 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.10830 研究背景 在传统的大型语言模型训练方法中...此外，文档截断减少了每个序列中的上下文量，可能导致下一个词的预测与上文不相关，从而使模型更容易产生幻觉 （hallucination）。...以下的例子展示了文档截断带来的问题： 图2（a）：在Python编程中，原始代码虽然正确，但将变量定义与使用分割到不同的训练序列中会引入语法错误，导致某些变量在后续训练序列中未定义，从而使得模型学习到错误的模式...文档截断导致幻觉或知识丧失的例子。(a) 变量定义（蓝色部分）被截断，随后的使用调用导致未定义名称（红色部分）。...更为显著的是，在程序合成任务中，使用最佳适配打包训练的模型生成代码时，“未定义名称”（Undefined Name）的错误减少了高达58.3%，这表明模型对程序结构和逻辑的理解更为完整，从而有效减少了幻觉现象
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。...最小二乘法与均方差 在之前的文章当中我们介绍过最小二乘法，遗忘的同学可以点击下方链接回顾一下。...对于回归模型而言，预测的目标是一个具体的值。显然这个预测值和真实值越接近越好。我们假设预测值是，真实值是y，显然应该是越小越好。...这个式子和我们之前介绍的方差非常相似，只不过在方差当中减的是期望值，而在这里我们减的是真实值。所以这个平方差也有一个类似的名称，叫做均方差。...正是因为以上这些原因，所以通常我们并不会使用直接通过公式计算的方法来求模型的参数。 那么问题来了，如果我们不通过公式直接计算，还有其他方法求解吗？ 欢迎期待我们机器学习专题的下篇文章。
一个常见的做法是，在执行除法之前检查除数是否为零。...这种异常的名称是ArithmeticException，它明确指出了错误类型，即“算术运算错误”。...这种方式有效避免了未处理的错误导致的程序崩溃，并使程序在面对错误时更具可预测性和稳定性。 C++与Java错误处理的对比 从上面的例子可以看出，C++和Java在处理除以零的错误时有着显著的不同。...缺点：未定义行为可能导致难以预测的程序行为，程序员容易忽视除零错误，导致潜在的bug和崩溃。...条件判断与数据验证：在执行任何数学运算之前，首先验证输入数据的合法性，避免在运行时发生错误。
之前业务开发时，有一个字段接收的数据是Json格式的，并且需要以Json形式入库： 数据库中是这样存储的，这里实际是一个Json数组。...存入时，前端直接传Json格式的数据给你。取出时，你可能会再将Json数据转成List，以便做其他的操作。...但是在面向对象的思想中，这个Json数组中的每个元素就是一个对象，我们可不可以在代码层中以List的形式存，然后以List的形式取出，中间的Json转换有程序自动去做，不需要开发去手动转。...这样我们下代码存数据的时候就是添加List而不是Json了。 查看一下数据库，已经自动转成Json了： 我们取出时，只需要直接查询，不需要做别的处理，返回的就是List了。 是不是存取很方便。...主要是做Json的处理。完整代码网上可以自行下载。 好了这篇文章就到这里啦，希望对大家有帮助。
然而，单一模型存在系统误差较高、预测结果可信度存疑等问题，提升预测精度成为亟待解决的关键（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...但是由于预测方法过多，预测结果可信度存在一定质疑，同时单一模型预测的系统误差较高，因此提高预测精度是重点需要解决的问题。...在将数据输入神经网络之前，要对所有输入的时间序列进行标准化处理，使得观测值的均值为 0，标准差为 1。为保证给定频率的所有输入时间序列长度一致，必要时会对数据进行填充和截断操作。...# 带有错误处理的相关矩阵计算 Dmat_or <- tryCatch({ # 计算误差百分比的相关矩阵（对数据框df_errors中对应id的元素里的误差百分比进行转置后求相关矩阵）...该技术利用模型预测类别得分相对于最后卷积层特征图的梯度，对于本文所研究的问题而言，通过计算这些梯度的加权总和，能够确定输入数据中对网络从预测方法池中选择特定预测方法有贡献的最具判别性的区域。
所以，从标准格式到其他格式的转换，会更加常见，无论是Excel、Power Query、Power Pivot，乃至其它各种编程软件、工具，通常也会对日期转换有相应的函数直接支持，而特殊格式之间的转换，...2 中英文月份和数字格式之间的转换问题，通常是因为显示形式的需要，所以，最常用的情况，其实是数字形式转为中文或英文，如图中的1和2，而这个，在PQ里的处理也最简单。...最少见的需求应该说是从中文月份到数字的转换了，即上图中的4，因为你要在Excel或任何其他数据源里输入一个中文的日期，如“二〇二一年四月七日”，其实是比较难的！...对于这个简单的写法，你有没有想过：为什么出来的月份名称是中文，而不是英文？...我们可以随便找一列，右键-更改类型-使用区域设置： 然后选择需要的“区域”： 查看生成的公式就能找到对应的写法了： 6 关于日期格式、区域语言转换的问题，
在这个入门教程中，我们将从一个线性模型开始，经历模型建立的迭代过程。在我们的高级stan教程中，我们将探索更复杂的模型结构。 首先，在建立模型之前，你需要定义你的问题并了解你的数据。...一旦你对你的数据和你想用统计模型回答的问题有了了解，你就可以开始建立贝叶斯模型的迭代过程。 设计你的模型。 选择先验 对后验分布进行采样。...模型块是指明要为参数包含的任何先验分布的地方。如果未定义Stan 先验，则 使用默认先验 uniform(-infinity, +infinity)。...plot(fit) 图 11.Stan 模型的参数估计 。 后验预测检查 对于预测和作为模型诊断的另一种形式， Stan 可以使用随机数生成器在每次迭代中为每个数据点生成预测值。...通过这种方式，我们可以生成预测，这些预测也代表了我们模型和数据生成过程中的不确定性。可用于获取我们想要的关于后验的任何其他信息，或对新数据进行预测。
深度神经网络已经非常擅长识别照片中的物体和用自然语言进行对话，但不是同时进行：有的AI模型擅长其中一种，但不是两者都擅长。部分问题在于，这些模型使用不同的技术学习不同的技能。...首先，老师网络以通常的方式接受图像、文本或语音方面的训练，学习这些数据的内部表示，使其能够预测在展示新示例时看到的内容。当看到一张狗的照片时，会认出它是一只狗。...对数据科学领域充满好奇，渴望探索未知世界。课余时间喜欢踢足球、游泳。愿意挑战新事物，结交新朋友，一起进步，一起成长。 翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。...点击文末“阅读原文”加入数据派团队~ 转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。...有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱，申请白名单授权并按要求编辑。 发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。
： 模型确定 分类预测 回归预测 模型确定 在做预测之前，首先得训练出一个最终的模型。...继续说回到分类预测的问题。我们希望最终得到的模型能进行两种预测：一是判断出类别，二是给出属于相应类别概率。 类预测 一个类别预测会给定最终的模型以及若干数据实例，我们利用模型来判断这些实例的类别。...具体来说，你了解到： 如何确定一个模型，为后续的预测做准备 如何用Keras对分类问题进行类及其概率的预测 如何用Keras进行回归预测 对本文的内容有什么问题吗？...转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派THU ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。...有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱，申请白名单授权并按要求编辑。 发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。
函数前加explicit就不再支持隐式类型转换（但是还可以强转） class A { public: A(int a) :_a1(a) ,_a2(a) {} A(int a1, int...return 0; } 例如：我们之前实现的list的迭代器有普通迭代器和const迭代器两种，普通迭代器用普通迭代器接收，const迭代器用const迭代器接收，而库中的list是支持普通迭代器用...隐式类型转换有些情况下可能会出现问题，比如数据精度丢失 显示类型转换将所有情况混在一起，代码不够清晰 4、C++中的四种强制类型转换 标准C++为了加强类型转换的可视性，引入了下面四种命名的强制类型转换操作符...主要是为了让类型转换有统一的规范，更加严谨。...endl; cout << "pb2:" << pb2 << endl; } int main() { A a; B b; fun(&a); fun(&b); return 0; } 本篇文章的分享就到这里了
DCGAN 改变了这一点，使用了一种被称为转置卷积运算的方法，它还有一个「不幸的」名称，即反卷积层。 转置卷积可以进行向上缩放操作。它们帮助我们将低分辨率图像转换为高分辨率图像。...同样，按顺序应用多个转置卷积可以使我们将一个低分辨率的单阵列演化为一个色彩明艳的全彩图像。 现在，在继续之前，我们先来探索一下使用 GAN 的一些独特方法。 ?...同样地，F 从 Y 中获取一个图像，并试图将其映射到 X 中的某个图像，判别器 Dx 预测图像是由 F 生成的还是实际存在于 X 中的。...生成模型组成一个团队，共同在两个不同的域中合成一对图像，以混淆区分模型。判别模型试图将从各自领域的训练数据分布中提取的图像与从各自生成模型中提取的图像区分开来。...后面发现这是由于糟糕的架构。 该团队没有将更多的层塞进模型中，而是进行了实验，发现使用深度残差网络 bottleneck 是解决问题的方法。
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