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机器学习之——决策树条件熵计算[程序+例题]

0 前言 本文主要介绍决策树条件熵的计算并给出若干例子帮助理解。 读者需要具备信息熵计算知识,若不了解请看:信息熵 1 条件熵 2 数据集 游玩数据集,请看:数据集 1.1节 3 条件熵的计算 使用所给游玩数据集。计算H(play|outlook)的条件熵(在Y随机变量为outlook条件下,X随机 ...

Kafka事务实现原理

博主头像 1 Kafka的事务 V.S RocketMQ RocketMQ事务主要解决问题:确保执行本地事务和发消息这俩操作都成功/失败。RocketMQ还有事务反查机制兜底,更提高事务执行的成功率和数据一致性。 而Kafka事务,是为确保在一个事务中发送的多条消息,要么都成功,要么都失败。 这里的多条消息不 ...

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task2笔记

博主头像 Task2.1:《深度学习详解》- 3.3&4&5 自适应学习率的概念和方法,包括AdaGrad、RMSProp和Adam等优化器。 - **训练网络时的梯度和损失变化**:训练网络时损失可能不再下降,但梯度范数不一定小,梯度可能在山谷壁间“震荡”,多数训练未到临界点就停止。- **不同学习率的影响 ...

Stable Diffusion 小白的入坑铺垫

博主头像 小白的 Stable Diffusion 入坑铺垫 本文主要讲述一些 Stable Diffusion 入坑前需要了解的一些相关概念,不会涉及很高深的理论知识,因为我也讲不明白。本文所讲的内容基本上小学生就能看懂。如果你完全没听说过 Stable Diffusion 也没关系,只要你听说过 AI 绘 ...

apache flink + Paimon  快速搭建指南

Apache Paimon是一种湖格式,可以使用Flink和Spark构建实时湖屋架构,用于流式和批处理操作。Paimon创新性地将lake格式和LSM(日志结构合并树)结构相结合,将实时流式更新引入lake架构。 Paimon提供以下核心功能: *实时更新: *主键表支持写入大规模更新,具有很高的 ...

带记忆的对话api上线

Link.AI 记忆对话 API原生支持开发者在应用/工作流中设置的记忆功能。开发者无需自行维护上下文记忆并通过messages参数传递,只需传入用户问题和身份标识即可,由系统按用户维度对上下文记忆进行维护,从而实现长期记忆下的多轮对话。 ...

模拟退火模型 —— 入门案例

博主头像 简介 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) 是一种概率型全局优化算法,它受到物理退火过程的启发。在固体材料的退火过程中,材料被加热到一定温度后缓慢冷却,其内部结构逐渐趋于稳定,最终达到能量最低的平衡状态。模拟退火算法正是模仿这一过程,用于寻找数学问题中的全局最优解。 特点 ...

AI产品经理的探索:技能、机遇与未来展望

博主头像 Ai时代的产品经理 随着人工智能(AI)的飞速发展,AI已经从一个前沿技术概念逐步演变为驱动各行业创新的核心力量。从智能助手到自动驾驶,从个性化推荐系统到图像识别,AI正在以不可思议的速度改变着我们的生活方式和工作模式。伴随着这一趋势,AI领域的产品经理(PM)也应运而生,他们在技术与市场之间架起桥 ...

AI视频生成工具 只需一张照片 可以让人物开口说话、唱歌、Rap

博主头像 现如今,只需一张图片和任意一段音频,AI技术就能帮你生成栩栩如生、高度仿真的视频。无论是让虚拟角色演唱歌曲,还是模仿名人发声,甚至是制作说唱音乐视频,AI都能帮你轻松实现。 令人惊叹的生成效果 你可以让虚拟人物如歌手般演唱 或是模仿马斯克的声音表演脱口秀 甚至让爱坤风格说唱 生成的视频不仅在视觉上令 ...

Stable Audio文本转音乐 免费商用无版权限制 本地一键包使用教程

博主头像 Stability AI的发布再次打破了创新的界限。这款前沿模型在其前作的成功基础上,增添了一系列突破性功能,可能彻底改变艺术家和音乐家创建及操作音频内容的方式。 Stable Audio 2.0 标志着人工智能生成音频的一个重要里程碑,为音质、多功能性和创意潜力设定了全新标准。这个模型不仅能够生成 ...

决策树熵计算程序[Python+CSV格式数据集]

0 前言 为了便于学习决策树信息熵相关知识,笔者编写了一个专门用于计算变量信息熵、条件熵、信息增益、信息增益比的程序,方便提升学习效率。 程序中包含了计算过程的数据和详细信息以及最终计算结果。 编程语言为Python,搭配CSV数据格式使用。 1 数据集 1.1 游玩数据集 根据天气状况判断是否出去 ...

机器学习之——决策树信息熵计算[程序+例题]

0 前言 本文主要讲述了决策树背后的信息熵的公式含义及计算方式,并列举出多道例题帮助理解。 1 信息熵的定义 1.1 信息熵公式 笔者使用下图(1-1)直观理解信息熵的含义。 信息熵越大,表示该随机变量的不确定性越高。对于均匀分布,信息熵达到最大值。 1.2 证明:对于均匀分布,信息熵最大 笔者用一 ...

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task1.2 笔记

博主头像 《深度学习详解》3.2节中关于批量和动量的主要内容总结: 批量的概念:在深度学习训练过程中,数据不是一次性全部用于计算梯度,而是被分成多个小批量(batch),每个批量包含一定数量的数据。每个批量的损失函数用于计算梯度并更新模型参数。 批量大小对梯度下降法的影响: 两种极端情况: 批量梯度下降法(B ...

RocketMQ在基金大厂的分布式事务实践

博主头像 1 行业背景 基金公司核心业务主要分为: 投研线业务,即投资管理和行业研究业务,体现基金公司核心竞争力 市场线业务,即基金公司利用自身渠道和市场能力完成基金销售并做好客户服务 随互联网技术发展,基金销售渠道更加多元化,线上成为基金销售重要渠道。相比传统基金客户,线上渠道具有客户基数大,水平参差不齐的 ...

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