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Linux系统安装并运行Portainer结合内网穿透实现远程访问管理界面
内网穿透
系统
域名
linux
访问管理
本文主要介绍如何在本地部署Portainer可视化容器管理工具并结合cpolar内网穿透工具实现异地使用任意浏览器远程访问管理界面。
@小森
2024-06-28
82
0
昇思25天学习打卡营第一天|快速使用模型
优化
函数
模型
数据
网络
昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
@小森
2024-06-28
97
0
Pyecharts入门
入门
设计
数据
图表
配置
Apache ECharts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了;PyEcharts是Echarts的Python接口, Pyecharts = Python + Echarts
@小森
2024-06-28
97
0
昇思25天学习打卡营第二天|张量
数据类型
索引
数据结构
tensor
数据
张量（Tensor）是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数，这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 𝑛𝑛 维空间内，有 𝑛𝑟𝑛𝑟 个分量的一种量，其中每个分量都是坐标的函数，而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换。𝑟𝑟 称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。
@小森
2024-06-28
62
0
Pyecharts进阶篇
数据
data
image
return
地图
本章节，我们会使用全国空气质量数据呈现中国地图，还会使用全球各个国家或地区GDP数据绘制全球地图。
@小森
2024-06-28
63
0
Pandas中的数据转换[细节]
函数
字符串
数据转换
正则表达式
pandas
Pandas中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 💥
@小森
2024-06-28
103
0
机器学习归一化特征编码
数据
机器学习
变量
编码
函数
因为对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。就梯度下降算法而言，例如有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1——10，第二个特征的取值范围为1——10000。在梯度下降算法中，代价函数为最小平方误差函数，所以在使用梯度下降算法的时候，算法会明显的偏向于第二个特征，因为它的取值范围更大。在比如，k近邻算法，它使用的是欧式距离，也会导致其偏向于第二个特征。对于决策树和随机森林以及XGboost算法而言，特征缩放对于它们没有什么影响。
@小森
2024-06-15
75
0
Sklearn中逻辑回归建模
可视化
模型
数据
表格
测试
准确率的定义是：对于给定的测试集，分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。举个例子来讲，有一个简单的二分类模型model，专门用于分类动物，在某个测试集中，有30个猫+70个狗，这个二分类模型在对这个测试集进行分类的时候，得出该数据集有40个猫（包括正确分类的25个猫和错误分类的15个狗）和60个狗（包括正确分类的55个狗和错误分类的5个猫猫）。画成矩阵图表示，结果就非常清晰:
@小森
2024-06-14
65
0
GBDT算法超参数评估
决策树
函数
模型
数据
算法
n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说，可以使用任意弱评估器，当然了默认的弱评估器还是决策树。GBDT算法无论是分类器还是回归器，默认弱评估器都是回归树。
@小森
2024-06-14
82
0
使用seq2seq架构实现英译法
hidden
self
函数
架构
模型
下载: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip
@小森
2024-06-14
68
0
Transformer介绍
架构
模型
效率
编码
规范化
随着人工智能技术的加速演进，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地。Transformer作为大模型的核心技术之一，正在推动整个AI产业的发展。
@小森
2024-06-13
155
0
梯度提升树GBDT系列算法
决策树
测试
函数
数据
算法
在Boosting集成算法当中，我们逐一建立多个弱评估器（基本是决策树），并且下一个弱评估器的建立方式依赖于上一个弱评估器的评估结果，最终综合多个弱评估器的结果进行输出。
@小森
2024-06-13
52
0
反向传播算法
神经网络
动画
函数
算法
网络
在神经网络中，每个神经元的输出是通过将输入数据应用于一系列函数（如权重相乘、加偏置、激活函数等）计算得到的。每一层的输出会成为下一层的输入。这种层层嵌套的函数结构可以被看作是一系列复合函数。
@小森
2024-06-13
64
0
LangChain基础知识入门
代理
工具
模型
入门
数据
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。LangChain目前有两个语言的实现：Python和Node.js
@小森
2024-06-10
123
0
基于Zero-shot实现LLM信息抽取
模型
设计
LLM
zero
函数
为了让模型知道什么叫做「信息抽取」，我们借用 Incontext Learning 的方式，先给模型展示几个正确的例子：
@小森
2024-06-09
85
0
基于Zero-shot实现LLM文本分类
LLM
zero
函数
模型
设计
我们的目的是期望模型能够帮助我们识别出这5段话中，每一句话描述的是一个什么类型的物体。
@小森
2024-06-09
68
0
BERT+P-Tuning文本分类模型
label
mask
self
函数
模型
@小森
2024-06-09
73
0
BERT+P-Tuning方式数据处理
数据
数据处理
mask
模型
苹果
verbalizer.txt 一共包含10个类别，上述数据中，我们使用了1对1的verbalizer, 如果想定义一对多的映射，只需要在后面用","分割即可， eg:
@小森
2024-06-08
67
0
BERT+PET方式模型训练
模型
label
mask
self
函数
@小森
2024-06-08
72
0
BERT+PET方式数据处理
数据处理
prompt
模型
手机
数据
示例中 {MASK} 代表 [MASK] token 的位置，{textA} 代表评论数据的位置。
@小森
2024-06-07
62
0
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