Keras 模型有两种模式：训练和测试。 而正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。...由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练完后计算的，因而误差较小。
但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...为了保留多继承的优点，但又摒除缺点，于是有了混入这种编程模式。 Mixins 是一个 Python 类，它只有方法，没有状态，不应该被初始化。它只能作为父类被继承。...每个 Mixins 类只有一个或者少数几个方法。不同的 Mixin 的方法互不重叠。...接口： 只能包含抽象方法。 混入： 不能包含状态（实例变量）。 包含一个或多个非抽象方法。
这是典型的C语言中函数模块中的返回值问题，算是常见的语法细节，很多人觉得C语言已经过时了，只能代表着这类人还不算是真正的技术人员，在嵌入式领域C语言依然充当着非常重要的角色，C语言在很多领域还是首选编程语言...常见的C语言难点有指针，结构体，函数，递归，回调，数组等等，看起来没多少东西，每个概念都能延伸很多功能点，今天的题目其实就是函数模块中的返回值的问题，面向对象编程的基本单元就属于函数，函数包括参数输入，...具体功能实现，最后是结果的输出，也就是这个题目的返回值，在正常情况下函数的返回值只有一个，但在实际编程中需要用到多个，在设计时候还是归结成一类，如果类型相近可以弄成数组方式，如果类型不太一致直接放在结构体中执行...2.结构体指针返回 结构体是C语言涉及数据结构的最直接的容器，通常在编程过程中实现一个功能模块，模块中的数据通常都会放在一个结构体中，在在功能函数中对结构体中的数值进行操作，因为结构体中可以放足够多的变量...很多在刚开始学习C语言的初学者，因为项目经验不多，可能喜欢玩一些文字游戏，比如返回多个值的这样的题目，在实际项目中用的时候还是以实用为主，还要根据实际的情况，毕竟在实际项目中怎么去做选择的空间非常大，以稳定和实用为主
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...局部采样来拟合一个局部线性模型 局部采样： 对原始的样本进行转换得到可解释的数据表示之后，对特征向量进行一些扰动，具体的，随机的对0-1向量中的1进行改变，改变的数量也随机。...因此作者设计了这样的目标函数形式： 其中，f是原始模型，g是我们希望得到的解释模型， 是一个控制局部范围大小的东西，。...LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。...因此，作者还思考了，如何用最高的效率，检查最少的样本，就能够最全面地检查模型的可靠性。 具体的方法，我暂时不关心，所以就不讲了。下图给出了一个大致的思路： ?
因此，公司营销部门的一个主要任务就是预测客户的流失，并提前做出干预措施以防止其发生。...用于预测客户流失的机器学习 如果你所在公司有优秀的数据科学或数据分析团队，那么恭喜你，一个优秀的客户流失预测模型可以让你抢先一步预测用户的忠诚度，在他们放弃公司产品之前采取措施，甚至还可能为公司保住客户资源...假如分类再极端一点，90 比 10 的客户留存，我们还是预测没有任何客户流失，那么我们将拥有一个 90% 精度的模型，但却一个流失案例都没有预测到。...最终，我们拿着 90% 的模型却只能“四顾心茫然”。 那么，要怎么解决这个问题呢？...下一步 现在，通过一个不平衡数据集的例子分析，我们可以清楚发现，准确率并不一定是最好的评判标准。极端例子就是那个 90% 准确率的模型，但却在召回率或精确度上得分为零。
计算机视觉模型表现不佳的原因有很多，比如架构设计缺陷、数据集代表性不足、超参数选择失误等。但有一个很简单的原因却常常被人们忽略：图像的方向。...我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容，比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库，算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。...这也意味着我常常收到关于 Python 和计算机视觉方面的新人提问。 ? 以我的经验，有一个技术问题比其它任何问题都更容易让人受挫——倒不是复杂的理论问题或昂贵 GPU 的问题。...因为数码相机中的图像传感器是逐行读取的，最终汇集成连续的像素信息流。这能让相机更轻松地保存像素数据，因为不管相机的姿势如何，像素数据总是以同样的顺序保存的。 ?...尽管谷歌的视觉技术能成功地检测出侧向图像中存在一些动物，但它仅提供了一个不具体的「Animal（动物）」标签。这是因为模型检测侧向的鹅要比检测正向的鹅要困难得多。
使用腾讯云轻量应用服务器部署大型语言模型 前言 一，ollama介绍 1.Ollama 是一个基于 Go 语言开发的本地大模型运行框架!...我这里默认部署了llama2，大家如果需要部署其他的可以看上面介绍里表格，自行替换一下。...ollama show ：显示模型的信息 ollama pull ：拉取模型 ollama push ：推送模型 ollama cp ：拷贝一个模型 ollama rm ：删除一个模型 ollama run...：运行一个模型 2.例如删除模型 docker exec -it ollama ollama rm llama2 3.服务器本地执行对话命令。...七，结语 大语言的模型部署已经不再是难以逾越的障碍，简直就是小白都能轻松搞定！现在，只需一键指令，你就能迅速地部署那些最常见的模型。无论你是 AI 的新手还是老手，都能通过简单的试用流程，轻松上手。
同样回车 vue -V(大写的V) ? 此时安装成功 vue ui可以打开可视化界面 ?...可以看到你的项目，左下角可以切换项目/主页/创建 在这里可以安装一些插件依赖 比如发送网络请求需要的axios(本系列后面会讲) 怎么运行呢？...你的vue的第一次到此刻就陪你拿了 后续会推出 前端：js入门 vue入门 vue开发小程序 等 后端： java入门 springboot入门等 服务器：mysql入门 服务器简单指令 云服务器运行项目...python：推荐不温卜火 一定要看哦 一些插件的使用等 大学之道亦在自身，努力学习，热血青春
有时，简单的模型可以取得良好的成绩。 在这篇文章中，我将指导您以初学者的经验来应对我的第一个数据科学挑战，以及它如何帮助我成长为一名学生。我永远不会忘记简单的线性回归模型的强大功能！...最近，我在Kaggle遇到了相同的数据库。自从接受挑战以来已经有一段时间了，所以我再次尝试了。正如您在下面阅读的，我将展示一种应对挑战的新方法，以及如何甚至不使用简单模型就将其判断为弱模型。...这是一个很大的错误，也是一个很好的学习经验。 一种新方法 在这里，我不会描述我所做的一切，例如与数据预处理有关。但是，如果您想查看我的笔记本，可以在kaggle中访问它。...因此，我决定将它们用作简单的线性回归模型中的预测器功能，如下所示。...即使您认为该模型对完成艰巨的任务是如此简单，您也应该给它一个机会。也许无法获得高分或结果。但是，它可以成为验证其他模型是否在帮助您改善得分手的起点。
前言 神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。 ?...数据 因此，我的假设是，我可以使用真实的神奇宝贝图像作为训练集来训练GAN。结果将是一个生成器，然后将能够创建新颖的神奇宝贝！ 我的第一个挑战是找到神奇宝贝的图像。...结果 第一步始于一个一无所知的网络，因此产生的只是噪声： ? 每个box都是一个64 x 64像素的图像，它是尝试从我们的生成器中生成神奇宝贝。...在远处，它们看起来惊人地类似于真正的神奇宝贝。 为什么呢？由于我们正在对64 x 64的图像进行训练，因此辨别器很容易被形状和颜色类似于口袋妖怪的图像所迷惑，因此生成器不需要改进。 下一步？...显而易见的下一步就是训练更高分辨率的GAN。实际上，我已经对此进行了一些尝试。 第一个尝试是重新编写PyTorch代码以缩放到256 x 256图像。该代码有效，但是DCGAN崩溃了，我无法稳定训练。
因此，在没有边界框注释的情况下，物体级检索变得很棘手，这导致了一个新的但具有挑战性的主题，即图像搜索。 1、简介 行人搜索是图像搜索问题的第一个尝试。...对于每一次迭代，包含相同身份id的图像对将被输入到Siamese I-Net中。利用骨干网络进行初步特征的提取。然后，通过两个RPN结构得到候选区域。...的模型。...容易出现容易对多而身份少的情况，会导致传统度量损失(如Triplet Loss)的停滞问题，严重阻碍了模型的有效训练。...对于每个子组，将距离最大的最上面r个负样本的标签索引存储在优先级类池P中，使难例的优先级类得到集中。 如果池P的大小仍然小于预设的T，便随机选择几个类填充池。
对于研究人员或者人工智能前沿的推进而言，理解理论是至关重要的一步。但是，对于大多数人工智能商业应用而言，数学是个很大的干扰。 为什么？...本文不对课程进行描述，我会推荐你阅读学习者对该课程的评论并分享我早期的经验。 我为什么决定参加这个课程 在参加该课程之前，我已具备良好的深度学习理论基础，并掌握了该技术各种应用的实践知识。...但是最关键的是，我想通过构建简单的深度学习解决方案来实现理论和实践的相结合。 ▌如何建立一个算法来检测入侵物种 在一天内能达到什么样的水平？ 学完前两课后，我决定参加Kaggle比赛。...我选择了“入侵物种监测”竞赛（Invasive Species Monitoring playground competition）。 这是一个比较简单的分类问题，对初学者而言算是一个很好的起点。...最需要改进的的地方是漏报问题——在12个实例中算法错误地将入侵物种识别为非入侵物种。 您可以在下方查看该结果。 91％是什么概念？ 就在3年前，最先进的计算机视觉识别技术也只能达到80％！
【腾讯云Cloud Studio实战训练营】如何轻松实现一个Springboot+Vue学生管理系统及我的使用感受 前言 在这个博客中，我将介绍如何使用Cloud Studio打造一个基于Spring...通过集成Spring Boot和Vue，该学生管理系统实现了前后端的分离，提供了一个高效和可扩展的解决方案，使教务人员和学生能够更好地管理和交流学习相关的信息。...打开Cloud Studio并创建一个新的项目。 2. 在项目中创建一个新的HTML文件。你可以在文件编辑器中输入HTML代码来定义网页的结构和内容。例如，你可以添加一个标题、段落、图片等元素。...首先,我准备了一个Excel工资表,包含了员工的基本信息、出勤情况、绩效等数据。为了实现自动计算工资,我需要编写一个程序来读取Excel数据,并根据设定的算法计算出工资结果。...我相信随着AI技术的进一步进步,这种智能编程方式必将得到更广泛的应用。 图片 建议与方向 作为一名开发者，我有幸体验了腾讯云的Cloud Studio,并对其功能和性能有了深刻的认识。
半小时前，我的 XRecyclerView 群里面，一位群友私聊我，问题是： 为什么我的子线程更新了 UI 没报错？ 我叫他发下代码我看，如下，十分简单的代码。...他用了 OkHttp 的异步 enqueue 的请求，并在成功后更新了 textView 的 text。 明确一点： okhttp 的同步异步的回调都是在子线程里面的。...那么这样来说，按照我们被一直灌输的原理: 子线程不能刷新UI，上面这段代码妥妥地爆错啊。 而我要说的是: 上面的代码不一定爆错，它还会稳稳的顺利执行。 你十分怀疑了？ 你可以尝试下。...原因 在看到他发给我的代码，onCreate 里面的部分，一切已经明了，这也是我之前面试几年经验的人设过的坑。下面我直接讲原因，源码分析那些你们自己去看吧，你应该去看。...e.printStackTrace(); } title.setText("我执行不了
一、扩展大脑 - 装载思维模型 1、大脑局限性 - 只能思考一个点 人的大脑是单线程的 , 一次只能做一件事 , 一次只能盯一个点 ; 大脑 的 决策 是非常保守的 , 是生命的一道防线 , 一个决策失误..., 遇到一件事 , 现计算解决方案 , 这就废了 ; 没有装载对应的思维模型 , 那么对这件事的处理能力就是没有的 ; 从古至今 , 一个人遇到的事 , 如何解决 , 都被古人先贤们总结了无数遍 ,...直接用就行 , 为什么不直接加载这些现成的思维模型 ; 二、大脑内决策案例 - 要不要买黄金 遇到一个决策 : 要不要买黄金 ; 1、" 盛世古董 , 乱世黄金 " 模型 " 盛世古董 , 乱世黄金 "...; 我觉得这是假的 , 乱世古董也很值钱 ; 2、舆论宣传模型 一旦一件事 , 舆论宣传扩散 , 这说明你就是最后的知情者 , 这时候知道消息 , 吃屎都赶不上热乎的 ; 黄金涨价 舆论宣传很厉害...这个我是不懂的 , 在金融领域 , 贵金属交易 等领域 , 一窍不通 , 我认为专业卖黄金的 , 或者是金融从业者 , 也不会知道内部的黄金价格操作实际的真相 ; 什么都不懂 , 怎么能把钱都投进去
Cloud Studio✖️SpringBoot+Vue学生管理系统 前言 在这个博客中，我将介绍如何使用Cloud Studio打造一个基于Spring Boot和Vue的学生管理系统。...该系统旨在提供一个简单而功能丰富的平台，用于管理学生的信息和课程，并提供一系列功能来增强教育管理的效率和便捷性。...通过集成Spring Boot和Vue，该学生管理系统实现了前后端的分离，提供了一个高效和可扩展的解决方案，使教务人员和学生能够更好地管理和交流学习相关的信息。...首先,我准备了一个Excel工资表,包含了员工的基本信息、出勤情况、绩效等数据。为了实现自动计算工资,我需要编写一个程序来读取Excel数据,并根据设定的算法计算出工资结果。...我相信随着AI技术的进一步进步,这种智能编程方式必将得到更广泛的应用。 建议与方向 作为一名开发者，我有幸体验了腾讯云的Cloud Studio,并对其功能和性能有了深刻的认识。
前言前不久腾讯元器宣布接入满血版 Deepseek R1 模型，模型免费使用且不限量，为智能体开发提供更多样化的模型选择，带来更丰富的智能体功能和玩法。...今天咱们一起来把我公众号的.NET AI智能体模型从腾讯混元大模型-turbo(32k)切换为DeepSeek-R1(32k)，使其拥有深度思考功能变得更智能。...在线Web提问：https://yuanqi.tencent.com/agent/RsFcawDgQn9aAIGC&AI赋能一个免费且强大的.NET AI智能体清华大学《AIGC发展研究报告3.0版》全面系统的...我不仅是.NET开发者的得力助手，能够帮助.NET开发者快速解答各类技术难题，还是他们的知识伙伴，助力.NET开发者高效学习、进阶成长，共同推动.NET技术的发展和应用创新。...## 人设- 姓名：大姚- 爱好：一个热爱开源的.NET软件开发工程师，擅长C#、.NET、.NET Core等相关技术。
简单的界面拖放就可以帮助您轻松设计深度学习模型。 预训练的模型以及使用内置的辅助功能可以简化和加速模型开发。 您可以导入模型代码并使用可视化界面来编辑模型。...您只需在几分钟内就可以启动并运行得到一个良好的模型结果。 没错！AutoML就是能随时实现你所想的，专门为深度学习而设计的自动化机器学习系统。它可以为你创建一个从原始数据到预测结果完整的流水线。...在您点击"设计"之后，您就拥有了您的第一个深度学习模型，在此基础上可以进一步来自定义和分析： 模型看起来像这样： 所以，你可以看到在这个非常棒的平台下，深度学习所有复杂的建模过程和编程代码得到了显著的简化...它也将帮助您监控您的整个训练过程，并为您创建一个损失和准确率的图： 上面的gif小图就是训练过程 您可以在"结果"选项卡中查看到您所有的训练结果 最后，您得到了一个训练好的神经网络模型，它参考了测试集和验证集...这个系统平台建立的初衷是人人都可以轻松使用AI。为了构造一个复杂的模型，你并不需要一定是一个AI专家。但我的建议是，你需要对自己在做什么有了一个清晰的认识。
超过人类水平围棋游戏（Go） ▌为什么要用深度学习？...简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能，可以大大简化和加快模型开发过程。您可以导入模型代码并使用可视化界面编辑模型。...基于提出的AutoML特征，深度学习平台可以自动的在你的数据集基础上设计出一个深度学习模型。只需要短短几分钟，你就能得到一个表现还不错的模型。...在你点击“Design”之后，你将会得到你的第一个可定制和分析的深度学习模型： ? 模型的结构如下图： ? 可以看出，复杂的深度学习和编码技术，在这个平台上已经进行了很大的简化。...▌黑匣子问题 ---- 有的时候你可能会想：我在做深度学习的时候，我不知道它到底是怎么运行的。 其实，经过上述步骤，你可以下载生成的预测模型的代码，你将会看到它是用Keras编写的。
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