拉普拉斯分布： 等价于原始的cross−entropy后面加上了L1正则，因此L1正则的本质其实是为模型增加了“模型参数服从零均值拉普拉斯分布”这一先验知识。...等价于原始的cross−entropy后面加上了L2正则，因此L2正则的本质其实是为模型增加了“模型参数服从零均值正态分布”这一先验知识。...L1偏向于使模型参数变得稀疏（但实际上并不那么容易），L2偏向于使模型每一个参数都很小，但是更加稠密，从而防止过拟合。...>30这一段 逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限。...LR模型作用，降低模型过拟合风险 11、逻辑回归和线性回归的异同 相同之处： 都使用了极大似然估计来对样本建模。
该模型非常符合软件工程学的分层设计思路，所以成为软件开发企业使用最多的开发模型。...在Royce的原始设计中，瀑布模型包含一下6个阶段： System and software requirements: captured in a product requirements document...瀑布模型的创意来自于制造业和建筑业， 在开发阶段任何的改变都会带来高昂的成本。 瀑布模型的特点： 1、强调文档，前一个阶段的输出就是下一个阶段的输入，文档是个阶段衔接的唯一信息。...瀑布模型对反馈没有涉及，所以对变化的客户需求非常不容易适应，瀑布就意味着没有回头路。一方面市场带动需求变化，另一方面初期客户对需求描述不清楚。 而后期的需求更改成本是开始的10倍基数。...所以瀑布模型的管理框架： 线性工序，上一阶段的输出是下一阶段输入 文档驱动 下一阶段有缺陷，必须回到上一阶段
HMM(Hidden Markov Model), 也称隐性马尔可夫模型，是一个概率模型，用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。...把这两个东西总结起来，就是整个HMM模型。 这个模型描述了隐性状态的转换的概率，同时也描述了每个状态外在表现的概率的分布。...总之，HMM模型就能够描述扔骰子大叔作弊的频率(骰子更换的概率)，和大叔用的骰子的概率分布。有了大叔的HMM模型，就能把大叔看透，让他完全在阳光下现形。 3、HMM能干什么!...HMM模型的学习(Learning): 语音识别的模型学习和上文中通过观察骰子序列建立起一个最有可能的模型不同. ...信道—噪声模型、最大期望、HMM等。
2 模型 2.1 基本思想 Bert之前的几年，人们通过DNN对语言模型进行“预训练”，得到词向量，然后在一些下游NLP任务（问题回答，自然语言推断，情感分析等）上进行了微调，取得了很好的效果。...对于下游任务，通常并不是直接使用预训练的语言模型，而是使用语言模型的副产物--词向量。实际上，预训练语言模型通常是希望得到“每个单词的最佳上下文表示”。...要注意的是Masked LM预训练阶段模型是不知道真正被mask的是哪个词，所以模型每个词都要关注。...这样的话，模型要比单向模型收敛得慢，不过结果的情境意识增加了。...为了帮助模型区分开训练中的两个句子，输入在进入模型之前要按以下方式进行处理： 在第一个句子的开头插入 [CLS] 标记，在每个句子的末尾插入 [SEP] 标记。
（一）LSTM模型理解 1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，...当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一个存储单元来存储记忆，因此LSTM模型被提出； 2.下面两个图可以看出RNN与LSTM的区别：...3.LSTM的核心思想： （1）理解LSTM的核心是“cell state”，暂且名为细胞状态，也就是上述图中最顶的传送线，如下： （2）cell state也可以理解为传送带，个人理解其实就是整个模型中的记忆空间...）peephole connections：为每个门的输入增加一个cell state的信号 （2）coupled forget and input gates：合并忘记门与输入门 （二）LSTM模型推导...将输出门的输出与内部状态节点的输出相乘可以起控制信息量的作用）； 3.LSTM层的计算可以表示如下（若干个cell组成一个LSTM层）： PS：公式1 中的Wih应改为Wgh；圆圈表示点乘； 4.具有2个cell的LSTM模型如下
OSI模型 OSI七层模型通过七个层次化的结构模型是不同的系统的不同网络之前实现可靠通信。 完成中继功能的节点通常称为中继系统。在OSI七层模型中，处于不同层的中继系统具有不同的名称。...本文主要是对OSI参考模型的7个层次进行梳理 物理层 数据链路层 网络层 传输层 会话层 表示层 应用层 ?...OSI七层模型详解 物理层 在OSI参考模型中，物理层（Physical Layer）是参考模型的最低层，也是OSI模型的第一层。...数据链路层 数据链路层Data Link Layer是OSI模型的第二层，负责建立和管理节点之间的链路。...网络层 网络层（Network Layer）是OSI模型的第三层，它是OSI参考模型中最复杂的一层，也是通信子网的最高一层。
Distilled Direct Preference Optimization (dDPO) 目标是通过优化偏好模型来改进学生模型(πdSFT)，该模型旨在将偏好的回答与低质量的回答进行排序。...从模型的dSFT版本开始，dSFT模型(仅向前)计算(x, yw)和(x, yl)的概率。dDPO模型计算(x, yw)和(x, yl)的概率。最后计算目标并反向传播以更新。...SFT模型训练一到三个轮。DPO模型也训练一到三个轮。最终的ZEPHYR-7B模型是在SFT模型的基础上初始化的。...dDPO提高了Academic Task Zephyr优于所有其他7B模型，包括dSFT模型和Xwin-LM dPPO模型。...模型规模是影响结果的一个重要因素，在知识密集型任务上，更大的模型比Zephyr表现得更好。但是Zephyr在某些方面确实达到了40B比例模型的性能。 偏好优化是必要的吗?
FFM模型原理 2. FFM模型实现 3. FFM模型应用 1. FFM模型原理 假设一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。...注意： ① FM和FFM模型的二次项的个数都是 n(n−1)/2 个，区别在于FM模型中二次项存在重复使用的隐向量，而FFM模型没有，这正是由于FFM的域的概念的存在 ② FM模型的参数量为nk，FFM...模型的参数量为nfk个 ③ FM模型的时间复杂度可以优化为线性的，而FFM模型为nfk（最坏时，即当所有特征都是独自一个域时，为n^2k） 2....构建出样本数据后，采用FFM训练预估模型，并测试模型的性能。 由于模型是按天训练的，每天的性能指标可能会有些波动，但变化幅度不是很大。...从FFM模型的表达式可以看出，零值特征对模型完全没有贡献。包含零值特征的一次项和组合项均为零，对于训练模型参数或者目标值预估是没有作用的。
Java内存模型 JVM虚拟机规范中曾经试图定义一种Java内存模型，来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都可以达到一致性的内存访问效果。 ...然而定义这样一套内存模型并非很容易，这个模型必须足够严谨，才能让Java的并发内存访问操作不会有歧义。但是也必须足够宽松，这样使得虚拟机的具体实现能够有自由的发挥空间来利用各种硬件的优势。...经过长时间的验证和弥补，到了JDK1.5（实现了JSR133规范）之后，Java内存模型才终于成熟起来了。...主内存和工作内存 Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中，每条线程都有自己的工作内存（Work Memory） 工作内存中保存了被该线程使用的变量的主内存副本，...Java内存模型中规定 当一个变量被定义为volatile之后，表示着线程工作内存无效，对此值的读写操作都会直接作用在主内存上， 因此它具备对所有线程的立即可见性。
文章已同步至GitHub开源项目: JVM底层原理解析 Java内存模型 JVM虚拟机规范中曾经试图定义一种Java内存模型，来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都可以达到一致性的内存访问效果...然而定义这样一套内存模型并非很容易，这个模型必须足够严谨，才能让Java的并发内存访问操作不会有歧义。但是也必须足够宽松，这样使得虚拟机的具体实现能够有自由的发挥空间来利用各种硬件的优势。...经过长时间的验证和弥补，到了JDK1.5（实现了JSR133规范）之后，Java内存模型才终于成熟起来了。...主内存和工作内存 Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中，每条线程都有自己的工作内存（Work Memory） 工作内存中保存了被该线程使用的变量的主内存副本，...Java内存模型中规定 当一个变量被定义为volatile之后，表示着线程工作内存无效，对此值的读写操作都会直接作用在主内存上， 因此它具备对所有线程的立即可见性。
在Java中，JVM内存模型主要分为堆,方法区，程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈，如下图 ?...HotSpot虚拟机使用永久代实现方法区，但是在其他虚拟机中，例如Oracle的JRockit,IBM的J9就不存在永久代的说法,可以说，HotSpot虚拟机中，设计人员使用永久代实现JVM内存模型的方法区
本指南旨在通过讨论每种 Kubernetes 相关技术以及如何使用这些技术来启用 Kubernetes 网络模型的描述来揭开 Kubernetes 网络的神秘面纱。 本指南相当长，分为几个部分。...我们首先讨论一些基本的 Kubernetes 术语，以确保在整个指南中正确使用术语，然后讨论 Kubernetes 网络模型以及它强加的设计和实施决策。...2、Kubernetes网络模型 Kubernetes 对 Pod 的联网方式做出了自以为是的选择。...Kubernetes 的网络模型规定 Pod 必须可以通过其 IP 地址跨节点访问。...Kubernetes 网络模型要求 Pod IP 可以通过网络访问，但它没有指定必须如何完成。 通常，集群中的每个节点都分配有一个 CIDR 块，指定该节点上运行的 Pod 可用的 IP 地址。
在共享内存并发模型里，同步是显示进行的，程序员必须显示指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥进行。 在消息传递的并发模型里，由于消息的发送必须在消息的接受之前，因此同步是隐式进行的。...上面讲到了Java线程之间的通信采用的是过共享内存模型，这里提到的共享内存模型指的就是Java内存模型(简称JMM)，JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。...上面也说到了，Java内存模型只是一个抽象概念，那么它在Java中具体是怎么工作的呢？...为了更好的理解Java内存模型的工作方式，下面就JVM对Java内存模型的实现、硬件内存模型及它们之间的桥接做详细介绍。...关于synchronized和Lock的使用，参考：关于synchronized和ReentrantLock之多线程同步详解 1.定义：在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器会对指令做重排序。
前几天，发了一篇文章，介绍了一下JVM内存结构、Java内存模型以及Java对象模型之间的区别。有很多小伙伴反馈希望可以深入的讲解下每个知识点。...本文，就来整体的介绍一下Java内存模型，目的很简单，让你读完本文以后，就知道到底Java内存模型是什么，为什么要有Java内存模型，Java内存模型解决了什么问题等。...为什么要有内存模型 在介绍Java内存模型之前，先来看一下到底什么是计算机内存模型，然后再来看Java内存模型在计算机内存模型的基础上做了哪些事情。...要说计算机的内存模型，就要说一下一段古老的历史，看一下为什么要有内存模型。 内存模型，英文名Memory Model，他是一个很老的老古董了。他是与计算机硬件有关的一个概念。...总结 在读完本文之后，相信你应该了解了什么是Java内存模型、Java内存模型的作用以及Java中内存模型做了什么事情等。
B站讲解 概率图模型 考虑三个随机变量a,b,c，其联合概率分布为： P(a,b,c)=P(a)P(b\mid a)P(c\mid a,b) 将上述三个随机变量抽象成有向图中的3个结点 对于每个条件概率...概率图模型（Probabilistic Graphical Model）就是一类用图来表达随机变量之间关系的概率模型： 用一个结点表示一个或一组随机变量 结点之间的边表示变量间的概率关系 根据边的性质不同...，概率图模型大致可以分为两类： 使用有向无环图表示随机变量间的依赖关系，称为贝叶斯网络，适用于随机变量间存在显示的因果关系 使用无向图表示随机变量间的相关关系，称为马尔可夫网络，适用于随机变量间有关系，...在使用概率模型时，条件独立起着重要的作用，它简化了模型的结构，降低了模型训练和推断的计算量 贝叶斯网络 贝叶斯网络结构\mathcal{G}是一个有向无环图，其中每个结点对应于一个随机变量。...，则x\perp y\mid \mathbb{Z}成立 需要注意的是，用道德图判断出来的条件独立性在原有向图中一定是成立的，但反之则不然，有向图中的一些条件独立性不一定能从道德图中判断出来 推断 在图模型中
通过上图可知，在OpenCL中提供的存储模型中，有如下几种Memory类型 Host Memory Host Memory指的是连接在主板上的内存条，仅供host进行数据读取。
Go语言的并发模型是基于CSP（Communicating Sequential Processes）理论的，该理论的核心思想是通过通信来共享内存，而不是通过共享内存来通信。...总结 Go 语言的并发模型是基于 CSP 理论的，通过 Goroutine 和 Channel 的配合使用，可以轻松地实现各种并发编程模式。这种并发模型具有高效、易用等特点，是 Go 语言的一大优势。
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前，它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是，这些模型是令人印象深刻的图像生成模型（例如 Dalle2 和稳定扩散）背后的驱动力。...但扩散模型试图拟合一个模型，其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。...在训练模型来预测每个时间步的噪声后，该模型将能够从高斯噪声输入生成高分辨率图像。总结一下：我们不断向图像添加噪声，直到只剩下纯粹的噪声。然后我们训练一个神经网络来消除噪音。...我们的扩散模型损失函数就是 -log(pθ(x₀))。问题在于扩散模型是潜变量模型，其形式如下： 正如你所想象的，这种形式没有封闭的解决方案。解决这个问题的方法是计算变分下界。...通过将从语言模型生成的文本嵌入连接到图像表示，将提示注入到模型中。U-Net 中的注意力层允许模型通过交叉注意力来关注文本标记。 顾名思义，LDM 不适用于原始像素。
在共享内存中的并发模型中线程是通过读取主内存的共享信息来进行隐性通信的。在消息传递通信中线程之间没有公共的状态，只能通过发送消息来进行显性通信。...在消息传递的并发模型中发送消息必须是在消接收之前，所以同步时隐式的。...2.为什么要涉及到线程并发通信 java内存模型其实可以说是Java并发内存模型，在Java中是采用的共享内存模型的方式，所以Java线程之间的通信是隐式进行的，对我们是完全透明的，如果你不了解通信机制的话会产生各种线程可见性的问题...4.模型 JMM是一个抽象的概念，并不是真实的存在，它涵盖了缓冲区，寄存器以及其他硬件和编译器优化。...同时在Java内存模型中明确规定了要执行这些操作需要满足以下规则： 不允许read和load、store和write的操作单独出现。
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