如果给你一个题目，“给定一个整数数组和一个目标数S，如何输出该数组中所有和为S的可能组合？”，你会如何做呢？...例如，给定数组 如下： int[] values = { 1, 3, 4, 5, 6, 15 }; 那么和为15的可能组合有如下几种： 15 = 1+3+5+6 15 = 4+5+6 15 = 15...针对该问题，解决的方法有很多种。...接下来的方法，我们将Stack替换掉。...，后面更大的数值，只要增加索引即可。
voide del_x_l(SqlList &L,Elemtype x){ int k=0;//记录值不等于x的元素个数 for(i=0;i<L.length;i++){...=x){ L.data[k]=L.data[i]; k++;//不等于x的元素增1 } } L.length=k; }...voide del_x_2(SqlList &L,Elemtype x){ //用K记录顺序表L中等于X的元素个数，便扫描L边统计K，并将不等于X的元素前移k个位置，最后修改L的长度...int k=0,i=0;//记录值等于x的元素个数 while(i<L.length){ if(L.data[i]==x) K++; else
现在，就连被认为人工智能最高门槛之一的文化艺术创作领域，也不断有新的尝试。 AI + 文本内容 古有曹植七步成诗，今有 AI 为你写诗。...（感受到局长的心了么） 小诗机：专门针对旅游风景照写诗的机器人，擅长七言绝句式“旧体诗”。 有这么多为你写诗的 AI 们，还愁情书没内容吗？...logojoy.com：只需输入公司名称，选择喜欢的图标样式和颜色，确认后机器会自动生成一系列logo供选择。 Prisma：照片转绘画风格。...扫码试听 Adobe Project Voco：根据人的声音素材，学习人的声音，之后修改声音对应的文字，就能对应生成新的音频。...现在 AI 的创作相对人类还是差了一点，不过未来 AI 或许真的可以变成最懂人类的伴侣，可以“为你写诗，为你作画，为你学会弹琴作词，为你丧失理智，为你做所有不可能的事”呢。
创建一个简单模型 以一个kaggle经典的比赛项目：泰坦尼克号生还者预测为例，训练一个简单的模型。 以下是整个机器学习模型的API代码目录树： ? 首先，我们需要导入训练集并选择特征。...需要注意的是，如果传入的请求不包含所有可能的category变量值，那么在预测时，get_dummies()生成的dataframe的列数比训练得到分类器的列数少，这会导致运行报错发生。...基于Flask框架创建API服务 使用Flask部署模型服务，需要写一个函数predict()，并完成以下两件事： 当应用程序启动时，将已持久化的模型加载到内存中； 创建一个API站点，该站点接受输入变量的请求后...API已经创建完毕，flask_api.py的代码部分也已构造完毕。...但在进一步深入之前，让我们回顾一下之前的所有操作： 加载了泰坦尼克数据集并选择了四个特征。 进行了必要的数据预处理。 训练了一个逻辑回归分类器模型并将其序列化。 持久化训练集中的列名的列表。
T.140: Name all operations with potential for reuse T.140:为所有可能重用的操作命名 Reason（原因） Documentation, readability...文档化，可读性，重用的机会。...代码中隐藏着一个有用（在不需要区分大小写时）的函数，当lambda表达式变大时通常会这样。...r.name, n); } ); Or maybe (if you prefer to avoid the implicit name binding to n): 或者可以这样（如果你更希望避免n上的隐式名称绑定...Lambda表达式逻辑上是本地使用的，例如作为一个for_each或类似的控制流算法的参数。 Lambdas as initializers Lambda表达式作为初始化器使用时。
这里引申一篇笔者之前整理的金融领域自动量化交易的AI应用：Qbot——一款可自动量化交易的AI应用 面向开放金融的数据中心化 FinGPT：开源项目[1] 让我们不要期待华尔街将大型语言模型（LLM）或开放...民主化的互联网规模的金融数据至关重要，这应该允许使用自动化的数据策划流程进行及时的更新（每月或每周的更新）。然而，BloombergGPT有特权数据访问和API。...[15] 什么是FinNLP •FinNLP为所有对语言模型和金融自然语言处理感兴趣的人提供了一个平台。...在这里，我们为金融领域的语言模型训练和微调提供了完整的流程。完整的架构如下图所示。详细的代码和介绍可以在这里[16]找到。...)[61] 允许用户使用OpenAI GPT-3 API创建酷炫的Web演示。
的最佳值，确定最佳值的原则是使得模型对目标的预测值与真实值的差异尽可能的小，关于如何衡量预测值 ? 和 真实值 ? 之间的差异，我们可以使用损失函数（loss function）来衡量。 ?...之间的关系（通过函数表达式），希望通过 ? 能较准确的表示目标 ? 。在实际生活中，我们基本上不太可能将所有导致目标 ? 出现的特征 ?...最小二乘法 针对一元线性回归，将损失函数 ? 分别对 ? 和 ? 求一阶偏导，然后将一阶偏导为 0 可以得出 ? 和 ? 的求解公式，如下： ? ?...为一个 (n + 1) 的列向量，目标 y 是一个 m 的列向量，则可以得到多元线性回归的矩阵形式为： ? 简写就是： ? 对应的损失函数为： ? 经过一系列推导可以得到： ?...线性回归模型如何处理分类特征 从公式 ?
，该模型基于目标单元格周围丰富的上下文自动生成公式。...论文地址：http://proceedings.mlr.press/v139/chen21m/chen21m.pdf 它的效果是这样的，用户打算在单元格 B7、C7 和 D7 中输入公式，这时系统会自动推断用户可能想在这些单元格中写入的最可能的公式...： 当用户开始在目标单元格中使用符号「=」编写公式时，系统通过学习历史电子表格中的公式模式，为该单元格生成可能的相关公式。...利用高级电子表格结构，该模型可以跨越数千行进行学习 效果怎么样 在论文中，研究者在由谷歌员工创建和分享的电子表格数据库上训练模型。...研究者表示，未来会有几个令人兴奋的研究方向，包括设计新的模型架构来合并更多表格结构，以及扩展模型以支持电子表格中 bug 检测和自动图表创建等更多应用。
《基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪》是期刊《工程科学学报》在2019年第41卷第7期上刊载的一篇论文。...目前常见的自动泊车控制研究工作中，转向轮的转向角速度上限没有得到足够的重视，导致一些研究成果在实际应用中可能会面临执行器饱和的影响。...这篇论文利用模型预测控制能够显式处理系统约束的特点，尤其是非线性模型预测控制具有更长的精确预测时域，较为适合用于解决车速较低但参考路径曲率、航向变化幅度较大的自动泊车路径跟踪问题的优势，建立了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器...仿真结果证明表明，在自动泊车工况中，非线性模型预测控制的精确性优于线性模型预测控制，而且实时性能够满足需求。...详见： 白国星，公众号：Path Tracking Letters论文解读——基于非线性模型预测控制的移动机器人实时路径跟踪 总而言之，我们在这篇论文中探讨了在自动泊车工况中的路径跟踪控制，指明了非线性模型预测控制在这种工况中具有较好的性能
基于Ubuntu的Linux Lite发行版的开发者已经创建了一个脚本，使Linux用户更容易检查他们的系统是否容易受到Meltdown和Spectre安全漏洞的影响。...Meltdown和Spectre 基于Ubuntu的Linux Lite发行版的开发者已经创建了一个脚本，使Linux用户更容易检查他们的系统是否容易受到Meltdown和Spectre安全漏洞的影响...正如我们上周所报道的，开发人员StéphaneLesimple创建了一个极好的脚本，用于检查您的Linux发行版的内核是否针对本月早些时候公开披露的Meltdown和Specter安全漏洞进行了修补，这两个漏洞将数十亿设备置于攻击风险之中...Linux Lite发行版创建者Jerry Bezencon决定让用户通过创建另一个脚本来自动地下载最新版本的StéphaneLesimple脚本并在特定的GNU/Linux上运行脚本，从而使用户可以轻松地使用...，数十亿设备面临攻击风险 http://www.linuxidc.com/Linux/2018-01/150079.htm Red Hat公司表示Meltdown和Spectre漏洞可能会影响性能
图片本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！...自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/405 声明：版权所有...图片图片Galactica 模型使用单个模型管理多个科学任务。可以完成推理、创建讲义、预测资料引用等，有以下特点：模型包括125M-120B参数之间的5种不同尺寸。...该模型使用 2048 长度的上下文窗口。用于管理特定数据类型的“专业”标记化方法。图片Galactica 模型在面向科学的数据集上做到了最先进的性能。...加载完模型之后我们来测试一下，这次我们来测试一下模型的推理推断能力。
本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。...虽然我们可以为每个可能的关系创建一个散点图，但对于大量的特征，这样做可能会变得比较繁琐。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时，可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包中，当安装R时，该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。...例如，对于所有的年龄值来讲，年龄对医疗费用的影响可能不是恒定的；对于最老的人群，治疗可能会过于昂贵。 2....下面就总结一下我们的改进： 增加一个非线性年龄项 为肥胖创建一个指标 指定肥胖与吸烟之间的相互作用 我们将像之前一样使用lm()函数来训练模型，但是这一次，我们将添加新构造的变量和相互作用项：
△ 一元公式 其中，x和y分别为两个一维空间中的变量，w为权重，b为偏差。...其中，x和y为3维列向量，W为3×3的权重矩阵，b是3维偏置列向量。是的，它与一维空间的映射函数完全一样。而且，该公式可应用于m维空间和n维空间之间的任何线性映射，这就是所谓的“线性模型”。...要在复杂的非结构化或稠密数据的分类任务中达到更高的正确率，可能要使用非线性模型，如神经网络或支持向量机。这样，你可以通过非线性变换来提取有用的特征，这种非线性变换能以一种更灵活的方式来调整原始数据。...在TensorFlow中，只需将线性模型的公式“y = Wx + b”公式定义为计算图，如下： ?...到这里已经完成了，你可以使用机器学习来创建专属于你的石头布剪刀机器。 下一步计划 正如这篇文章中提到的，线性模型是一个强大的工具，可以通过线性变换将任意的m维空间映射到n维空间。
文章目录 一、求解基矩阵示例 二、矩阵的可逆性分析 三、基矩阵、基向量、基变量 四、线性规划等式变型 一、求解基矩阵示例 ---- 求如下线性规划的基矩阵 : \begin{array}{lcl} max...6x_2 + 2x_3 + x_5 = 2 \\ \\x_j \geq 0 & (i = 1 , 2 , 3, 4,5) \end{cases}\end{array} 求解过程 : 系数矩阵 : 上述线性规划的约束方程的系数矩阵为...C (5 , 2) 个 , 这是组合计算公式 ; 单纯的从 5 个向量中选出 2 个向量 , 不用进行排列 ; \begin{array}{lcl}C (5 , 2) &=& \dfrac...---- 矩阵的可逆性分析 : 矩阵可逆 : 可逆前提 : 分析矩阵是否可逆 , 前提是该矩阵是一个方阵 ; 行列式为 0 : 求方阵 B 的行列式 , 只要该行列式不为 0 , 该矩阵就是可逆的...n - m 个列向量后构成矩阵 N , 这是非基矩阵 , 其对应的 n - m 个变量是非基变量 X_N ; 整个线性规划表示为 : BX_B + NX_N = b
左边的图显示了三种可能的线性分类器的判定边界。其中用虚线表示的线性模型判定边界很差，甚至不能正确地划分类别。...另外两个线性模型在这个数据集表现的很好，但是它们的判定边界很靠近样本点，在新的数据上可能不会表现的很好。...最简单的方法是在数据集中的每一个样本的位置创建地标。这将产生更多的维度，从而增加了转换后数据集是线性可分的可能性。...，那么我们可以对所有的样本表示为 ? 。 因此，我们可以将硬间隔线性 SVM 分类器表示为公式 5-3 中的约束优化问题。 ? 公式5-3. 硬间隔线性SVM分类器目标 笔记 ? 等于 ?...线性SVM分类器损失函数 代价函数第一个和会使模型有一个小的权重向量w，从而获得一个更大的间隔。第二个和计算所有间隔违规的总数。
本文长度为8619字，建议阅读15分钟 本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。...虽然我们可以为每个可能的关系创建一个散点图，但对于大量的特征，这样做可能会变得比较繁琐。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时，可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包中，当安装R时，该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。...例如，对于所有的年龄值来讲，年龄对医疗费用的影响可能不是恒定的；对于最老的人群，治疗可能会过于昂贵。 2....下面就总结一下我们的改进： 增加一个非线性年龄项 为肥胖创建一个指标 指定肥胖与吸烟之间的相互作用 我们将像之前一样使用lm()函数来训练模型，但是这一次，我们将添加新构造的变量和相互作用项：
左边的图显示了三种可能的线性分类器的判定边界。其中用虚线表示的线性模型判定边界很差，甚至不能正确地划分类别。...图 5-8 右边的图显示了特征转换后的数据集（删除了原始特征），正如你看到的，它现在是线性可分了。 ? 你可能想知道如何选择地标。最简单的方法是在数据集中的每一个样本的位置创建地标。...但是在所有额外特征上的计算成本可能很高，特别是在大规模的训练集上。...决策函数和预测 线性 SVM 分类器通过简单地计算决策函数 来预测新样本的类别：如果结果是正的，预测类别ŷ是正类，为 1，否则他就是负类，为 0。见公式 5-2 ?...若我们对负样本（即 ）定义 ，对正样本（即 ）定义 ，那么我们可以对所有的样本表示为 。 因此，我们可以将硬间隔线性 SVM 分类器表示为公式 5-3 中的约束优化问题 ?
损失越小，说明所寻找到的 w 和 b 就越合适，当 Loss 为 0 时，说明此时模型的准确率为 100% 。...首先看两个相关公式。 信息量公式： ? 没错，通过对一种情况发生的先验概率进行对数计算的结果，被用来表征这种事件发生的信息量。 信息熵公式： ? 就是将所有事件的信息熵进行加和。...深度学习相对于传统的机器学习来说，很明显的优势在于能够自动提取特征，可将线性不可分的问题转变为线性可分的问题。...而在深度学习中，通过大量的线性分类器的堆叠，加上一些非线性因素，可以使一些特征能够自动的显现出来，而干扰因素经过过滤也能很大程度的被忽略。...3.1 神经元的组成 通常，一个神经元由一个 “线性模型” 和 一个 “激励函数” 组成。线性模型其实就是上面提到过的线性回归模型。 ?
CRE的推荐流程包括如下步骤： 评估峰值吞吐量 定义目标利用率 创建线性回归模型 生成推荐结果 限制服务使用的资源 CRE使用峰值吞吐量和目标利用率，以及步骤3生成的指标关系来计算容量实例数。...图3：利用率 vs 每核吞吐量 在图4中可以看到评估的线性关系并不能代表指标关系，相反可以将数据点近似分为两个不同的线性关系组。出现这种现象很可能是因为服务多样化以及/或硬件性能的变化引起的。...CoresInstance: 每个实例所需的核数 公式： 基于线性回归模型，将Utilization 和 TPC更新到目标值 TPC_{target} = \frac{Utilization_{Traget...通过指标库以及采集的数据作为输入数据，分析模型会采用所选择的方式进行分析 将分析结果存储到结果库中 分析流：按需分析 图7：按需流 如果服务所有者希望临时生成容量建议，可以使用按需容量推荐流。...有了这些数据，就可以通过自动扩缩容来可靠地管理数千个微服务的容量。现在，通过吞吐量评估以及一个基于吞吐量和利用率的线性回归模型，可以以天为节奏为我们推荐后续7天的峰值流量容量。
图2：邻接矩阵 4.3 模型公式指定 我们还需要指定模型公式。这个模型将测试绿地比率（GS_ratio）对每个区域中发现的狐狸粪便数量是否有线性影响。...有两种可能的解决方案：第一种是使用这个网格运行模型，然后简单地忽略模型为海洋区域提供的结果。第二种是修改网格以反映海岸线。...它包括数据、协变量（包括线性和非线性协变量）以及每个协变量的索引。需要记住的一件事是，堆叠不会自动包含截距，因此需要明确指定。...绿地的数量（GS Ratio）显然与物种丰富度呈正相关，但效果相当线性，所以我们可能希望在下一个模型中考虑将其拟合为线性效应（这样做我们不会丢失太多信息）。...当缺失的观测值在响应变量中时，INLA会自动计算相应线性预测器和拟合值的预测分布。
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