ChatGPT的泛用性极高，上知天文，下通地理，参考古今，博稽中外，几乎无所不知，无所不晓。但如果涉及垂直领域的专业知识点，ChatGPT难免也会有语焉不详，闪烁其词的毛病，本次我们将特定领域的学习材料“喂”给ChatGPT，让它“学习”后再来回答专业问题。 专业领域语料问题 所谓专业领域语料问题，
前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。 不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练时，常用的一种权重更新的方式--梯度下降
问题表现 在我的 OpenStack 集群上迁移了一批老旧的镜像（从其他三方云平台过来的）发现这批镜像在使用 ConfigDrive 的方式注入配置初始化时无法对非首张网卡镜像初始化（后经过测试非 ConfigDrive 的数据源也不行）。 排查路径 首先检查 cloud-init 是否是正常工作的
〇、写在前面 本应用基于开源UI框架PyDracula进行开发，除去最基本的UI框架外，所有功能的前后端实现都由我个人开发完成，但也有部分UI（如开关控件和进度条）是参考其他大佬的分享。 这个应用是我的本科毕业设计，但因为个人能力不足，姑且只能使用Python+PySide6开发。 开发这个应用的启
#! /bin/bash # filename: python-instaler.sh SOURCE_PATH=/usr/local/source # 下载源码包 mkdir -p $SOURCE_PATH curl -o $SOURCE_PATH/Python-3.11.9.tgz https:/
JavaScript语言特性 - 类型转换 JavaScript这门语言的类型系统从来没有它表面看起来的那样和善，虽然比起Java、C#等一众强类型语言，它的弱类型使用起来似乎是如此便利，但正因为它极高的自由度，所以才会衍生出令人摸不着头脑的荒诞行为。 举个例子，虽然我们都知道一个包含内容的字符串会
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中，epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义~
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯
神舟通用、云和恩墨、超图软件、南大通用、海量数据、超聚变及中国联通 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1738417443151957787&wfr=spider&for=pc 央广网北京7月15日消息 openGauss Developer Day 2022（ope
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16060820.html 原创：打码日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。 简介# 这要从一次压测项目说起，那是我们公司的系统与另几家同行公司的系统做性能比拼，性能数据会直接影响项目中标，因此压力非
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16060820.html 简介# 这要从一次压测项目说起，那是我们公司的系统与另几家同行公司的系统做性能比拼，性能数据会直接影响项目中标，因此压力非常大。 当时甲方给大家提供了17台服务器供系统部署，并使用LoadRunner对
http://www.5ityx.com/cate100/217481.html 1、命令行连接：isql -d osrdb -P 2003 -U sysdba/szoscar55 2、后台创建库命令（中括号代表可选） 2.1 进入后台：oscar/kstore 列出库：list database
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法
2024年6月17日，我们的运维团队突然收到了一连串的告警。监控大屏上，代表着不同 Sealos 可用区的绿点中，零星地闪烁起了一两个红点。 “奇怪，怎么有几台服务器突然 hang 住了？” 值班的小辉皱起了眉头。 这次故障的诡异之处在于它的随机性。并非所有节点都受到影响，而是在不同可用区中，时不时
按照常识，位运算x|0，要么等于x，要么等于0 那么在JS的世界你的认知就要被颠覆了 下面请看 不带或0运算： (window.crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0] * 0x10000 ) 168546249998336 (window.cryp
AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。 在MATLAB人工神经网络ANN代码这篇文章中，我们介绍了MATLAB软件中神经网络（ANN）的纯代码实现；而在MATLAB软件中，其实基于神经网络拟合工具箱，就可以点点鼠标实现神经网络的回归。本文
前言 众所周知，在vue2的时候使用一个vue组件要么全局注册，要么局部注册。但是在setup语法糖中直接将组件import导入无需注册就可以使用，你知道这是为什么呢？注：本文中使用的vue版本为3.4.19。 关注公众号：【前端欧阳】，给自己一个进阶vue的机会 看个demo 我们先来看个简单的d
