手搓大模型Task01:LLama3模型讲解】的更多相关文章

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评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大…
Linux关于并发网络分为Apache模型(Process per Connection (进程连接) ) 和TPC , 还有select模型,以及poll模型(一般是Epoll模型) Select模型极其作用:这文章讲述的很好,没必要重述已有的东西,就直接给链接 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8609360 我的理解: /* According to POSIX.1-2001 */ #include <sys/select.h>…
机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…
图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连…
切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来…
遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用…
字段选项 以下参数是全部字段类型都可用的,而且是可选的 null 如果为True,Django将在数据库中将空值存储为NULL.默认值为False 对于字符串字段,如果设置了null=True意味着"无数据"有两个可能的值,NULL和空字符串,在大多数情况下,我们在数据库中存储无数据的字符串时,不会区分到底是NULL还是空字符串,如果存储了两个值势必会增加操作数据的难度.django的惯例是使用空字符串,所以我们在创建字符串字段(如:CharField.TextField)尽量不要设置…
计算机网络原理和OSI模型与TCP模型 一.计算机网络的概述 1.计算机网络的定义 计算机网络是一组自治计算机的互连的集合 2.计算机网络的基本功能 a.资源共享 b.分布式处理与负载均衡 c.综合信息服务 3.计算机网络的演进 4.按照地域范围 a>.LAN(Local Area Network) 通常指几千米以内的,可以通过某种介质互联的计算机.打印机.modem或其他设备的集合 MAN(Metropolitan Area Network); b>. MAN覆盖范围为中等规模,介于局域网和…
1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即: 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型.将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题. 1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;) 直接建模. 简单说就是判别数据输出量的模型,解决问题的思路为: 条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然 生成式模…