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深度学习
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|公|众|号|包包算法笔记|背景事情的起因其实这样,实验室老同学的论文要冲分,问我有没有啥在NN上,基本都有用的刷点方法,最好是就是短小精悍,代码量不大,不需要怎么
调参
。
ad110fe9ec46
·
2023-11-04 10:24
廿捌-原爬虫项目加入客制化内容,Python 读取 URL 域名
1.把客制化内容加到原爬虫中冲凉前刚完成客制化爬虫:廿柒-客制化爬虫以及爬虫
调参
冲完凉转瞬一想就觉得还是把他加到原爬虫不用维护两个相似的项目了,不是更好?
小秉子
·
2023-11-04 04:15
【机器学习】几种常用的机器学习
调参
方法
在机器学习中,模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中,模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。超参数(Hyperparameters)在机器学习算法中需要人为设定,它们不能直接从训练数据中学习得出。与之对应的是模型参数(ModelParameters),它们是模型内部学习得来的参数。以支持向量机(SVM)为例,其中C、kernel和gamma就是超参数,而通过数
TwcatL_tree
·
2023-11-04 01:15
深度学习
人工智能
机器学习
机器学习
人工智能
风控建模五:GBM模型开发
风控建模五:GBM模型开发一、数据预处理1、相关性2、类别型变量怎么处理二、怎么
调参
1、锚定
调参
目标2、网格搜索
调参
3、贝叶斯
调参
三、解释性1、SHAP2、LIME四、模型保存、打分及部署1、生成model
白白的一团团
·
2023-11-03 19:41
机器学习
风控建模
机器学习
XGBoost
调参
指南
本文内容结构主要参考CompleteGuidetoParameterTuninginXGBoostwithcodesinPython及其中文翻译XGBoost参数调优完全指南。由于参考博客代码部分api已经更新,因此对部分代码进行了更新。简介XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据,常年在kaggle中大杀四方。构造一个使用XGBoo
井底蛙蛙呱呱呱
·
2023-11-03 16:34
cartographer扫图及
调参
,调试总结技巧
关于
调参
当你配置好所有东西,可以成功建图等功能后,你如果觉得建图或者定位效果不太好想
调参
,先考虑odom的准确度怎么样,再慢慢去
调参
。
kobesdu
·
2023-11-03 15:14
slam学习笔记
ros
机器人
cartographer
slam
Unity计时器系统
usingGameLibs.Base.Timer;usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;publicclassTestPanel:MonoBehaviour{voidStart(){//回调回
调参
数执行次数计时时间
骑车骑车减肥了
·
2023-11-03 12:39
Unity
unity
游戏引擎
au人声处理_人声效果的精细处理详解
(3)不同设备的各项固定参数和可
调参
数都不尽相同,因而使用某一设备的经验,通常都无法用
卿本佳人我本尘埃
·
2023-11-02 18:49
au人声处理
【深度学习基础】专业术语汇总(欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、
调参
和超参数、训练集、测试集和验证集)
原创文,转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率
调参
和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念:原因
嵌小超
·
2023-11-02 07:02
#
Deep
Learning
深度学习
迁移学习
人工智能
【Spark】What is the difference between Input and Shuffle Read
Spark
调参
过程中保持每个task的input+shuffleread量在300-500M左右比较合适TheSparkUIisdocumentedhere:https://spark.apache.org
TaiKuLaHa
·
2023-11-02 04:42
spark
大数据
分布式
算法工程师每天都在干嘛?
相信大部分算法工程师每天的工作都是:提出技术方案->收集数据->预处理数据->撰写特征工程->模型训练->
调参
->看结果->
调参
->看结果->重新收集数据->预处理数据->收集更多数据->
调参
->
调参
-
Amusi(CVer)
·
2023-11-02 01:13
百度
算法
人工智能
大数据
机器学习
深度学习炼丹炉
调参
对象可针对模型本身和参数进行设置。模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等;参数设置包括:GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。
hzhj
·
2023-10-31 21:04
深度学习
人工智能
【AI绘画-stableDiffusion】图片放大;高清修复;重绘幅度
调参
讲解;SD upscale 放大脚本
总览文章参考:https://www.bilibili.com/video/BV11m4y12727/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=38d6ea3466db371e6c07c24eed03219b一、图生图(基于已有图片的高清修复)1.提升整图分辨率(优点:对原图影响较小;缺点:显存占用较大)·1.1使用自己生成出来的
MicroLindb
·
2023-10-31 08:54
AI
-
stableDiffusion
AI作画
stable
diffusion
L0、L1、L2范数、核范数、优化与
调参
剖析、向量范数与矩阵范数
向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】:矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科:https://baike.baidu.com/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目
Dust_Evc
·
2023-10-31 01:23
Mathmatics
Machine
Learning
矩阵
机器学习
人工智能
基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类 计算机竞赛
3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5
调参
实验结论
Mr.D学长
·
2023-10-30 15:46
python
java
量化策略——准备5 策略
调参
配置文件读写、日志的保存
文章目录配置文件的读写配置程序读写示例程序日志记录配置文件的读写一般咱们做项目用yaml写配置,但是回测的时候起始很多时候是通过控制代码来控制传递的参数,而不是通过文件作为中介来控制参数,所以我们这里的配置思路是:配置是一个字典格式通过npy文件来控制具体的配置,
调参
程序写入
呆萌的代Ma
·
2023-10-30 11:37
python
国产MCU AT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制
国产MCUAT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制引子硬件AT32F403A主控芯片,软件
调参
软件涉及的知识视频演示引子最近调试一款大的云台,因为我这边努力实现国产芯片全覆盖
phlr5
·
2023-10-28 14:38
FOC
直流无刷
电机控制
开源
国产MCU替代
磁编码器
BLDC
模型
调参
——随机森林在泰坦尼克数据集上的
调参
应用
一、数据集Kaggle泰坦尼克数据集train.csv二、模型选择泰坦尼克数据集是二分类模型,本文选择使用随机森林模型进行
调参
。
YUENFUNGDATA
·
2023-10-28 06:27
中文能力赶超GPT4模型ChatGLM2-6B最新发布,教你使用 CPU 本地安装部署运行实现
可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练(全量仅需13GB显存,INT4量化级别下最低只需6GB显存)虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型,但是最近最新发布的ChatGLM2-6B是个在部署后可以完全本地运行,可以自己随意
调参
恒TBOSH
·
2023-10-28 03:35
GPT-4
人工智能
gpt-3
深度学习
神经网络
chatgpt
模型
调参
优化
模型超参数参考链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xw411q7cH/?buvid=XU0E30D0C6006B7F1EE1425156434CFEC440F&from_spmid=tm.recommend.0.0&is_story_h5=false&mid=fMtk7pz9LsVpSyGt0Mcizg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_
LucyFang2020
·
2023-10-28 00:49
python
【连载】深度学习笔记7:Tensorflow入门
而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法,包括神经网络的正则化、参数优化和
调参
等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的,没有调用任何深度学习框架。
linux那些事
·
2023-10-27 15:22
关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔
1,绘画的关键词和反向关键词2,
调参
,高清与面部修复3,embedding模型的训练素材准备与原理建议4,炼丹注意事项那么首先来聊第一条关键字:这个运行原理是根据一个大模型(下载之后的model),也就是你安装之后的大致这个路径下的文件
羽墨link
·
2023-10-26 19:00
深度学习
机器学习
人工智能
stable
diffusion
伺服驱动器--增益调整
增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微
调参
数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战:3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3
会打退堂鼓
·
2023-10-26 06:30
工业机器人
基于机器学习与大数据的糖尿病预测 计算机竞赛
3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将
调参
过后的模型重新进行训练并与原模型比较
Mr.D学长
·
2023-10-25 14:16
python
java
网络解析----yolox
这里引用yolox原作者的一些话,YOLOX的设计,在大方向上主要遵循以下几个原则:1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO,在保持超参规整的前提下,适度
调参
3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作
mmd_0912
·
2023-10-25 11:59
python
算法
人工智能
ROS功能包编译报错fatal error: xxxxConfig.h: 没有那个文件或目录的解决方法及原理介绍
在ROS中,我们常使用动态
调参
工具或参数配置文件来进行参数调节,在编译时会生成对应的Config.h文件,如本文例子中的MPCPlannerConfig.h文件 一、报错原因及解决方法 在编译时报以下错误的原因是在编译生成可执行文件
慕羽★
·
2023-10-25 04:20
Ubuntu和ROS
机器人
ROS
C++
Cmake
Ubuntu
JVM——堆内存调优(Jprofiler使用)Jprofile下载和安装很容易,故没有记录,如有需要,在评论区留言)
堆内存调优当遇到OOM时,可以进行
调参
1、尝试扩大堆内存看结果2、分析内存,看哪个地方出现了问题(专业工具)调整初始分配内存为1024M,调整最大分配内存为1024M,打印GC细节(如何添加JVM操作往下看
苏三有春
·
2023-10-24 09:13
JVM学习
jvm
学习
java
vue及springboot前后端分离实现微信公众号授权、自定义菜单、订阅推送消息
后面发现有cookie丢失的问题,后来使用reids和回
调参
数的方案来解决这种问题,具体的代码在文章中,云盘上没有去改!!!!!具体的思路:用户进入公众号,调用后台cookie接口
离别又见离别
·
2023-10-23 19:16
微信公众号
java
spring
boot
vue.js
Linux timer
jeffies4.15之前timer_listinit_timer()add_timer()mod_timer()del_timer()4.15之后callback回
调参
数不一样
guduxiake1106
·
2023-10-22 21:45
linux
【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍,
调参
范围、思路及具体步骤介绍
【MATLAB第37期】#保姆级教程XGBOOST模型参数完整且详细介绍,
调参
范围、思路及具体步骤介绍一、XGBOOST参数介绍(一)模型参数1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择
随风飘摇的土木狗
·
2023-10-22 19:22
matlab
XGBOOST
调参
参数范围
参数设置
决策树的
调参
,比较直观的代码显示
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportaccura
tiwolf_li
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2023-10-21 02:59
决策树
算法
机器学习
机器学习中参数优化调试方法
1超参数优化
调参
即超参数优化,是指从超参数空间中选择一组合适的超参数,以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance),从而提高模型效果及性能。
金戈鐡馬
·
2023-10-20 05:31
Python
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
参数优化
python
唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)
1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练
调参
基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.
Yuezero_
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2023-10-19 18:28
深度学习
逻辑回归
人工智能
【Autoware】Open Planner论文阅读 参数介绍
前言Autoware这边也匆忙正式结项了,这OP也是最后一个flag…在仿真里进行了测试,但是时间匆忙总觉得没有理解透,看了论文把主要和
调参
有关的提取出来了之前的一系列关于Autoware的总结博文Blog
Kin__Zhang
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2023-10-19 05:28
Self-Driving
无人驾驶
autoware
无人驾驶
如何绘制漂亮的Circos图
为了解决这个问题,派森诺基因云特此推出了“染色体Circos图”,耗时半月倾心制作,此图不仅颜值顶顶而且可
调参
数众多,快来随小编一探究竟~一、图层设置1.1图表绘制模式每一圈层可以绘制不同图表类型,也可以绘制相同图表类型
菌小落
·
2023-10-18 18:07
python
数据挖掘
开发语言
五级数据挖掘工程师,你处在哪一级?
这是傅一平的第310篇原创正文开始有天跟某个行业的朋友聊天,谈起团队建设,我说你们团队有不少年轻人拿了大数据专家(各类证书)的职称,很厉害,他略带讽刺的说:那个没用,只会考试和
调参
,不会做事。
dbLenis
·
2023-10-17 17:20
机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型
调参
机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍XGBoost的核心算法思想基本就是:不断地添加树,不断地进行特征分裂来生长一棵树,每次添加一个树,其实是学习一个新函数f(x),去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树,我们要预测一个样本
机器学习之心
·
2023-10-17 01:21
#
XGBoost极限梯度提升树
机器学习
GA-XGBoost
遗传算法优化
极限梯度提升树
分类模型调参
聚类算法
聚类概念无监督问题:我们手里没有标签聚类:相似的东西分到一组难点:如何评估,如何
调参
算法概述一、k-means算法基本概念:1.要得到簇的个数,需要指定k值2.质心:均值,即向量各纬取平均即可3.距离的度量
鬼马星mc
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2023-10-16 11:24
深度学习-图像处理
图片分类的粒度:类内方差与类间方差评判标准:top1准确率和top5准确率【CNN
调参
】图像分类算法优化技巧(实用性很高)-知乎(zhihu.com)
调参
经验:1.模型训练加速增大学习率,batchsize
LeslieJaywei
·
2023-10-16 01:20
深度学习
图像处理
人工智能
解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning
这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微
调参
数量,是轻量级的微调替代品。
野生的狒狒
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2023-10-16 01:42
自然语言处理
人工智能
百度全功能AI开发平台BML自动超参搜索技术全面解析
但
调参
其实并不简单,背后往往是通宵达旦的参数调试与效果验证,并需要做大量的实验,不仅耗时还耗费大量算力。这个时候,往往想尝试自动超参搜索的算法工程师,大多会开始担心算力要求所带来的额外训练成本。莫慌!
百度智能云
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2023-10-15 19:20
算法
大数据
编程语言
python
机器学习
【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操:以部署情感分析模型为例】
目录一、全功能AI开发平台介绍二、AI项目落地应用流程(以文本分类为例)2-0、项目开始2-1、项目背景2-2、数据准备介绍2-3、项目数据2-4、建模
调参
介绍2-5、项目的建模
调参
2-6、开发部署2-
ㄣ知冷煖★
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2023-10-15 19:15
自然语言处理
深度学习
人工智能
Task04 模型训练与验证
一、模型训练与验证的流程1、在训练集上进行训练,在验证集上进行验证2、模型可以保存最优的权重,并读取权重3、记录下训练集和验证集的精度,便于
调参
二、训练集、验证集和测试集训练集(trainningset
天秤座的机器狗
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2023-10-15 18:11
多线程+List分段处理批量数据
2.开启线程池,针对集合的大小进行
调参
,对小集合进行批量更新操作。3.对流程进行控制,控
程序猿哦
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2023-10-15 11:52
多线程
java
jvm
【机器学习】集成学习(以随机森林为例)
文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例:随机森林在乳腺癌数据上的
调参
附录参数集成学习集成学习(ensemblelearning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法
高 朗
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2023-10-14 08:19
机器学习
机器学习
集成学习
随机森林
《向量数据库指南》——宏观解读向量数据库Milvus Cloud
而对于用户而言,除了足够多的应用场景,向量数据库还需要具备更多重要的特性,包括:可灵活扩展、支持
调参
:当向量数据库中存储的非结构化数据量增长至数亿或数十亿时,支持跨节点水平扩展这一特性显得至关重要。
LCHub低代码社区
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2023-10-13 23:08
《向量数据库指南》
数据库
milvus
AI-native
MIlvus
Cloud
人工智能
低代码
R语言机器学习之caret包详解(二:模型的训练以及
调参
)
R语言机器学习之caret包详解(二:模型的训练以及
调参
)前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法
嘛里嘛里哄
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2023-10-13 21:27
R语言
机器学习
r语言
机器学习
caret包
VSCode插件开发之contributes和命令
package.jsoncontributesconfigurationconfigurationDefaultscommandsmenuskeybindingsviewsviewsContainerscustomEditors命令回
调参
数函数编辑器命令执行命令获取所有命令复杂命令
遥岑.
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2023-10-13 17:52
vscode插件
vscode
ide
编辑器
EDA工具开发中的
调参
方法
一:问题提出在开发EDA工具时,涉及到复杂算法的每个Flow,有很多的参数需要设定默认值。默认值和算法有关,不同默认值效果大不相同。并且,对于不同目标,默认值的设置也不相同。如果参数很多,很难通过经验进行默认值的设定。这类似一个多参数模型调优的问题。问题:当我们遇到一个多参数的模型时,不同参数导致不同的后果,在可以通过打分确认好坏的情况下,如何选择最优的参数(获得更好的得分)。二:传统方案对于多个
tiger119
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2023-10-13 17:06
算法
机器学习
人工智能
EDA
一份来自贾扬清的AI青年修炼指南:不存在算法工程师、
调参
侠没有市场
作者|陈彩娴、蒋宝尚编辑|青暮算法工程师不仅需要具备牛逼的算法能力,还要精通业务、善于沟通?(小本子赶紧记下来!)8月23日晚,知乎直播“AI时代听大咖聊”邀请到AI领域的两个大神,分别是阿里云智能高级研究员贾扬清,以及知乎CTO李大海。在直播中,贾扬清与李大海就国内外AI研究区别、在校生/职场新人如何培养自己的AI才能、AI应用落地,以及AI在未来的发展趋势展开讨论。在讨论中,贾扬清认为:另外,
深度学习技术前沿
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2023-10-13 00:34
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大数据
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