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Toolkit，简称AMCT)是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化、张量分解等多种模型压缩特性，致力于帮助用户高效实现模型的小型化。 它实现了神经网络模型中数据与权重8比特量化、张量分解、模型部署优化(主要为BN融合)的功能，该工具将量化和模型转换分开，实现对模型中可量化算子的独立量化，最终输出量化后的模型。
人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书 ● 亚马逊科学家作品 ● 动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用
正在探索，类似于加州柏克莱大学以及OpenAI的技术，将所谓的机器学习引入机器人之中。其实，机器人已经在仓库和工厂车间被许多公司采用，但这些机器人只能处理特定任务，例如拾取特定物体或转动螺丝。谷歌希望能够将自我学习带入机器人领域，改变市场生态。 这项看似简单，其实非常困难的计划，
罚项可以是L1范数也可以是L2范数，对于使用L1范数的回归我们一般叫做Lasso线性回归。而对于使用L2范数的回归我们一般叫做岭回归。在这一讲中，我们主要讲述岭回归。 10.1 岭回归的接口 Ridge回归通过对系数的大小施加惩罚来解决普通线性模型使用最小二乘法带来的一些问题。
的输出 会在Encoder和Decoder的输入中添加位置编码，表示每个单词的位置 四、Project：BERT中文电影评论正负情感分析 1.数据样本 数据集(总共7360条语料) pos.txt 3686正样本 neg.txt 3674负样本 TODO： 使用Bert进行中文电影评论正负情感分类
山东能源集团信息化中心副主任徐加利发表主题演讲 广发证券信息技术部总监刘宇发表了“盘古大模型在企业财务智能预警中的应用探索”的主题演讲。通过高效模型融合算法和小样本学习能力大幅提升预测精度，广发证券企业财务异常识别准确率高达90%，有效识别4大类财务异常、160+小类预警信
学习V1.0版本的过程中，发现培训材料内容不全，有很多概念不理解，所以在看学习视频的过程中，养成了记电子笔记的习惯。不过很遗憾，在我考完试之前都没能把笔记做全，现在想分享部分觉得有些用的笔记。下面是部分笔记的预览
包括但不限于体验中的bug、平台建议等等) 三、活动奖品一个金牌体验奖 双肩包*1两个银牌体验奖 膳魔师保温杯*2十个盖楼奖(10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%)鼠标垫 四注意事项1、活动结束后，在所有参与互动的用户中，评选出相应奖品
使用场景 Classroom实现教学课程搭建 教师创建考试检验学习成果 学生完成课程学习 学生完成老师布置的考试
专栏算法表专栏视频讲解 专栏算法表 线性回归多项式回归多元回归逻辑回归线性判别分析决策树集成学习（袋装法，提升法）随机森林XGBoost算法Adaboost算法朴素贝叶斯KNN算法学习向量量化算法支持向量机（SVM)K均值随机森林算法降维算法随机搜索网格搜索梯度增强算法Ligh
已保研。目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 机器学习小白阶段 文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习 知其然 知其所以然！ 往期文章 【机器学习｜数学基础】Mathematics
压缩扩张技术和u律压缩扩张技术。其中， 从律PCM主要在北美和日本使用， A律PCM用于其他国家和地区。这两种方式差别很小， u律压缩是最常用的一种。在美国， 7位p律PCM一般已被接受为长途 电话质量的标准。设x(n)为语音波形的取样值，则u律压缩的定义为 式中，X…是x(
元素分别相乘 exp(A) e为底数，A中的元素为指数的幂运算 log(A) 返回自然对数，相当于ln(A) abs(A) 求绝对值 A+1 A中的每个元素都+1 A’ 转置 [val, ind]=max(A) 数组中的最大元素，若A为矩阵，则返回每一列的最大值的行向量。
华为云大前端学习之旅（一） 华为云大前端学习之旅（一） 一、华为Classroom 网页模仿实战 二、编写准备 三、网页编写 三、总结 一、华为Classroom 网页模仿实战 1、网页地址：https://classroom.devcloud.huaweicloud.com
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题在各对话中是怎么共享的；(3)在对话的什么阶段，讨论的主题会发生改变(这里使用的二元变量控制)；(4)话题的控制。作者评估的数据集包括会议记录，在线讨论以及政治辩论数据集。在多方对话行为中，人与人是相互影响的，那么现有的研究就包括如何学习和识别多方对话中的具有影响力的人。在早期
riate data set）Y中的单个异常值。若有异常值，则其必为数据集中的最大值或最小值。H0: 数据集中没有异常值H1: 数据集中有一个异常值使用Grubbs测试需要总体是正态分布的。算法流程：1. 样本从小到大排序2. 求样本的mean和dev3. 计算min/max与mean的差距，更大的那个为可疑值4
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