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仔细审查和修改才能使用。 为了进一步提升代码大模型的生成性能，各种各样的方法被提出，如多阶段预训练、监督精调、指令微调、强化学习等。其中，我们认为强化学习是提升模型代码生成能力最有潜力的方向之一。考虑到软件会随着需求不断演进和变化，编写程序的过程本质上就是不断试错和迭代的过程，人
MagicTower 魔塔:当年很火的一个flash游戏，作者当时正在学习C++(VC++6.0)，故移植了过去，纯学习练手 14 DiningSystem 点餐系统
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程序员之美12345678910 先从基础代码学起来！ 定义文档类型： \!DOCTYPE html> \ 声明必须是 HTML 文档的第一行，位于 标签之前，并且没有结束标签。 定义注释： 入口（我的理解）:类似于C中的mian入口函数，代表着网页的开始和结束。 文档的头部： 文档的主体：其中
69.3 9.3 3 151.5 41.3 58.5 18.5 4 180.8 10.8 58.4 12.9 上面显示的结果类似一个电子表格，这个结构称为pandas的数据帧（data frame），类型全称是pandas.core.frame.DataFrame。 pa
《Java 编程学习第一季》：av47103781 《Java 企业开发第一季 - Spring 实战》：av47176832 《Java 企业开发第二季 - MyBatis 实战》：av47228830 《Java 企业开发第三季 - Spring
c1) * (y[r1] - c1)) + np.sum((y[r2] - c2) * (y[r2] - c2)), r1, r2 （见学习笔记|CART算法）的样本序号；get_max_class函数见ID3算法与C4.5算法的实现。 然后，生成最小二乘回归树： def generate_tree(x
境中前进。 3. 深度学习与机器人 深度学习在机器人领域的应用越来越广泛，尤其在视觉识别、语音识别和自主导航等任务中。Python的TensorFlow和PyTorch库使得训练深度神经网络变得更加方便。 3.1 深度学习在机器人视觉中的应用 例如，使用深度学习进行目标检测，可以
感谢诸位为全人类的人工智能事业添砖加瓦 更多语音数据集博文总结如下 👋 多领域中文语音识别数据集 WenetSpeech 正式发布——有效下载教程 👋 语音数据集下载地址汇总| 免费的汉语说话人识别语料库 | Common Voice 数据集 | 下载总结 👋 深度学习各领域数据集有效整理——持续更新——墨理学AI
随着深度学习的发展，模型越来越大，计算量，复杂程度都在不断增加，因此在推理阶段，如果推理态的推理时延要求较高，则需要进行推理时延优化，推理优化是一个复制工程，可以通过AI计算引擎来优化，如图编译技术，算子加速，算子替换，流水线并行等技术进行系统层加速，也可以用模型压缩的方式将模型
在学习过MapReduce框架的几个关键类和接口后（只是简单的说明了类或者接口的作用及使用方式，要想深入了解如何工作的就需要深入研究源代码了，这也是计划中的学习任务），接下来看看任务的执行和环境，主要涉及的还是一些参数。TaskTrack
jspackage.config.jsindex.html运行 webpack运行 webpack以前大概粗略看过，现在再回顾学习一下。 入门 简介 webpack是一个module bundler，个包含前端的项目，里面可能有多个 .js, 多个 .css
如果想要学习C++语言，那就需要配置必要的环境和相关的软件，才可以帮助自己更好的掌握语法知识。 一、本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 二、文本编辑器 通过编辑器创建的文件通常称为源文件，源文件包含程序源代码。
疯狂Java学习笔记（65）---------线程协作 线程间协作的两种方式：wait、notify、notifyAll和Condition 在前面我们将了很多关于同步的问题，然而在现实中，需要线程之间的协作。比如说最经
of Computer Vision is Self-Supervised Learning 。主要内容：1. 深度学习面临的挑战；2. 能量学习模型；3. 自监督学习进展和问题。视频地址：https://v.qq.com/x/page/q3104lazqmx.html，练练听力，看看大佬如何展示技术ppt。
MiniSom 来解决分类问题。分类机制将使用 MiniSom 实现，评估将使用 sklearn。 首先，让我们加载一个数据集（在本例中是著名的 Iris 数据集）并应用归一化： from minisom import MiniSom import numpy as np data
前提： 环境搭建、java环境变量、mave环境、idea环境 以下是具体的学习步骤： 1、mybatis plus（有自动生成类包以及dao层service层，daoimpl层serviceimpl层） 2、spring boot（特别注解一定记住）
大规模的数据集。但是，在某些领域，如医疗、金融等，标注数据可能难以获取或者标注过程可能存在主观性和不确定性，从而限制了监督学习的应用。 尽管监督学习面临一些挑战，但随着技术的不断发展，未来仍然有很多可能性和发展方向。 1、、半监督学习：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一
1.4.5 模型训练和测试 把数据集分成训练数据集和测试数据集，一般按照8:2或7:3来划分，然后用训练数据集来训练模型。训练出参数后再使用测试数据集来测试模型的准确度。为什么要单独分出一个测试数据集来做测试呢？答案是必须确保测试的准确性，即模型的准确性是要用它“没见过”的数据
法区分的问题，使用结合了NER的多任务学习来解决无法匹配多字符实体的问题，同时在多个数据集上达到了SOTA。这里使用多任务学习来优化CopyRE，并且给出了代码，从文章上来看，应该是根据CopyRE作者的代码进行改进的，对于想利用多任务学习来优化自己模型的同学有很大的参考意义此外
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