昨天连续参加了三场星火杯答辩在第一次答辩中我的树莓派摄像头突然失灵用vcgencmd get_camera监测supported=1 detected=0导致直接无法现场演示好在我采取了下面的方法成果化解危机首先sudo raspi-config 命令,进入到树莓派基本设置界面选择：5 Interfacing Options然后选择Camera EnableSSH EnableVNC Enable

这道题拿到是懵逼的本题最为关键的是对称矩阵相乘的算法幸好有老哥之前探索出了对称矩阵M的第i行和第j列的元素的数据存储在一维数组a中的位置k的计算公式:1、当i大于或等于j时，k = (i * (i + 1)) / 2 + j (下三角)2、当i小于j时，k = (j * (j + 1)) / 2 + i (上三角)（注意这里是整除，真的是非常Amazing，有时间可以去研究一下是怎么推出来的)链接

深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？经过我的调研，基本有以下三种途径：谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用过，能够免费提供GPU，不过GPU的质量有点“开盲盒”的感觉，并且如果不花钱买它的pro服务，很容易

一步步将多个特征的数据进行逻辑斯蒂回归引入矩阵：矩阵的本质：将改变数据的空间维度具体使用：1、加载数据集xy = np.loadtxt('diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])这里面的数据

今天在肝大作业的时候碰上一个问题，当我把截图Ctrl+c和Ctrl+v复制到word中后显示正常，但是打印成pdf文件后，图片却显示残缺，改变图片编排模式也不管用，很奇怪查阅相关资料，得出解决方案顺利解决：将图片另存为之后再导入，就不会有问题了，实质问题是复制粘贴进的图片尺寸太大，而导入进的图片word会进行自动压缩。所以，以后word排版慎用Ctrl+cv...

知识蒸馏的目的是将知识从大型复杂模型转移到更小更高效的模型中。黑盒蒸馏（Black-box）：学生模型仅可访问教师模型的输入和输出白盒蒸馏（White-box）：除了教师模型输入输出外，教师模型的输出分布或中间隐藏状态也可访问当前的主要趋势是：黑盒蒸馏在工业界使用更广泛，因为黑盒蒸馏能利用闭源模型的能力。学术界用白盒蒸馏的研究也比较多，容易挖掘创新点。此外，也有一些工作开始采用白盒蒸馏与黑盒蒸馏相

搞清楚大模型输出的原理后，会发现一件很“滑稽”的事：不管输入的是长是短，每个token在向量空间中的维度是固定的，长短只是影响并行计算之间Attention计算的效率。换言之，对于一段相同长度的问题来说，困难问题和简单问题所带来的计算量是一样的。这合理吗？显然不合理。之前看到智谱清言CEO张鹏的一期访谈，其中就谈到，对于GPT的架构来说，它没法实现AGI，因为从根上来说，“它不知道自己不知道”，以

回头再看这个数据集相关论文的表述，他们说这是请了10名领域专家花了两个月时间手工标注。显然，这是说法缺乏可信度。这篇论文目前已获得1k余次引用，这些研究同行们，是怎么用这般劣质数据集做出科研成果的呢？

https://blog.csdn.net/qq_32454821/article/details/89925672https://blog.csdn.net/Shmily_0/article/details/113758318

概率论课堂小作业要求用matab模拟生日悖论条件：30人||100次本来想白嫖网上的解答结果竟然找不到用matlab模拟仿真的所幸不难自己动手，也为后人铺路。话不多说，直接上代码clcclearm=100; %仿真次数N=30;%学生人数for j = 1:mB = zeros(365);for i=1:NA(i)=unidrnd(365);%生日的365天B(A(i))= B(A(i))+1;i