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zyy~P0 【OKR】智能解读组件专项-看板解读接算法

bi看板解读接入算法能力。dataagent后台。

#postgresql
zyy~P0【已评审】 CMS智能解读(仅前端)

CMS数据中心,希望对看板和图表进行AI解读。解读交互复用BI组件。CMS数据中心,希望对看板和图表进行AI解读。对CMS结果进行智能解读。对CMS结果进行智能解读。分析洞察-CMS分析。

#postgresql
csl~P0京Me消息订阅优化

(2)订阅负责人表权限校验:当删除订阅负责人后,若该负责人为订阅创建人,系统仍校验其表权限,导致订阅无法正常使用。京Me消息订阅中,某段订阅SQL可能无数据返回,但其他核心指标仍然有数据,用户仍希望正常接收带有有数据的订阅消息。京Me消息订阅中,原订阅负责人被删除或调整,若该负责人为订阅创建人,当前系统仍校验其表权限。离职或移动erp进行名下数据资产交接时,支持京Me消息订阅作为在空间管理中进行同

#postgresql
深度学习-神经网络整体架构

神经网络像多层信息加工厂,通过“前向加工+反向纠错”不断学习,最终学会从输入数据中提取规律。

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#深度学习#神经网络#人工智能
深度学习-得分函数的通俗讲解

这里可能需要调整例子,比如颜色黄=3,形状长=9,那香蕉得分=3×5 +9×3 -1=15+27-1=41。如果输入一张猫图,得分函数可能给“猫”高分,因为模型发现它有尖耳朵(特征1权重高)、胡须(特征2权重高)等。= (颜色红 × 2) + (形状圆 × 1) + 偏置(比如+3)= (颜色黄 × 5) + (形状长 × 3) + 偏置(比如-1)= (颜色橙 × 4) + (形状圆 × 2)

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#深度学习#人工智能
Skill搭建指南与案例

Skill =一个可复用的 AI 技能模块,它接收输入、按规则执行任务、返回稳定结果。Prompt 解决的是“这一次问题”,Skill 解决的是“这一类问题”。一旦进入"这类任务每周都发生"的场景,Skill将大大提升你的工作效率。可复用:一次搭建,反复调用,不用每次重写Prompt按需加载:只常驻元数据(约100 tokens),触发时才加载正文与资源,不占上下文可传播:可上传至团队空间,可分享

#python
zyy~P0【OKR】 joydata-AI报表生成 v1.0

传统报表生成流程通常需要专业的数据分析师进行数据筛选、字段配置和可视化设计,流程繁琐、响应慢,导致业务人员难以快速获得所需数据洞察。随着自然语言处理技术的发展,越来越多的用户希望通过简单的语言描述,快速获得智能化的数据分析报表,降低使用门槛,提高数据分析效率。小D搭建为Joydata核心能力之一,聚焦一键生成报表、对话式的图表创建和配置,帮助用户更高效地进行报表搭建和数据分析。后端查询接入算法能力

#人工智能
Skill搭建指南与案例

Skill =一个可复用的 AI 技能模块,它接收输入、按规则执行任务、返回稳定结果。Prompt 解决的是“这一次问题”,Skill 解决的是“这一类问题”。一旦进入"这类任务每周都发生"的场景,Skill将大大提升你的工作效率。可复用:一次搭建,反复调用,不用每次重写Prompt按需加载:只常驻元数据(约100 tokens),触发时才加载正文与资源,不占上下文可传播:可上传至团队空间,可分享

#python
深度学习-神经网络整体架构

神经网络像多层信息加工厂,通过“前向加工+反向纠错”不断学习,最终学会从输入数据中提取规律。

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#深度学习#神经网络#人工智能
深度学习-神经网络反向传播计算方法

新预测值 = 0.9×2 + 0.2 = 2.0 → 损失 = (5-2)² = 9(反而更大了?说明学习率可能太大,需调小)。损失 = (y_true - y_pred)² = (5-3.5)² = 2.25。预测值 y_pred = w×x + b = 1.5×2 + 0.5 = 3.5。:通过“从后往前”传递误差,像教练纠正学生错误一样,指导模型调整参数。

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#深度学习#神经网络#人工智能
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