logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【数据结构与算法】- 周测二

课程链接:驭风计划是由清华大学老师教授的,其分为四门课,包括: 机器学习(张敏教授) , 深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名,除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现,由于篇幅限制,只展示任务布置以及关键代码,如果需要报告或者代码可以私聊博主部分授课老师为邓俊辉教授,主要通过从贪心,分治,图搜索,动态规

文章图片
#算法#人工智能
【数据结构与算法】- 周测四

课程链接:驭风计划是由清华大学老师教授的,其分为四门课,包括: 机器学习(张敏教授) , 深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名,除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现,由于篇幅限制,只展示任务布置以及关键代码,如果需要报告或者代码可以私聊博主部分授课老师为邓俊辉教授,主要通过从贪心,分治,图搜索,动态规

文章图片
#算法#数据结构
【数据结构与算法】- 周测一

课程链接:驭风计划是由清华大学老师教授的,其分为四门课,包括: 机器学习(张敏教授) , 深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名,除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现,由于篇幅限制,只展示任务布置以及关键代码,如果需要报告或者代码可以私聊博主部分授课老师为邓俊辉教授,主要通过从贪心,分治,图搜索,动态规

文章图片
#算法#数据结构
【深度学习】- 作业5: Didi交通场景-车辆预测

本次案例将使用深度学习技术来完成城市交通场景下的目标检测任务,案例所使用的数据集由滴滴出行提供,基于D2-City大规模行车记录视频数据集[1],经过视频抽帧等预处理步骤得到。数据集共包含12,000张图像,每张图像的大小为1080×1920或720×1280,已划分为训练集(10,000张)、验证集(1,000张)、测试集(1,000张),其中训练集和验证集提供了检测标签,测试集仅提供图像,用于

文章图片
#深度学习#人工智能#目标检测 +1
【机器学习】 - 作业5: 基于Kmeans算法的AAAI会议论文聚类分析

每年国际上召开的大大小小学术会议不计其数,发表了非常多的论文。在计算机领域的一些大型学术会议上,一次就可以发表涉及各个方向的几百篇论文。按论文的主题、内容进行聚类,有助于人们高效地查找和获得所需要的论文。本案例数据来源于AAAI 2014上发表的约400篇文章,由UCI公开提供,提供包括标题、作者、关键词、摘要在内的信息,希望大家能根据这些信息,合理地构造特征向量来表示这些论文,并设计实现或调用聚

文章图片
#机器学习#人工智能#算法
自然语言处理:第一百零八章 大模型使用Safetensors不好吗?为什么还有GGUF

GGUF(GPTQ for GPUs Unified Format)是一种针对大语言模型(LLM)权重文件的统一格式,旨在简化和标准化不同模型格式之间的转换和加载。随着大语言模型的快速发展,不同的框架(如Hugging Face Transformers、TensorFlow、PyTorch等)和优化工具(如GPTQ、LoRA、INT8/INT4量化)可能生成不同格式的模型文件。GGUF格式的引入

文章图片
#自然语言处理#neo4j#人工智能 +3
LORA模型与基座大模型合并并由transformer的AutoModel推理

这里主要阐述的是Lora与LLM合并后,可以直接由Transformer的AutoModel去加载与推理。这里就不再赘述了,大概原理就是。

文章图片
#transformer#深度学习#人工智能 +1
自然语言处理:第三十五章Embedding 测评榜单MTEB

文章链接:项目地址:github地址:NLP的应用中,有一个最关键的步骤就是将文字/其他多模态的模型转换成词嵌入/向量化,而对应的这个模型便称之为Embedding模型。那么在这么多embedding模型里,如何评价好坏呢?本文就会介绍,(Massive Text Embedding Benchmark)是目前评测文本向量很重要的一个参考,其也是各大文本向量模型用来展示与其他向量模型强弱的一个竞技

文章图片
#自然语言处理#人工智能#机器学习 +3
【自然语言处理】 - 作业1: Word2Vec及TransE实现

Word2Vec是词嵌入的经典模型,它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型,它借鉴了Word2Vec的思路,用“头实体+关系=尾实体”这一简单的训练目标取得了惊人的效果。本次任务要求在给定的框架中分别基于Text8和Wikidata数据集实现Word2Vec和TransE,并用具体实例体会词向量和实体/关系向量的含义。

文章图片
#深度学习#人工智能#机器学习 +2
【自然语言处理】 - 作业3: 文本情感分析

情感分析旨在挖掘文本中的主观信息,它是自然语言处理中的经典任务。在本次任务中,我们将在影评文本数据集(Rotten Tomato)上进行情感分析,通过实现课堂讲授的模型方法,深刻体会自然语言处理技术在生活中的应用。同学们需要实现自己的情感分析器,包括特征提取器(可以选择词袋模型、n-gram模型或词向量模型)、简单的线性分类器以及梯度下降函数。随后在数据集上进行训练和验证。我们提供了代码框架,同学

文章图片
#自然语言处理#人工智能#机器学习 +1
    共 65 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 7
  • 请选择