title: 人工智能课程笔记date: 2021-11-05 14:11:24tags: AI Course考完AI了，把笔记保存一下吧。描述了一些关键知识的理解（因为抓紧复习所以有些地方写的并不详尽）。

具体的方法进入https://huggingface.co/huawei-noah/TinyBERT_General_4L_312D/tree/main链接中，download其中的model参数，以及词典表、config。在使用HuggingFace的transformer下的BertForMaskedLM进行预训练语言模型的load时，bert会占用很大的显存。这里可以考虑使用TinyBERT

git clone的时候发现机器无法解析github.com，其实应该改用ssh协议去clone，但是我用的是公用的机器，密钥对一直没配置好，所以也就堵死了。那么如果想让机器能解析github.com，（机器本身没有ping命令）我在我本机器ping github.com，看到ip，然后把ip写入机器的。

title: 人工智能课程笔记date: 2021-11-05 14:11:24tags: AI Course考完AI了，把笔记保存一下吧。描述了一些关键知识的理解（因为抓紧复习所以有些地方写的并不详尽）。

title: 人工智能课程笔记date: 2021-11-05 14:11:24tags: AI Course考完AI了，把笔记保存一下吧。描述了一些关键知识的理解（因为抓紧复习所以有些地方写的并不详尽）。

素数筛法一般筛法：一般筛法适用于单个元素的检验，就是简单地对于一个元素 n 从2至 sqrt(n)进行检验能否整除，有一个就不是素数。代码如下：//原始筛选法->适用于单个元素的检验bool isprime_A(int n){for(int i = 2;i < sqrt(n);i++){if(n % i == 0){return false;}}return tru

很简单，我download下来的代码没有并没有模型参数的文件，所以去。里面放的是模型参数文件所在的文件夹而不是文件本身。下载然后放到文件夹里就好了。

已经在model/stable-diffusion文件夹下放进去了sdxl0.9的safetensor文件，但是在切换model的时候，会报错model的shape不一致。update一些web-ui项目就可以，因为当前项目太老了，没有使用最新的版本。

title: 三层感知机-step by stepdate: 2021-11-09 23:12:33tags: 机器学习实现内容：实现一个三层感知机对手写数字数据集进行分类绘制损失值变化曲线完成kaggle MNIST手写数字分类任务，根据给定的超参数训练模型，完成表格的填写实现数据集使用手写数字集。并且40%作测试集，60%做训练集。import matplotlib.pyplot as plt

title: Adaboostdate: 2021-12-21 01:27:40tags: 机器学习关于AdaboostAdaboost算法是针对二分类问题提出的集成学习算法，是boosting类算法最著名的代表。当一个学习器的学习的正确率仅比随机猜测的正确率略高，那么就称它是弱学习器，当一个学习期的学习的正确率很高，那么就称它是强学习器。而且发现弱学习器算法要容易得多，这样就需要将弱学习器提升为