目录引言整体结构图方法介绍训练visionvocabulary阶段PDF数据目标检测数据训练Vary-toy阶段Vary-toy结构数据集情况预训练阶段SFT阶段写在最后引言论文：SmallLanguageModelMeetswithReinforcedVisionVocabularyPaper|Github|Demo说来也巧，之前在写论文阅读：Vary论文阅读笔记文章时，正好看到了Vary-toy刚刚发布。这次，咱也是站在了时代的前沿，这不赶紧先睹为快。让我看看相比于Vary，Vary-toy做了哪些改进？整体结构图从整体结构来看，仍然沿用了Vary系列结构。先利用Vary-tiny+pip
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入 4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入 从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA） 对6个连续型的数值型变量进行主成分分析。PCA（主成分分析）是通过正交变换把一组相关变量的观测值转化成一组线性无关的变量值，即主成分的一种方法。PCA通过使用主成分把特征向量投影
1.背景介绍深度学习和知识挖掘是人工智能领域的两个重要分支，它们在过去的几年里取得了显著的进展。深度学习通过模拟人类大脑中的神经网络结构，自动学习出复杂的模式和特征，从而实现智能化的决策和预测。知识挖掘则通过数据挖掘、知识发现和数据分析等方法，从大量数据中提取有价值的知识和规律，为决策提供支持。在本文中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是一门研究如何让机器具有智能
AI之DL：人工智能领域—深度学习的发展历程之深度学习爆发的三大因素、探究DL为什么耗算力目录深度学习的发展历程之深度学习爆发的三大因素
前言本人在准备RoboMaster比赛时负责编写哨兵机器人的决策代码，在查询资料后可知需要进行关于BehaviorTree（以下简称BT树）的学习，不过BT树的官方教程过于简单并且并无过多言语描述并且网上我暂时没有搜索到系统性BehaviorTree_cpp的学习路线，更多的只是与虚幻引擎当中的行为树蓝图有关的教程。本着没有教程就创造教程以及作为自己的备忘录的初衷，本人决定开启本文的编写。由于本人对于端口、xml文件编写的了解程度可算作为0，所以当中的表述会有些出入甚至是完全错误，也请各位在发现本人表述上有错误时可以及时指正，本文持续更新。那么让我们开始关于BT树的学习路程吧！一、何为BT树1
需求1：使用脉冲边沿检测法设计一个上下降沿检测功能使用脉冲边沿检测法设计一个上下降沿检测功能1，使用clk脉冲来临时pluse移位赋值preg1preg2preg1比pluse晚一个时钟，preg2比preg1晚一个时钟在利用与/非指令合并，生成上升沿的一个脉冲的r_pluser_pluse[0]r_pluse[1]2,代码实现vlg_design//*使用脉冲边沿检测法设计一个上下降沿检测功能*//`timescale1ns/1psmodulevlg_design(inputclk,//100Minputpulse,//inputrest_n,outputo_pulse_pos,//输出pl
最近，我发现了一个超级强大的人工智能学习网站。它以通俗易懂的方式呈现复杂的概念，而且内容风趣幽默。我觉得它对大家可能会有所帮助，所以我在此分享。点击这里跳转到网站。文章目录1.安装Docker2.Docker本地部署Leanote蚂蚁笔记3.安装cpolar内网穿透4.固定Leanote蚂蚁笔记公网地址本篇文章介绍如何使用Docker部署Leanote蚂蚁笔记，并且结合cpolar内网穿透实现公网远程访问本地笔记编辑并制作个人博客等。Leanote蚂蚁笔记是一款云笔记工具，蚂蚁笔记（又名LeaNote）就是一款国产开源的私有云笔记软件。它支持普通格式笔记、Markdown语法、专业数学公式编辑
目录一、基础学习网站Python官方教程Python官方安装包地址PyCharm下载地址anaconda3清华开源下载地址二、爬虫学习网站requests官方学习网站BeautifulSoup文档网站selenium官方学习网站scrapy中文学习网站三、数据分析学习网站numpy官方文档网站pandas官方文档网站sklearn官方文档网站四、数据可视化学习网站matplotlib官方学习网站pyecharts官方文档网站seaborn官方文档网站plotly官方文档网站五、机器学习网站TensorFlow官方网站paddlepaddle官方网站福利一、基础学习网站Python官方教程htt
前言一开始认识跑哥是在一篇朋友圈爆火的文章上，在阅读后发现跑哥写的文章确实写得清晰易懂，并经常用我们熟悉的事物进行类比，让我们可以熟悉代入理解，并加强记忆，文章通俗易懂而无浮藻，让人眼前一亮，毕竟，在这个世界上有海量的文章，而是有用简洁能让人读懂的内容却很少。在粗略地全部翻了跑哥以前的文章后，发现他还写了几本书，本质上就是把公众号上的文章整合到一起，出版成书。于是我便决定拜读一下这些书，当成加深记忆，并动手写一篇读书笔记出来，毕竟跑哥的秘诀就是读完要做笔记发微博，写成自己的文字表达出来，才算自己的。关键词向上生长全篇围绕着这几个关键词展开：学习认知跨越阶层乐观积极选择周期与趋势财富运气魔鬼细节
Homework3数据集下载在本地环境下进行实验总是令人安心，但是又苦于网上找不到数据集，虽然kaggle上有数据集但是下载存在问题于是有了一个天才的想法，间接从kaggle上下载（利用output文件夹中的文件是可下载这一机制将数据集从input文件夹拷贝到output文件夹），具体操作如下图等待数据集拷贝到output后，点击输出的蓝色链接即可下载。相关代码由下给出!python-mzipfile-c/kaggle/working/Dataset.zip/kaggle/input/ml2022spring-hw4/Dataset#copy数据集到output文件夹，此过程可能较慢impor
