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fatal: could not create work tree dir ‘xxx’: Permission denied解决办法

场景:当去clone仓库的时候发生错误报错内容:fatal:couldnotcreateworktreedir‘hui-mobile2.0’:Permissiondeniedcsdn检测到文章质量不佳,加一行代码自查方法:去磁盘根目录下,右键–>新建,如果只有文件夹一个选项,并且文件夹前面还有管理员权限的图标,就证明你也是把权限给关了解决办法:在磁盘任意位置,右键–>属性–>选择“安全”选项–>选中AuthenticatedUsers–>编辑,把完全控制打上√,等待电脑系统重置权限完毕,就可以了

python - SQLite3 Python : How to do an efficient bulk update?

我可以使用以下代码在Python(2.7)上的Sqlite3中进行非常高效的批量插入:cur.executemany("INSERTINTO"+tableName+"VALUES(?,?,?,?);",data)但我无法获取更新以高效工作。我认为这可能是数据库结构/索引的问题,但即使在只有一个100行的表的测试数据库上,更新仍然需要大约2-3秒。我尝试了不同的代码变体。我拥有的最新代码来自thisanswer之前关于update和executemany的问题,但它对我来说和我所做的任何其他尝试一样慢:data=[]forsinsources:source_id=s['source_id

python - SQLite3 Python : How to do an efficient bulk update?

我可以使用以下代码在Python(2.7)上的Sqlite3中进行非常高效的批量插入:cur.executemany("INSERTINTO"+tableName+"VALUES(?,?,?,?);",data)但我无法获取更新以高效工作。我认为这可能是数据库结构/索引的问题,但即使在只有一个100行的表的测试数据库上,更新仍然需要大约2-3秒。我尝试了不同的代码变体。我拥有的最新代码来自thisanswer之前关于update和executemany的问题,但它对我来说和我所做的任何其他尝试一样慢:data=[]forsinsources:source_id=s['source_id

关于credal set和credal decision tree的一点思考(其实就是论文笔记)

阅读Abellán老师的Credal-C4.5时,发现好难。。。然后又额外补充了一些论文,终于稍微懂一点点了,所以记录如下。credalset在DStheory的定义如下[1]:这句话的意思是(证据理论中的)credalset是一个概率的凸集,这里面的概率p(x)受到上界pl函数和下界bel函数的控制(约束),而p(x)是不定的,从而构成了一个集合。这个东西往外推广,得到如下形式:l(x)≤p(x)≤u(x)l(x)\leqp(x)\lequ(x)l(x)≤p(x)≤u(x)其中l(x)l(x)l(x)和u(x)u(x)u(x)是已知的下界和上界,这样的概率(泛函?)都称为是credalset

论文笔记--LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

论文笔记--LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1数据集3.2模型训练4.数值实验5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题:LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels作者:Touvron,Hugo,etal.日期:2023期刊:arxivpreprint2.文章概括  文章利用公开数据集训练并发布了一系列大语言模型LLaMA,在多个NLP下游任务中性能超过了GPT-3和PALM等模型。3文章重点技术3.1数据集Englis

B树(BTree)与B+树(B+Tree)

B树是什么?B树是一种多路平衡查找树平衡,指的是子树高度相同(即所有叶子结点均在同一层),即每个结点的平衡因子均等于0多路,就是它除了根结点外(之所以根结点的分叉数不限定,是因为当整棵树只有1个关键字,根结点只能有2个分叉),其余每个结点都至少有m/2向上取整个分叉。(m是它的阶,同时m也是结点的最大分叉数,也可以理解为每个结点最多有m棵子树)(1)所有结点中,拥有孩子个数最多的,也就是分叉数最大值,称为整棵B树的阶。例如:结点最多有3个分叉,则称为3阶B树(2)每个结点中包含的多个数据元素,称之为“关键字”,当某个结点有m棵子树的时候,则一定有m-1个关键字。如下图中有3个分叉的结点,只能在

注意力机制——ECANet(Efficient Channel Attention Network)

ECANet(EfficientChannelAttentionNetwork)是一种新颖的注意力机制,用于深度神经网络中的特征提取,它可以有效地减少模型参数量和计算量,提高模型的性能。ECANet注意力机制是针对通道维度的注意力加权机制。它的基本思想是,通过学习通道之间的相关性,自适应地调整通道的权重,以提高网络的性能。ECANet通过两个步骤实现通道注意力加权:   1.提取通道特征       2.计算通道权重用pytorch实现ECANet注意力机制:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassECANet

database - An Efficient Lookup Table in redis--使用redis sets实现?

我想使用redis来存储大量的user_ids以及其中的每一个ids,该用户先前分配给的“组ID”:User_ID|Group_ID1043|22403|1user_id的数量相当大(约1000万);独特的数量组ID大约为3-5。我做这个LuT的目的是例行公事:找到给定用户的组ID;和返回具有相同的其他用户(指定长度)的列表给定用户的组ID在Redis中可能有一种惯用的方法来执行此操作,或者至少是一种最有效的方法。如果是这样,我想知道它是什么。这是我的工作实现的简化版本(使用python客户端):#assumearedisserverisalreadyrunning#createsom

database - An Efficient Lookup Table in redis--使用redis sets实现?

我想使用redis来存储大量的user_ids以及其中的每一个ids,该用户先前分配给的“组ID”:User_ID|Group_ID1043|22403|1user_id的数量相当大(约1000万);独特的数量组ID大约为3-5。我做这个LuT的目的是例行公事:找到给定用户的组ID;和返回具有相同的其他用户(指定长度)的列表给定用户的组ID在Redis中可能有一种惯用的方法来执行此操作,或者至少是一种最有效的方法。如果是这样,我想知道它是什么。这是我的工作实现的简化版本(使用python客户端):#assumearedisserverisalreadyrunning#createsom

data-structures - 为什么 Redis SortedSet 使用 Skip List 而不是 Balanced Tree?

Redis文档如下:ZSETsareorderedsetsusingtwodatastructurestoholdthesameelementsinordertogetO(log(N))INSERTandREMOVEoperationsintoasorteddatastructure.TheelementsareaddedtoahashtablemappingRedisobjectstoscores.AtthesametimetheelementsareaddedtoaskiplistmappingscorestoRedisobjects(soobjectsaresortedbysco