朴素贝叶斯法朴素贝叶斯是一种用先验概率估计后验概率的模型，通过估计先验概率得到样本和类别的近似联合概率，随后通过联合概率分布获得需要的后验概率分布进而实现分类。本次介绍的朴素贝叶斯法主要包括三块：总体思想(将后验概率转换为先验概率)、极大似然估计(使用极大似然法估计先验概率)、贝叶斯估计(使用贝叶斯估计得到先验概率)。符号说明设输入空间\(\mathcal{X}\subseteq\mathbf{R}^n\)为\(n\)维向量的集合，输出空间的集合\(\mathcal{Y}=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}\)，则在样本(示例，特征向量)\((\bm{x},y)\)中\(\bm{x}
基于HuggingFace的Transformer库，在Colab或Kaggle进行预训练。本教程提供：英文数据集wikitext-2和代码数据集的预训练。注：可以自行上传数据集进行训练目的：跑通自回归语言模型的预训练流程一、准备1.1安装依赖!pipinstall-Udatasets!pipinstallaccelerate-U注意：在Colab上训练时，最好将datasets更新到最新版（再重启kernel），避免版本低报错colab和kaggle已经预安装transformers库1.2数据准备加载数据fromdatasetsimportload_datasetdatasets=load
基于HuggingFace的Transformer库，在Colab或Kaggle进行预训练。鉴于算力限制，选用了较小的英文数据集wikitext-2目的：跑通Mask语言模型的预训练流程一、准备1.1安装依赖!pip3install--upgradepip!pipinstall-Udatasets!pipinstallaccelerate-U注意：在Kaggle上训练时，最好将datasets更新到最新版（再重启kernel），避免版本低报错colab和kaggle已经预安装transformers库1.2数据准备加载数据fromdatasetsimportconcatenate_datase
原作：格列高利的伊格内修斯引言：从语言到视频 AI行业的下一个里程碑--视频的征服真在加剧。借助业界最热门的创新之一“RingAttention（环形注意力、环形使者）”，一组研究人员构建了LWM视频模型，尽管这些模型还非常小，但包含的功能超越了目前ChatGPT的能力。然而，基于视频的模型作为大型语言模型（LLMs）的潜在“升级”，可能会带来意想不到的后果，向其已经令人印象深刻的监视、定位和潜在操纵的武器库中又增加了一种手段。模态的征服对于人工智能来说，征服视频始终是一个具有标志性意义的事件。 黄金模态视频通常被视为数据的圣杯，被认为是解锁人工智能的关键力量，因为视频通过一种形式封装了我们世
本文主要是记录下如何编译monoandroid以及遇到的一些问题。编译环境虚拟机下ubuntu22.04.3-desktop-amd64gccversion11.4.0(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)unitymono版本unity-2021.3-mbe编译前准备克隆mono仓库，初始化所有gitsubmodules:仓库地址：https://github.com/Unity-Technologies/mono/克隆mono仓库到本地目录，github上克隆较慢，可以去gitee上找镜像源。记得切换分支为你需要编译的版本，我这里选择的是unity-2021.3-mbe
目录1.一元线性回归（1）线性回归模型的定义（2）一元线性回归的数学原理（3）一元线性回归的代码实现1.绘制散点图2. 引入Scikit-learn库搭建模型3.模型预测4.模型可视化5.线性回归方程构造（4）案例：不同行业工作年限与收入的线性回归模型1.案例背景2.读取数据3.模型搭建4.模型可视化5.线性回归方程构造6.补充：一元多线性回归2.线性回归模型评估（1）模型评估的编程实现（2）模型评估的数学原理1.R-squared的理解2.Adj.R-squared的理解（过拟合与欠拟合）3.P值的理解3.多元线性回归（1）多元线性回归的数学原理和代码实现（2）案例：客户价值预测模型1.案例
一、ChatGLM-6B模型ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：（1）更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，*ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能*。（2）更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新
AI回答：在Unity中，清除缓存可以解决一系列问题，从错误的资产导入到编译问题。以下是如何清除Unity缓存的几种方法：1.**清除AssetImporter缓存** 在Unity的菜单栏中，选择`Assets`>`ReimportAll`。这将迫使Unity重新导入所有的资源，从而清除与资源导入相关的所有缓存。2.**删除Library文件夹** 关闭Unity编辑器。 在你的项目目录下，删除名为`Library`的文件夹。这个文件夹包含了编译后的脚本和其他资产的缓存数据。重新打开项目时，Unity将重新生成这个文件夹。 **注意：建议在执行此操作前进行备份，因为部分自
文章目录层（Layer）什么是LayerLayer的应用场景Layer层的配置（Tags&Layers）Layer的数据结构LayerMaskLayer的选中和忽略Layer的管理（架构思路）层碰撞矩阵设置（LayerCollisionMatrix）层排序（SortingLayers）设置2D物体的SortingLayer设置2D物体的OrderInLayer标签（Tag）Tag标签的配置给物体设置标签Tag的基本用法获取场景中的物体判断物体是否具有某个TagTag标签的应用场景层（Layer）什么是Layer在Unity中，Layer的核心作用其实就是给游戏对象分类，这样我们就可以针对这些类
在使用Unity开发Android的过程中，可以通过使用UnityRemote这个app来和真机连接，进而在真实环境下进行测试性能等工作，而本次则是由于其他问题引出的一个小坑，记录以备后续查询。这次是由于在自学过程中遇到的一个工程，虽然是面向安卓开发的，问题是在Unity的Game界面无法进行局内的点击操作，经过查看，其内部代码使用了Input.touches来获取点击信息，这个接口貌似只在移动端才有效，所以在Unity自带的Game界面无法进行游戏操控。虽然也可以自己改代码解决，但是也想着之前没用模拟器连接过Unity所以特此尝试。第一步：给模拟器安装UnityRemote5第二步：开启模拟
