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2025年3月21日

摘要: 中科院分区表查询地址:(2025版本) https://www.fenqubiao.com/ 阅读全文
posted @ 2025-03-21 10:29 Angry_Panda 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 地址: https://mp.weixin.qq.com/s/yBvB4LenmlbgPvX2HhWVPg 中科院分区表查询地址:(2025版本) https://www.fenqubiao.com/ 2025年期刊分区表沿用和增加如下规则: 1)沿用Review期刊分区规则,Review期刊不占用 阅读全文
posted @ 2025-03-21 09:14 Angry_Panda 阅读(12153) 评论(0) 推荐(0)

2025年3月20日

摘要: 共轭梯度法,是数值优化算法中才会用到的一个算法,可以说共轭梯度法并不是一个求最优值的算法,但是在数值优化算法中的那些球最优值的算法很多都会用到这个共轭梯度法,于是这个共轭梯度法也就显得蛮有用的。 共轭梯度法本身运算起来还是很消耗运算量的,平时见到的实现版本一般都是CPU版本,由于搞pytorch,突 阅读全文
posted @ 2025-03-20 20:39 Angry_Panda 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 注意: 本文是读windows 稀疏文件 (sparse file) 的一个实用场景——解决 SetEndOfFile 占据磁盘空间引入的性能问题的一些笔记。 在读这个blog之前是不了解磁盘系统的这个预分配的策略的,看了以后又多了些奇奇怪怪的知识。 重点: 写入 4G 文件末尾 1 个字节,消耗了 阅读全文
posted @ 2025-03-20 20:06 Angry_Panda 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 相关: https://mbd.baidu.com/newspage/data/videolanding?nid=sv_5442165276542667889&sourceFrom=qmj 阅读全文
posted @ 2025-03-20 10:22 Angry_Panda 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

2025年3月19日

摘要: 注意,本篇是一如既往的胡思乱想篇。 现在的AI发展速度很快,尤其是近几年大语言模型的表现尤为突出,由ChatGPT和DeepSeek等为代表的大语言模型已经在对话系统上通过图灵测试了,可以说使用统计学习方法的机器学习范式已经成为了人工智能领域最为强大的研究方向了,但是,虽然现在的AI发展如此强大,但 阅读全文
posted @ 2025-03-19 23:34 Angry_Panda 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在机器学习领域,泛化是一个很重要的概念,但是在大语言模型背景该概念却变得界限模糊起来了。 特别要说明,本文说的“泛化”概念的模糊化是特指大语言模型的背景下的情况。 在大语言模型之前,在机器学习中是需要根据数据集来区分任务的,也就是说都是图像识别任务或对话系统任务的话也是需要区分出有的视觉任务是区分猫 阅读全文
posted @ 2025-03-19 13:59 Angry_Panda 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 相关: 数值优化 —— 信赖域算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/364296114 根据https://zhuanlan.zhihu.com/p/364296114可以知道DogLeg算法的置信域算法的步骤如下: 不过,需要注意的是这个算法步骤可能存在描述的错误,原因h 阅读全文
posted @ 2025-03-19 13:27 Angry_Panda 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数值优化 —— 信赖域算法 相关: 图片来自: https://huaweicloud.csdn.net/638084a2dacf622b8df89657.html 信赖域算法 之 The Dogleg Method Question Give: f(x,y)=100(y-x2)2+(1-x)^2 阅读全文
posted @ 2025-03-19 09:41 Angry_Panda 阅读(81) 评论(0) 推荐(0)

2025年3月18日

摘要: 数值优化 —— 二次近似模型数值优化 DeepSeek 思考过程: 嗯,用户问“二次近似模型是什么”,需要详细解释这个概念。首先,我需要确定用户可能的背景。他们可能在学习数值优化,或者在研究机器学习中的优化算法时遇到了这个概念。二次近似模型在优化算法中很常见,比如牛顿法、置信域方法等都会用到。用户可 阅读全文
posted @ 2025-03-18 23:29 Angry_Panda 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
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