为什么要求逆？正常做子集卷积exp的时候递推求\(G=\exp(F)\)的系数时要用。什么情况下不能求逆？模\(2^{64}\)，或者压根不取模。我们可能会想，算出来肯定除得尽啊，因为组合意义上是不会出现分数的。并非如此，例如我们可能会尝试算\(\exp(x)\cdot\exp(2x)\)的\([x^3]\)处的系

闲话待补推歌：滴答滴答by星葵etal.feat.洛天依V5Nature抓住你的耳朵！败祭昨天jjdw水了一篇闲话。那我就来补完一下做法吧（感谢大自然的馈赠P6049燔祭计数\(n\)个点的有标号有根树，满足点权为\([1,m]\)内整数，且满足大根堆性质。对\(998244353\)取模。\(n\le

1.引言1.1.离散数据采样的意义离散数据采样在深度学习中起着至关重要的作用，它直接影响到模型的性能、泛化能力、训练效率、鲁棒性和解释性。首先，采样方法能够有效地平衡数据集中不同类别的样本数量，使得模型在训练时能够更均衡地学习各个类别的特征，从而避免因数据不平衡导

这篇文章中，我简要实现一下大语言模型的MOE模块。MOE模块位于每个GPT层中，位于注意力模块的后面，每个MOE模块包含若干个MLP模块作为专家。这些专家是稀疏的，也就是每次选择部分来调用，并不会调用全部，从而节省宝贵的算力。首先定义一些常量，通常应该在模型配置文件里面。bs=5#批

1.IEEE标准754  IEEE标准754制订了表示浮点数的标准，解决了浮点数在不同机器上的可移植性。该标准使用      F=(-1)s *M*2E  形式来表示一个实数。  s:表示符号，1为负实数，0为正实数；  M:表示尾数，是一个二进制小数；  E:表示阶码，对

摘要  介绍计算机对 exp(x)以及pow(x,y)函数的错误计算误差。例1. 计算exp(650.984)的值。   不妨用下列C代码计算：则在VisualStudio2010下保留有15位有效数字的值为 0.523309968064614e283。与15位的正确结果 0.523309968064595e283相比，后面3位

目录概SAT代码ChenD.,O'BrayL.andBorgwardtK.Structure-awaretransformerforgraphrepresentationlearning.ICML,2022.概Graph+Transformer+修改attention机制.SATTransformer最重要的就是attention机制:\[\text{Attn}(x_v)=\sum_{v\in

交叉熵的概率计算取决于具体应用和模型，但在分类问题中，通常通过神经网络或其他分类模型来得到预测概率。以下是计算步骤的概述：###步骤1：模型输出对于分类问题，模型输出的是每个类别的得分或原始值（logits）。例如，对于一个有\(C\)个类别的分类问题，模型输出一个长度为\(C\)的向

目录1.前言2.脉冲压缩原理3.匹配滤波器4.频域相乘法5.举例微信公众号获取更多FPGA相关源码：1.前言为了解决传统单频脉冲雷达面临的作用距离和空间分辨力之间的矛盾，脉冲压缩理论被提出。在接收端设计一个和发射信号能够“共轭匹配”的网络来实现脉冲压缩。接收到的回

原题链接题解由于使用操作二会让负数变成正数，所以我们考虑让操作二在c最小且为负数的点使用在使用完操作二之后，之后的c肯定非负，所以在此之后两种操作都可以使用实施先判断存不存在c最小且为负数的点，然后再统计所有c最小且为负数的点的贡献code#include<bits/stdc++.h>usin

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss-CrossEntropyLossflyfish本系列的主要内容是在2017年所写，GPT使用了交叉熵损失函数，所以就温故而知新，文中代码又用新版的PyTorch写了一遍，在看交叉熵损失函数遇到问题时，可先看链接提供的基础知识，可以有更深的理解。深入理解交叉熵损

系列文章目录文章目录系列文章目录一、二响应模型的不同表达方式和响应函数二、二响应模型的性质（一）二响应变量的条件数学期望与方差（二）二响应模型参数的极大似然估计（三）二响应模型的优势三、二响应模型参数的假设检验（一）对数似然比检验方法（二）Wald统计量（三）得分统计量（四）模型

神经网络应该由若干神经元组成。前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量\(\vecx\)，那么此神经元的净输入为：\[z=x\omega+b\]其中\(\omega\)称为权重向量。这里认为\(x\)是行向量，而\(\omega\)是列向量。神经元还有一个激活函数\(f(\c

@TOC本文介绍了NeMo如何训练llama2_7b模型1.参考链接支持的模型列表功能特性LLAMA2端到端流程(基于NeMo-Framework-Launcher)2.创建容器dockerrun--gpusall--shm-size=32g-ti-eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all\--privileged--net=host-v$PWD:/home\

Exp-Golomb指数哥伦布码指数哥伦布码(Exponential-Golomb)属于熵编码，属于无损编码H.264中使用的是0阶指数哥伦布编码，编码方式如下：以待编码码号code_num=3为例：第一步：将code_num+1,即3+1=4第二步：将4写为二进制的形式：100第三步：计算100的比特个数为3，在100前面写（3-1）个0，得到

0×01前言ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）是当今备受瞩目的智能AI聊天机器人之一。它不仅能够实现基本的语言交流，还具备许多强大的功能，例如文章撰写、代码脚本编写、翻译等等。那么我们是否可以利用ChatGpt去辅助我们完成一些工作呢？比如当一个产品存在安全

近年脑肿瘤发病率呈上升趋势，约占全身肿瘤的5%，占儿童肿瘤的70%。CT、MRI等多种影像检查方法可用于检测脑肿瘤，其中MRI应用于脑肿瘤成像效果最佳。精准的脑肿瘤分割是病情诊断、手术规划及后期治疗的必备条件，既往研究者对脑部肿瘤分割算法进行了深入研究，并取得了很多成果。然而脑

语法关于正则表达式的相关知识，大家可以阅读一篇非常有名的博客叫《正则表达式30分钟入门教程》，读完这篇文章后你就可以看懂下面的表格，这是我们对正则表达式中的一些基本符号进行的扼要总结。符号解释示例说明.匹配任意字符b.t可以匹配bat/but/b#t/b1t等\w匹配字母/

集中不等式（concentrationinequalities）是在概率论和统计学中用于描述随机变量（尤其是随机变量的和或函数）的集中程度的一类不等式。它们为随机变量偏离其期望值的概率提供了上界。这些不等式在很多领域都有应用，包括机器学习、统计学习理论、组合数学和随机过程等。下面介绍几

《动手学深度学习》笔记——深度神经网络DNN教材：https://zh-v2.d2l.ai文章目录1线性回归1.1线性模型1.2损失函数：均方差/L2损失1.3解析解1.4基础优化算法：梯度下降1.5PyTorch实现2softmax回归2.1分类问题2.2softmax运算2.3损失函数：交叉熵损失2.4PyTorch实现

在web开发中，用户登录后需要保存登录信息进行身份识别，登录后的操作都需要带上身份信息请求接口。保存登录信息有多种方法，这里使用cookie进行操作。最终成果：封装cookie操作模块//utils/cookie.jsexportdefault{//设置cookiesetCookie:function(name,value,

开源好用的表达式计算语言FEL，可惜了官网文档不在国内，我来个过来。Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎Fel在源自于企业项目，设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求。Fel是开放的，引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换。Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+、-等都是F

Kriging笔记_代理模型由于Kriging模型不仅能对未知点的适应值进行预测，还能对其预测的不确定性进行估计。因此，其被广泛应用于代理模型辅助进化算法中，以解决昂贵单目标或多目标优化问题。使用下面的公式来估计未知点x的适应值：(均值+正态分布求解适应度值)

一、实验目的LL(1)的含义：第一个L表明自顶向下分析是从左向右扫描输入串，第2个L表明分析过程中将使用最左推导，1表明只需向右看一个符号便可决定如何推导，即选择哪个产生式进行推导。LL(1)预测分析方法是确定的自顶向下的语法分析技术。本次实验的主要目的就是要加深对LL（1）预测