文章目录波动与相位物理学中波动波动的基本类型波的特性波的传播方程波的干涉、衍射和反射常见波动实例简谐波简谐波的基本原理简谐波的数学公式各参数的意义和计算计算波速简谐波的能量简谐波的图像简谐波的应用总结波动的原理涉及一种周期性的扰动波动的原理波动的数

全文总结本文介绍了phi-1.5技术报告，探讨了更小的Transformer基语言模型的能力。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是近年来大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的显著进步，特别是像GPT-4这样的最新一代模型展示了前所未有的能力。然而，这些模型的规模也带来了巨大的经济

技术背景关于增强采样（EnhancedSampling）算法的具体原理，这里暂不做具体介绍，感兴趣的童鞋可以直接参考下这篇综述文章：Enhancedsamplinginmoleculardynamics。大致的作用就是，通过统计力学的方法，使得目标分子的CV（CollectiveVariables）具有一个尽可能大的采样子空间，并且可以将其还

论文《Non-localNeuralNetworks》为了满足即插即用的功能，本博客重写nonlocal块，并可以根据自己的喜好选择2D卷积或者3D卷积，并可以选择是否使用bn层或pool。nonlocalblock模块图3D代码如下：classNonlocal_3d(nn.Module):def__init__(self,dim,dim_inner,pool

球坐标下的Laplace算子推导Ciallo～(∠・ω<)⌒★我是赤川鹤鸣！在学习球谐函数的时候，第一次听说球坐标下的Laplace算子这一概念.在查阅了一些资料后，现在整理出球坐标下拉普拉斯算子的推导公式.1.球坐标我们非常熟悉的坐标系是初中时学习过的具有\(2\)个维度\(x\)和

不同坐标下的积分直角坐标系体积元素：\(dV=dxdydz\)平行于xy平面的面积元素：\(dA=dxdy\)平行于yz平面的面积元素：\(dA=dydz\)平行于xz平面的面积元素：\(dA=dxdz\)球坐标系体积元素：\(dV=r^2sin\thetadrd\thetad\phi\)位于\(r=constant\)球面上的面积元素：\(dA=r^2sin\th

伯恩斯坦引理：若\({\rmcard}X\le{\rmcard}Y\)且\({\rmcard}Y\le{\rmcard}X\)，则\({\rmcard}X={\rmcard}Y.\)证明：由条件得存在单射\(f\colonX\longrightarrowY\)和\(g\colonY\longrightarrowX.\)，取\(g\)的一个左逆\(h\colonX\longrightarrow

分圆多项式(CyclotomicPolynomial)对于任意正整数\(n\)，\(\Phi_n⁡(x)\)是一个不可约的首一多项式，其中\(\Phi_n⁡(x)\)表示第\(n\)个分圆多项式，满足\(\Phi_n⁡(x)│x^n-1\)，任意\(k<n\)，\(\Phi_n⁡(x)∤x^k-1\)。且这个多项式的根都是单位根\(e^{2iπ\frac{k}{n}}\)，所以这个多项式

LLaVA++:视觉语言AI的新里程碑在人工智能快速发展的今天,多模态AI系统正在成为研究的热点。近日,来自MohamedbinZayed人工智能大学(MBZUAI)的研究团队推出了LLaVA++项目,这是对原有LLaVA(LargeLanguageandVisionAssistant)模型的重大升级,通过整合最新发布的LLaMA-3和Phi-

目录概AuxiLearn问题设定理解两阶段的训练代码NavonA.,AchituveI.,MaronH.,ChechikG.andFetayaE.Auxiliarylearningbyimplicitdifferentiation.ICLR,2021.概通过implicitdifferentiation优化一些敏感的参数.AuxiLearn在实际的训练中,我们常常会通过

本文是LLM系列文章，针对《Vision-LanguageandLargeLanguageModelPerformanceinGastroenterology:GPT,Claude,Llama,Phi,Mistral,Gemma,andQuantizedModels》的翻译。胃肠病学中的视觉语言和大型语言模型表现：GPT、Claude、Llama、Phi、Mistral、Gemma和量

一直在抄脚本，终于想着来看看原理了。dp是什么？ dp=dmod(p-1)基本前备知识 e*d=1modϕ(n)那么开推吧dp=dmod(p-1)-->dp*e=e*dmod(p-1)-->e*d=dp*emod(p-1)-->e*d=dp*e +k1*(p-1)       -->dp*e+k1*(p-1)=1mod

A.赛事找规律找到了，可惜差一步，然后用了oies。欧拉定理：若\(gcd(a,m)=1\)，则\(a^{\phi(m)}\equiv1(mod\m)\)。发现1和\(2n\)永远都不会动，并且当2归位时，整套牌也都归位了，所以先只考虑2的位置变化。如果\(n\)无线大，第\(i\)次操作后2的位置为\(2^i+1

电通量（electricflux）图示：公式：dϕ=E⃗

因为\(\varphi(x)\)的值只与\(x\)的不同质因子有关，又因为\(2^{31}\)之内的数的质因子个数不超过\(10\)，所以容易枚举\(10\)个位置上填入的质因子打出朴素的暴力，简单剪枝后得到\(20\)分。注意需要先判掉\(x=n+1\)的情况。考虑优化：因为\(\varphi\)的值只与质因

一.ctfshow1.babyrsaimportgmpy2fromCrypto.Util.numberimport*e=65537p=104046835712664064779194734974271185635538927889880611929931939711001301561682270177931622974642789920918902563361293345434055764293612446888383912807143394009019803471816

Phi-2:Thesurprisingpowerofsmalllanguagemodelshttps://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models/ Phi-2EvaluationBelow,wesummarizePhi-2performanceonacademicbenchmarkscomparedtopopularla

引入  核函数的功能是将一组数据映射到更高维的特征空间，这样可以让在低维无法线性分类的数据能够在高维空间下被分类。  可以证明，如果原始数据是有限的维度，那么一定存在一个高维特征空间使得样本线性可分。  文章内容由《机器学习》相关内容，网络资源，GPT回答和个人

先放一下官方的wp（我这里只放我出的题）：https://j0zr0js7k7j.feishu.cn/wiki/XN3BwnHrZihQ3ZkhEyocb5EJnUd没有n啊fromCrypto.Util.numberimport*importgmpy2flag=b'BaseCTF{}'m=bytes_to_long(flag)p=getPrime(512)q=getPrime(512)n=p*qe=65537phi=(p-1)*(q-1)d

其实是因为莫反的题非常非常要用这个所以才来学。有些莫反甚至要求灵活运用，而不只是求\(\sum\mu(n)\)和\(\sum\phi(n)\)前置的芝士狄利克雷卷积对于两个数论函数\(f,g\)，他们两个函数的前\(n\)项的狄利克雷卷积表示为\((f*g)(n)\)，\((f*g)(n)=\displaystyle\sum_{d|n}f(d)g(\fra

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ConvertsLLA(Latitude,Longitude,Altitude)datatoanextendedstate%vectorincludingattitude(psi,theta,phi).%%ConversionProcess:%1.ConvertLLAtoECEF(Earth

前言家人们！微软又用爱发电了！一觉醒来，微软发布了最新的小模型三兄弟：Phi-3.5-MoE-instructPhi-3.5-mini-instructPhi-3.5-vision-instruct三兄弟的表现可以说是相当的不错，其中，Phi-3.5-MoE在基准测试中击败了Llama3.18B、Mistral-Nemo-12B，Gemini1.5Flash。在推理能力方面它也优

2.(a)BrieydescribehoworthogonalpolynomialscanbeusedtofindthenodesofGaussianquadra-turerulesforaweightedintegral∫a

PBR-BookCh8ReflectionModelsReflectionModels(pbr-book.org)球坐标系中，使用\((\theta,phi)\)\(\theta\)givendirectiontothe\(z\)axis\(\phi\)theangleformedwiththe\(x\)axisafterprojectionofdirectionontothe\(xy\)lane.

欧拉函数定义对于任意的正整数\(n\)，欧拉函数\(\phi(n)\)表示小于等于\(n\)的所有数中与\(n\)互质的数的个数。暴力实现那么根据定义，不难直接打出一个时间复杂度\(O(n)\)的代码，枚举所有小等于\(n\)的数字\(i\)，若\(\gcd(n,i)=1\)则答案\(+1\)。代码：#include<bi