机器学习概念就是使计算机模拟人类的学习过程，通过分析大量数据，完成任务，处理问题。这个过程简单来说就是，使计算机寻找到一个函数，构建起一个模型，通过数据使模型准确化，便于输出目标结果。机器学习类型机器学习根据其所需完成的任务不同，需要寻找不同类型的函数。类型一：回归（Regr

3.1局部极小值与鞍点3.1.1临界点及其分类参数对于损失函数的微分为零时，就无法进一步优化了，训练即停止了。所以我们把这些梯度为零的点统称为临界点。临界点可以分为两类：极值点（局部极小值）和鞍点。鞍点就是指那些梯度为零但不是局部极小值或者局部极大值的点，因为其在损失

机器学习是一种人工智能的分支，它主要涉及通过经验和数据来训练计算机模型以自动处理任务或进行预测。这些模型可以利用算法和数学模型来分析和学习数据，然后使用这些知识来执行特定的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理、数据分类、趋势预测等。深度学习是人工智能(AI)中的

隐藏任务：①：找出本篇中形如回归（regression）加粗字体的术语，并用自己的话进行解释，列成表格，与学习群的其他小伙伴讨论你的理解和搜索到的相关案例。②：整理出本篇中所有的公式，手动摘录，并尝试理解。③：找出机器学习找函数的3个步骤！并查找资料，交叉佐证这些步骤。④：归纳梯度下降的步骤。

一、什么是机器学习机器学习：通过从经验中学习，使计算机能够从数据中提取出规律、模式和知识，并利用这些知识来做出预测、做出决策或执行任务，而无需明确地编程规则。二、机器学习常见概念1.监督学习和无监督学习1.1监督学习定义:提供输入数据和其对应的标签数据，然后搭建一个模型，模

深度学习基础学习目标理解深度学习的常见概念。掌握优化神经网络的方法。找到优化神经网络失败的原因。学习调整学习率（lr）的高级方法。1、局部极小值与鞍点在局部极小值与鞍点之前，首先了解一个特殊的点-临界点。1.1临界点通常将梯度为零的点统称为“临界点”。什么时

一、任务调度调度器就是使用相关的调度算法来决定当前需要执行的哪个任务FreeRTOS一共支持三种任务调度方式：抢占式调度主要是针对优先级不同的任务，每个任务都有一个优先级，优先级高的任务可以抢占优先级低的任务。时间片调度主要针对优先级相同的任务，当多个任务的优先

1.赛题解读这是DatawhaleAI夏令营第4期AIGC方向的学习，这次的赛题任务是：基于魔搭社区“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”开展的实践学习。赛题内容参赛者需在可图Kolors 模型的基础上训练LoRA 模型，生成无限风格，如水墨画风格、水彩风格、赛博朋克风格、日漫风格......基

目录1赛题解读2文生图的历史3文生图基础知识介绍3.1提示词3.2 Lora3.3 ComfyUI3.4 参考图控制4实践-通过代码完成模型微调&AI生图-Test4.1 体验baseline4.2上传至魔搭社区4.3尝试baseline-改了prompt很幸运能够发现这样一个宝藏！“从零入门AI生图原

   这是第一次参与文生图方面的训练营，可以说是收获很多吧，以前只是听说过但是上手之后又是另一个感受。首先打开终端，复制如下代码，回车gitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git然后进入kolors文件夹，双击baseline，然后一步一步

前言DatawhaleAI的夏令营（线上的），这期夏令营是基于天池平台“第二届世界科学智能大赛物质科学赛道：催化反应预测”开展的从零入门AIforScience。上篇文章完成Task1教程后，继续给大家干Task2的教程，话不多说，开整！正文第一步：1.打开魔塔社区：链接如下：魔搭社区汇聚各领域最先进的

逻辑推理赛道baseline代码分析与总结前言主要是对baseline的代码进行了代码分析和流程总结，以及个人的一点关于prompt的想法目录引入依赖包设置模型和API密钥API调用和重试机制生成Prompt和解析结果处理数据主函数评估和过滤辅助函数深度学习知识点总结1引入依赖包首

文章目录是什么？优先级反转如何解决优先级反转的问题？使用互斥量来解决优先级反转使用互斥量解决I2C互斥访问问题递归锁是什么？本质就是队列，但是没有读写操作，有最大值和计数，还有receiver的等待链表，没有send链表，接收放不能通过send链表去唤醒发送方，因为信号量有就发给

导入库首先，代码导入了需要用到的库，包括pandas（用于数据处理和分析），scikit-learn（机器学习库），rdkit（化学信息工具）。读取数据代码通过使用pd.read_csv函数从文件中读取训练集和测试集数据。使用Morgan分子指纹建模SMILES此步先要完成特征提取，具体来说，有rxnid,Reactant1,Re

目录一、baseline二、NLP模型自然语言处理的主要任务自然语言处理的技术和方法自然语言处理的应用自然语言处理的挑战 三、赛题理解 赛题背景赛事任务术语词典干预术语词典干预的主要特点术语词典干预的实施方法四、实操 步骤体会感想   学习目标：跑

一、概念电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。【训练时序预测模型助力电力需求预测】二、赛题任务给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。三、赛题数据简介1、赛题数据由训练集

一、魔搭平台操作流程首先，通过阅读文档，我按照相应步骤进入了魔搭平台，并在GPU环境下上传了数据和代码文件。在成功运行并跑通baseline后，我发现下载的压缩包和对应代码文件的具体用途目前还不甚明了，但我相信通过后续的学习，我会逐渐理解它们的作用。在等待过程中，我顺便了解了机器

一、说明在平常工作中，我们使用top命令查看一台linux服务器的cpu使用情况时，会发现某个进程的cpu使用率会超过100%，这是为什么？二、举例实验环境为CentOS7.6+Python2.71.多线程、多进程在操作系统中的表现形式我们首先看两个例子，test1.py和test2.py，都是执行死循环，test1.py两

一、简介    1.1、进程        当一个程序开始运行时，它就是一个进程，进程包括运行中的程序和程序所使用到的内存和系统资源。一个进程是由多个线程组成。    1.2、线程        线程是程序中的一个执行流，每个线程都有自己的专有寄

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言上一篇文章我们介绍了FreeRTOS的基础创建任务函数，这篇我们来介绍FreeRTOS的任务挂起与恢复函数。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、什么是任务挂起与恢复？在了解任务恢复之前，我们要先

写在前面ESP32集成了两个TensilicaXtensaLX6微处理器（核心0和核心1）。FreeRTOS作为ESP32的操作系统，提供了多任务支持，可以使得这两个核心同时工作。在不使用FreeRTOS的情况下，程序默认跑在核心1上，而核心0主要运行WIFI和bluetooth；如果我们的项目不频繁使用WIFI蓝牙，建议使用多

#include<stdio.h>intmain(){intx;for(x=1;x<=2;x++){printf("o\n");printf("<H>\n");printf("II\n");}return0;}#include<stdio.h>intm

动手学数据分析task1第一节:数据载入及初步观察载入数据数据集下载导入numpy库和pandas库。importnumpyasnpimportpandasaspd载入数据。相对路径载入数据。df=pd.read_csv('train.csv')绝对路径载入数据。path=os.path.abspath('train.csv')df

说明作为一种python框架模型的记录吧，用于个人总结，不定时更新。正文1.主进程退出后，子进程也跟着退出之前遇到过一种情况，用flet写了一个页面，然后又同时开了一个tcpserver的子线程，flet页面点击关闭后，tcpserver却没有退出。在linux中按Ctrl+c可以强制结束，但是如

Smiling&Weeping----我要让自己像大海一样辽阔，能抱得住整个世界 任务要求：学习Git简介，完成git的安装；2.学习Git基础命令；3.总结学习，输出笔记。学习Git是一个非常有用的技能，它是一个分布式版本控制系统，广泛用于软件开发。下面是一个简要的G