維特SEARCH AGGREGATION
viterbi過程 1.hmm類似。 狀態轉移，發射概率 2.逐次計算每個序列節點的所有狀態下的概率值，最大概率值對應的index。 3.概率值的計算，上一個節點的概率值*轉移概率+當前概率值。 4.最后取出最大的一個值對應的indexes 難...
...動時，先讀取emb_img文件夾圖片并輸入網絡得到其emb（128維特征），用于后續與攝像頭捕捉的照片進行比較 總體來說，基本上沒什么思想，可以說是很簡單，甚至可以說是一個簡單版的knn，因為我的想法是以后能夠將每張照片的e...
...0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1]] 如果我們直接將統計詞頻后的19維特征做為文本分類的輸入，會發現有一些問題。比如第一個文本，我們發現come,China和Travel各出現1次，而to出現了兩次。似乎看起來這個文本與to這個特...
...樣本 #我們采用100個樣本，包含兩個x1，x2特征 #再加上第0維特征x0，所以dataMatIn是一個100X3的矩陣 #第二個參數是類別標簽，是一個1X100的行向量 def gradAscent(dataMatIn,classLabels): dataMatrix=mat(dataMatIn) #將行向量轉置為列向量 la...
...深度學習模型通過對過去兩萬多場比賽的訓練，利用百余維特征，包括球隊的基本面（射門數、搶斷數、助攻數、控球率等等），幾十個渠道（歐賠、亞賠等）的賠率信息，以及歷史上的戰績。經過神經網絡的編碼和序列解碼，...
...小越安全），設備才解鎖。 我使用T-SNE算法將128維中的兩維特征進行可視化，每種顏色都對應著一個不同的人。正如圖中所示，網絡模型已經學會對這些圖片進行分組。此外，使用PCA降維算法時，其得到的可視化圖像也很有趣。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
