当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

向量推广最新消息报道_多维数组是向量的推广(2024年11月热点汇总)

内容来源：卡迪优化所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

向量推广

「丁禹兮超话」今天看到一个很有趣的定理：在一个球体表面，不可能存在连续的单位向量场，这个定理可以推广到更高维的空间：对于任意一个偶数维的球面，连续的单位向量场都是不存在的。根据这个定理我可以判断出 . . . . . . 大家真的很无聊，明明自己看不懂的东西都能看到结尾@丁禹兮

寺下有亭，北京 / 向量建筑平房老破小的商住结合线下样板间「gooood谷徳设计网超话」「gooood室内」网页链接该项目作为法源寺东片区北京宣房大德公司二期街区改造的首个项目，意在共同打造和探讨一个对片区具有推广作用，居住与商业相结合的线下样板间。项目设计上考虑后期北京平房老破小的可借鉴复制模式，我们最大化优化空间功能，用北房一跨间（3m㗳m）解决厨房、卫生间、储藏、卧室功能。植入一个2.5m㗲.5m的模块装置（后期可以升级成装配产品），满足一居室的功能使用需求。以此释放出剩余空间当作多功能空间，满足不同的客户自定义使用需求。本案就形成了“前商后居”模式，也能兼顾街区的立面形象和丰富片区业态。

多元统计分析：探索多维数据的奥秘 𐟌 多元统计分析（multivariate statistical analysis），简称多元分析，是数理统计学的一个重要分支。简单来说，当你的观测数据可以在P维欧几里得空间中表示出来时，这些数据就被称为多元数据。而分析这些多元数据的统计方法，就是多元统计分析。它的主要任务是揭示多维数据背后的规律，比如多维随机变量之间的相互依赖关系和结构关系。这就像是探索一个复杂世界的多维、多面、多指标特征的重要工具。多元分析的早期发展主要集中在如何将一元正态总体的统计理论和方法推广到多元正态总体。多元正态总体的分布由两组参数决定：均值向量’Œ协方差矩阵∑，记为Np( ∑)（其中p表示分布的维度，所以也叫p维正态分布或p维正态总体）。根据数据的类型不同，多元分析可以分为连续型和离散型两种。连续型多元分析方法包括：多元正态分布的估计与检验多重线性回归判别分析典型相关分析主成分分析因子分析聚类分析离散型多元分析方法则包括：列联表分析对数线性模型对数单位模型逻辑斯谛回归模型有序离散型多元变量的分析最早涉足多元分析方法的是F.高尔顿，他在1889年将双变量的正态分布方法引入传统统计学，创立了相关系数和线性回归。之后的几十年里，C.E.斯皮尔曼提出了因子分析法，R.A.费希尔提出了方差分析和判别分析，S.S.威尔克斯发展了多元方差分析，H.霍特林确定了主成分分析和典型相关。到了20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。 60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法得到了越来越广泛的应用。目前重要的多元统计分析方法包括：多元正态分布检验多元方差-协方差分析聚类分析判别分析主成分分析因子分析对应分析典型相关分析路径分析（又称多重回归、联立方程）结构方程模型联合分析多维标度法多元统计分析不仅仅是一种数学工具，它更是我们理解复杂世界的一把钥匙。无论是商业数据分析、社会科学研究还是生物医学研究，多元统计分析都发挥着重要作用。

《SiliconCloud 模型微调及服务托管能力上线ing，抢先体验报名开放！》一直以来，SiliconCloud 希望能打造“大模型 Token 工厂”，通过提供更快、更全面的主流开源大模型 API 服务，帮助开发者和企业聚焦产品创新，无须担心产品大规模推广所带来的高昂算力成本。过去的几个月，我们不断丰富模型种类及数量，从最初的文生文、文生图模型，扩展到如今的大语言模型、向量&重排序模型、包含图片/视频生成的多模态大模型，让用户可自由切换适合不同应用场景的模型。在这一过程中，我们也收到了许多用户的“自定义”需求。好的，安排！今日，大家千呼万唤的模型部署能力，已整装待发~文末二维码可直达抢先体验报名表！人工智能[超话] ChatGPT[超话] #SiliconCloud# #硅基流动# 生成式AI[超话] ai

如何准备大模型LLM面试大家好，今天我们来聊聊大模型LLM的面试准备。其实，大模型这个领域还是挺有意思的，尤其是对于那些喜欢搞技术的人来说。不过，面试前还是得先搞清楚一些基本概念，这样才能在面试中游刃有余。商用大模型：OpenAI和Anthropic 𐟚€ 首先，大家常说的商用大模型主要有两家：OpenAI和Anthropic。OpenAI就不用多说了，他们的Chat GPT和GPT API可是火得不行。作为一个调包侠，我觉得OpenAI的GPT API简直是个神器。很多时候，如果你不确定要不要用大模型，试试OpenAI的结果，很快就能拿到反馈。 Encoder大模型：Bert和它的朋友们 𐟓š 接下来，我们来说说Encoder大模型。最经典的例子就是Bert模型了。这类大模型的思路就是把文本或者图像转换成向量，然后整合到下游系统中。现在比较主流的有DeBERTa-V3和Blip模型等。这些模型在推广搜索系统中应用得非常广泛。本地训练大模型：小大模型和大大模型 𐟏—️ 最后，我们聊聊本地训练的大模型。这一块可以分为小大大模型和大大模型两类。小大大模型最常用的就是T5和LaMDA 2了，标准的P4D显卡就能装得下，不需要FSDP。而大大模型则需要用到FSDP，虽然我没实操过，但听说微调技术在这块用得很多。后面我会专门开一期来详细讨论微调技术。技术门槛和面试准备 𐟓ˆ 总体来说，这三部分的技术门槛由低到高依次是132。第一部分对于没有机器学习背景的后端工程师来说还是挺友好的。第三部分虽然需要一些机器学习背景，但主要是Fine Tuning和Prompting以及数据精选。第二部分则需要一些机器学习知识和经验，但归根结底还是那句老话：Attention大法好！面试常见问题 𐟤” 如果大家对这些缩写还不太熟悉，没关系，后面我会一一解释。在探讨完这三部分后，我们再来聊聊一些面试中常问的问题。不过，这些都是我的一家之言，可能不够准确，希望大佬们轻拍。总之，准备大模型LLM面试需要你对这些基本概念有一个清晰的认识，还需要一些实战经验。希望大家都能顺利通过面试，拿到心仪的offer！

【「清华大学电子系杨华中团队李学清、邓舒文研究揭示存内计算混淆防御架构的共性安全漏洞」】「清华大学超话」近日，「清华大学」电子工程系杨华中教授团队的李学清副教授和邓舒文助理教授的研究在存内计算混淆防御架构方向取得了进展。团队系统地研究了现有14种存内计算混淆防御架构，并从机密性、完整性和可用性三个角度系统性分析了混淆防御架构的机制，提出了一种统一的分析模型，并通过参数向量的形式将不同的混淆防御架构归纳总结，进而推广到更全面的设计空间。该工作针对14种存内计算混淆防御架构，系统总结了176个不同的设计参数点，并针对每个参数点进行算法层面的鲁棒性分析。为了使鲁棒性分析能够适用于存内计算独特的存储特性和混合信号域计算特性，论文首次创新地提出了功能近似重构方法和基于布尔满意度的容偏算法，并深入分析了所提出方法的适用性和可扩展性。评估数据一方面证实了现有的14种存内计算混淆防御架构在算法鲁棒性层面的共性漏洞，另一方面对未来存内计算安全性设计提供了新思路。清华大学电子系杨华中团队李学清、邓舒文研究...

高中数学奔驰定理四心问题全解析 𐟎唩鰥†与四心问题的联系在高中数学中，奔驰定理是一个非常重要的概念，它涉及到三角形的内心、外心、垂心等特殊点。通过将这些特殊点与三角形的面积和向量联系起来，我们可以进一步探索三角形边角和向量之间的关系。 𐟔 内心、外心、垂心的性质 1️⃣ 内心：若点是△ABC的内心，则有结论：S△ABC = S△AOBC + S△AOC - S△AOB。 2️⃣ 外心：若点是△ABC的外心，则有结论：S△ABC = sin2A + sin2B + sin2C。 3️⃣ 垂心：若点是△ABC的垂心，则有结论：S△ABC = tanA + tanB + tanC。 𐟓 证明过程证明这些结论时，可以利用平面向量运算将已知条件进行变形，得到相应的形式。例如，对于内心的情况，可以通过向量运算将面积公式转化为已知条件的变形形式。 𐟓ˆ 推广应用在解题过程中，首先要结合题意，利用平面向量运算将已知条件进行变形，得到相应的形式。例如，已知点是平面ABC内一点，SAOB = 50A + 40B - 30，则可以通过图形分析得出SoBC : SAOC : SAOB = 5 : 4 : 3。 𐟔 重心与面积的关系在求解△ABC面积时，可以分类处理不同的情况。例如，若m < 0, n > 0, t > 0，则S△ABC = S△AOC + S△AOB - S△BOC。通过这些公式和结论，我们可以更深入地理解三角形面积的计算方法。 𐟓š 总结奔驰定理不仅是高中数学中的重要概念，也是解决四心问题的关键工具。通过结合平面几何图形和向量的运算，我们可以更有效地解决相关问题。希望这些内容能帮助你更好地理解和掌握奔驰定理及其应用。

推荐算法的多样性：从冷启动到生态构建 𐟕𐯸花了不少时间，整理了一下常见的推荐算法方向，包括推荐、广告、搜索、风控等领域。虽然大模型和多模态等热门领域没有涉及，但这些方向已经覆盖了市面上大多数商业场景。冷启动：解决新用户或新项目没有历史数据的问题。召回：从大量候选集中快速找出可能感兴趣的项目。粗排：初步筛选，减少候选集的规模。排序：通常指Rank。重排：Rerank。生态：构建健康的推荐系统生态，确保多样性和长期用户满意度。 Push：推送通知，增加用户参与度。此外，还有作者或商家冷启等方向，适配Feed或电商场景。广告算法专注于提高广告投放的效率和效果，涉及以下方向：定向：确保广告内容与目标受众的兴趣相匹配。拍卖机制：GSP、VCG、DeepGSP等。投放与出价：各种ECPM、OCPX、流量仿真等。召回、粗排、精排、重排：多阶段筛选和优化广告候选。异构大混排：在不同类型广告和自然项目间进行混合展示。创意：广告素材创意生产、布局等。冷启动：解决新广告主、素材的展示问题。此外，还包括内外投策略、因果推断、全站推广和营销等。搜索算法致力于提升信息检索的准确性和相关性，包括： Query理解：准确把握用户的搜索意图，一整套的Query理解。检索召回：Index、正牌、倒排、向量、多语言。质量与相关性：评估和提升搜索结果的质量和与用户需求的相关性。排序：Rank。知识图谱：利用知识图谱增强搜索的语义理解。除了上述算法，还有多个其他重要领域： POI算法、挖掘：涉及地理位置信息的算法和技术。用户画像：构建用户特征和标签。增长算法：专注于用户增长和产品增长的策略。数据科学：AB实验驱动进行业务分析模式和洞察。风控算法：包括反作弊算法、反欺诈和信用卡评分等。销量预测算法：预测产品销量，辅助库存管理和市场策略。运筹优化算法：在配送、选址、调度等方面进行优化，提高效率。 𐟘…后续准备花点时间针对性地讲解每个方向的工作日常、职责要求和校招社招的门槛。

R vs Python，谁更强？在数据科学的领域里，R和Python的争论从未停歇。作为一个统计背景的从业者，我最初选择了R，因为它的语法更符合人类的逻辑，尤其是tidyverse包的存在，让我难以割舍。后来，我也尝试过学习Python，但最终还是回到了R的怀抱。为什么很多人认为Python比R更好用？我认为原因有以下几点：使用场景：R主要专注于数据科学，而Python则是一种通用型语言。因此，Python的用户群体自然比R更广泛。计算机科学背景的人可能更倾向于使用Python，而统计背景的人则可能更偏爱R。商业推广：在某些平台上，我看到一些用户极力推崇Python而贬低R，点开主页一看，原来是卖Python课程的。这种为了割韭菜而发表的言论，无疑给R的形象造成了负面影响。对于Python的学习，我无法给出太多建议，但就R而言，它提供的包足以应对数据科学的绝大多数任务：数据获取：rvest、Rselenium等包可以帮助你轻松获取数据。数据清洗：tidyverse、tidytable等包让你能够高效地清洗数据。数据可视化：ggplot2等众多包提供了丰富的可视化工具。机器学习和统计推断：tidymodels、mlr3等包让你能够进行各种机器学习和统计推断。文本分析：tidytext、textrecipe等包让你能够进行文本分析。深度学习：keras、torch等包让你能够进行深度学习。交互式可视化应用：shiny等众多包让你能够创建交互式可视化应用。时间序列分析：fpp3、tseries等包让你能够进行时间序列分析。其他领域：R还有众多其他领域的包，满足各种需求。至于R效率慢的问题，只要你善于利用向量、矩阵、列表，避免使用for loop，或者使用furrr进行循环封装实现并行运算，速度并不会慢到无法接受。在数据科学的领域里，R和Python各有千秋，选择哪种语言其实取决于你的个人偏好和需求。先学R的人可能觉得R更好用，而先学Python的人则可能觉得无法理解R的逻辑。与其在语法习惯上纠结，不如沉下心来学习，解决问题才是王道。

16个经典机器学习算法，你都掌握了吗？机器学习领域有很多种算法，对于初学者来说，全部都学习的话可能会有点吃力。今天我整理了16个最经典的机器学习算法，并附带了详细的书籍、课件和源码，赶紧收藏起来吧！决策树 𐟌𓊥†𓧭–树是一种基于概率的决策分析方法。它通过构建决策树来评估项目的风险和可行性。简单来说，就是通过一系列条件来判断一个事件的可能性。 K均值聚类算法 𐟓Š K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析方法。它的步骤是先随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。支持向量机 𐟚€ 支持向量机（SVM）是一种监督学习下的二元分类器。它的决策边界是通过求解最大边距超平面来确定的。简单来说，就是找到一个最优的分类线，把不同类别的数据分开。邻近算法 𐟑助‚𛨿‘算法（K最近邻分类算法）是数据挖掘中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是每个样本都用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。逻辑回归 𐟓ˆ 逻辑回归是一种广义线性模型，用于二元分类问题。它的基本思想是通过找到一个最佳拟合数据集的逻辑函数来预测新数据的类别。朴素贝叶斯分类器 𐟐š 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设特征之间是相互独立的，然后通过已知数据集来估计每个类别的概率，从而进行分类。线性回归 𐟓Š 线性回归是一种通过最小化误差平方和来找到最佳拟合数据的线性模型。它的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的垂直距离之和最小。决策树回归 𐟌𓊥†𓧭–树回归是基于决策树的回归方法。它通过构建决策树来预测连续变量的值。这种方法在处理复杂问题时非常有效。随机森林 𐟌𒊩š机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测精度。它的主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，通过多个决策树的投票结果来决定最终结果。梯度下降 𐟓– 梯度下降是一种优化算法，用于最小化目标函数（通常是损失函数）。它的基本思想是通过不断调整参数来使得目标函数达到最小值。 k近邻法 𐟑劫近邻法是一种常用的监督学习方法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过找到训练集中最接近新数据的k个邻居来进行预测。主成分分析 𐟓Š 主成分分析是一种降维方法，用于减少数据集的维度。它的主要思想是通过找到一组新的变量（主成分），使得原始数据集中的信息尽可能地保留下来。线性判别分析 𐟓ˆ 线性判别分析是一种用于分类问题的线性方法。它的目标是找到一个投影方向，使得不同类别的数据在投影空间中的距离尽可能大，而同一类别的数据在投影空间中的距离尽可能小。逻辑回归的推广：多分类问题 𐟓‰ 多分类问题可以通过逻辑回归的推广来解决。通过将每个类别作为一个独立的二元分类问题来处理，然后综合多个二元分类器的结果来进行多分类预测。线性回归的推广：岭回归和套索回归 𐟓ˆ 岭回归和套索回归是线性回归的两种推广形式。它们通过引入正则化项来防止过拟合问题，适用于特征数量较多的情况。逻辑回归的推广：多标签分类问题 𐟏𗯸 多标签分类问题可以通过逻辑回归的推广来解决。通过将每个标签作为一个独立的二元分类问题来处理，然后综合多个二元分类器的结果来进行多标签预测。希望这些算法能帮助你更好地理解机器学习领域！如果你有任何问题或需要进一步的解释，欢迎留言讨论哦！

专栏内容推荐

1600 x 828 · jpeg
业务品牌推广矢量图海报横幅模板集向量例证. 插画包括有概念, 设计, 编译, 创新, 海报, 登广告者做广告 - 188698954
素材来自:cn.dreamstime.com

800 x 1074 · jpeg
网络推广营销插图矢量图图片免费下载_PNG素材_编号z09i9gmdz_图精灵
素材来自:616pic.com
750 x 457 · jpeg
有效的营销策略，互联网推广矢量。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6269690)
素材来自:588ku.com

1600 x 1690 · jpeg
矢量smm元素社交媒体营销在目标受众中实现和推广概念是用于横幅向量例证 - 插画包括有媒体, 互联网: 186380038
素材来自:cn.dreamstime.com
750 x 908 · jpeg
网站矢量的营销推广、算法化和编程。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6272537)
素材来自:588ku.com

592 x 620 · jpeg
数字营销信息集与网站推广元素矢量插图数字营销信息图表插画图片下载-正版图片300926843-摄图网
素材来自:699pic.com
750 x 531 · jpeg
商人通过推荐营销概念向量进行推广背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6345711)
素材来自:588ku.com

650 x 651 · jpeg
推广人物矢量图素材图片免费下载-千库网
素材来自:588ku.com
750 x 908 · jpeg
协作理念、营销和推广策略向量。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6330272)
素材来自:588ku.com

750 x 910 · jpeg
网站开发、营销和推广策略集向量。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6347923)
素材来自:588ku.com
610 x 581 · jpeg
市场营销推广png图片免费下载-素材7QygjqUja-新图网
素材来自:ixintu.com

750 x 600 · jpeg
SMM 营销推广符号等距组合与社交媒体团体朋友追随者喜欢分享产品矢量插图。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6248005)
素材来自:588ku.com
800 x 800 · jpeg
广告媒体人推广图片免费下载_PNG素材_编号18miklo7v_图精灵
素材来自:616pic.com

780 x 698 · jpeg
产品线上推广图.PNG图片素材下载_推广PNG_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
800 x 691 · jpeg
互联网营销推广矢量图png图片免费下载-素材0xVqkqqkq-新图网
素材来自:ixintu.com

800 x 583 · jpeg
商业推广活动矢量图等轴图. 数字移动社交媒体营销. 向量例证. 插画包括有管理, 忠告, 平面, 市场活动 - 239176078
素材来自:cn.dreamstime.com
610 x 624 · jpeg
宣传推广ppt矢量图图标图标免费下载-图标7mNggePWU-新图网
素材来自:ixintu.com

600 x 545 · jpeg
产品推广宣传_素材CNN
素材来自:sccnn.com
750 x 553 · jpeg
SMM 社交媒体营销推广概念 4 等距组合客户吸引力评级维护销售分析矢量图背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6258498)
素材来自:588ku.com

650 x 697 · jpeg
商务广告推广素材图片免费下载-千库网
素材来自:588ku.com
1600 x 1196 · jpeg
推广背景矢量图片素材-编号28334025-图行天下
素材来自:photophoto.cn

860 x 585 · jpeg
等距营销策略水平构成与流程图信息要素人字与推广研究象形图矢量插图插画图片下载-正版图片300893306-摄图网
素材来自:699pic.com
750 x 637 · jpeg
社交媒体营销推广增加销售追随者客户购买决策影响概念等距流程图组合矢量图。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6324668)
素材来自:588ku.com

750 x 467 · jpeg
营销推广和优化集向量协助达成交易营销和工人开发人员的促销策略营销推广和优化网站集背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6361231)
素材来自:588ku.com
800 x 842 · jpeg
业务推广概念向量 — 业务发送信息向量例证. 插画包括有绘制, 图形, 比荷卢三国, 头脑的, 硬币 - 186225324
素材来自:cn.dreamstime.com

1600 x 1064 · jpeg
电视和广播、推广技术、SEO矢量图向量例证. 插画包括有平面, 社区, 扩音机, 营销, 通信, 数据 - 188036943
素材来自:cn.dreamstime.com
750 x 666 · jpeg
协助交易向量、社交网络推广、合作伙伴在办公室开会并讨论项目细节、扩音器监控器。背景图片免费下载_海报banner/高清大图_千库网(图片编号6235554)
素材来自:588ku.com

1600 x 1154 · jpeg
商业抽象概念推广词向量例证. 插画包括有声明, 通信, 全球, 移动, 起泡的, 扩音器, 扩音机 - 200684832
素材来自:cn.dreamstime.com
2739 x 1685 · jpeg
企业做网络营销推广的五大思路
素材来自:rsnet.com.cn

800 x 480 ·
产品市场营销推广PNG图片素材下载_图片编号qnjdkeeq-免抠素材网
素材来自:mksucai.com
767 x 795 · jpeg
数字营销推广矢量图png图片免费下载-素材rsmcmama-88ICON
素材来自:88icon.com

2042 x 1069 · jpeg
为了扩大品牌知名度要如何制定网络营销方案__财经头条
素材来自:t.cj.sina.com.cn

1920 x 1920 · png
媒体营销策划图片素材免费下载 - 觅知网
素材来自:51miz.com
658 x 282 · jpeg
营销推广抽象概念矢量插图。
素材来自:huaban.com

600 x 641 · jpeg
彩色标签跳转向量业务推广素材免费下载(图片编号:1727994)-六图网
素材来自:16pic.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)