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RSS订阅原创 DatawhaleAI春训营
这个Baseline实现了使用等变扩散模型(EDM)进行3D分子结构生成的功能。其核心价值在于：提供了一个端到端的分子生成框架，能够直接生成3D分子结构而非仅限于分子图或SMILES表示通过等变神经网络(EGNN)保证了生成结构的旋转、平移不变性，这对分子性质预测至关重要使用扩散模型作为生成框架，能够产生多样化且合理的分子构象支持条件生成，为复赛任务提供了基础在效果上，该Baseline能够生成结构合理的分子，但在生成分子的多样性和特定性质控制方面还有提升空间我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与
2025-04-28 23:59:00
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原创 2021-08-28 TASK 6 神经卷积网络
神经卷积网络https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=21大部分patterns比image小，一个neuron不需要看整张图就可以去发现pattern同样的patterns会出现在不同部分，不需要训练好几个detector,让neuron共用同一组参数一个image做subsampling不会有太大影响，所以可以把image减小一个CNNImage->convolution->max pooling->convolution
2021-08-28 10:42:54
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原创 神经网络训练task5
学习来源：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?p=8神经网络训练原因：training loss updates -not small enough(参数loss 为0，gradient is close to zero（loss 不下降卡在crtical point->有没有办法知道是卡在local minima(无路可走) 还是 saddle point（有路可走）)判断方法：线性代数泰勒展开式Optimization with
2021-08-25 17:32:30
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原创 task4
定义一个functionGoodness of functionPick the best functionDeeper usually does not imply betterVanishing gradient problemInput 改参数对output 变化很小导致small gradient改进：做linear unit(ReLU)Reason:Fast to computeBiological reasonInfinite sigmoid with different
2021-08-23 01:02:56
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原创 梯度下降 gradient descent task 3
梯度下降 gradient descent学习资料来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=6深度学习训练算法都是以梯度下降算法及其改进算法为核心的，训练的最终目的是使损失函数最小。沿着梯度下降方向更新变量，找到函数最小值Set the learning rate η carefully,调的太大就飞出去，太小时间过长没效果Adaptive learning rates基本方法:reduce the learning rate by som
2021-08-20 15:52:55
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原创 误差 estimator task3
误差 estimatorError:1）靶心没有瞄准：bias有偏移2）瞄准位置但有偏移：variance有偏移不同宇宙的f* 不一样设y=b+w* xcp简单的model（small variance,large bias）受到data的影响小(分布小，但靶心有差距)较复杂的model(small bias，large variance)每次的f*都不太一样，但平均下来在靶心附近Bias E [f * ]=- f,if we average all the f *,is it
2021-08-19 17:20:31
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原创 Regression回归task 2
Regression回归学习资源来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=3用处：Stock market forecastSelf-driving car自动驾驶-方向盘角度Recommendation推荐系统Step1:modelY=b+w*xcp,，w,b are parameters(can be any value)A set of function : model:f1,f2,Linear model:y=b+Σwix
2021-08-19 01:51:33
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原创 2021-08-17 task0-1机器学习介绍
task0-1机器学习介绍视频学习资源来自：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=2&share_source=copy_web机器学习：让机器有学习的能力机器学习不需要人工设定各种规则，是通过大量的数据发现规则。机器学习三步骤：1.一个function set（model)->2.判断一个function 好还是坏<-(training data)|_->3.选择最好的function ‘f’->(tes
2021-08-17 00:42:05
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原创 Task06：综合练习
练习题1CREATE TABLE shop.employee(id int not null); alter table shop.employee add column name varchar(45) null; alter table shop.employee add column salary float null; alter table shop.employee add column departmentid int not null; insert
2020-12-29 00:08:01
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原创 Task05：SQL高级处理
5.1 窗口函数5.1.1 窗口函数概念及基本的使用方法窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。窗口函数的通用形式：<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>] ORDER BY <排序用列名>)
2020-12-25 23:01:55
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原创 Task04：集合运算
4.1.1 表的加法–UNIONSELECT product_id, product_name FROM product UNIONSELECT product_id, product_name FROM product2;UNION 等集合运算符通常都会除去重复的记录.对于同一张表, 也是可以进行求并集的.4.1.1.2 UNION 与 OR 谓词对于同一个表的两个不同的筛选结果集, 使用 UNION 对两个结果集取并集, 和把两个子查询的筛选条件用 OR 谓词连接, 会得到相同的
2020-12-22 22:19:46
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原创 MYSQL学习汇总
Task00-01:https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=111211980Task02:https://blog.youkuaiyun.com/Hellen2020/article/details/111264324
2020-12-22 13:45:17
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原创 MYSQL学习 Task03：复杂一点的查询
3.1 视图视图是一个虚拟的表，是依据SELECT语句来创建的。视图引用了数据表的字段和数据，但本身并不存储数据，知识存储获取数据的SQL语句。优点：通过定义视图可以将频繁使用的SELECT语句保存以提高效率。通过定义视图可以使用户看到的数据更加清晰。通过定义视图可以不对外公开数据表全部字段，增强数据的保密性。通过定义视图可以降低数据的冗余。3.1.1 基本语法CREATE VIEW <视图名称>(<列名1>,<列名2>,...) AS <SELEC
2020-12-20 23:23:00
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原创 MYSQL学习Task02：基础查询与排序
2.1 SELECT 语句的基本语法：“SELECT [ALL|DISTINCT] select_listFROM table_or_view_name[WHERE <search_condition>][GROUP BY <group_by_expression>][HAVING <search_condition>][ORDER BY <order_expression>[ASC|DESC]]”ALL|DISTNICT ：用来标识在查询结
2020-12-17 23:35:38
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原创 MYSQL学习TASK 00-01
练习题1CREATE TABLE text.addressbook (regist_no INT NOT NULL,name VARCHAR(128) NOT NULL,address VARCHAR(256) NOT NULL,tel_no CHAR(10) NULL,mail_address CHAR(20) NULL,PRIMARY KEY (regist_no));结果：练习题2在workbrench中操作或者添加语句练习题3练习题4因为删除后表无法恢复，只能重新插.
2020-12-15 15:03:30
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空空如也
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