这JE是怎么了。这么的慢慢慢

最新推荐文章于 2023-09-13 14:53:57 发布

最新推荐文章于 2023-09-13 14:53:57 发布 · 136 阅读

这JE是怎么了。这么的慢慢慢这JE是怎么了。这么的慢慢慢这JE是怎么了。这么的慢慢慢这JE是怎么了。这么的慢慢慢

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

zhanzhenguo

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

大语言模型应用指南：机器学习的过程

AI天才研究院

06-27

825

在过去的几年里,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,很大程度上要归功于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的技术,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类编写的自然语言输出。随着计算能力的不断提高和海量数据的积累,训练大规模语言模型成为可能。这些模型在广泛的自然语言处理任务中表现出色,包括机器翻译、文本摘要、问答系统、内容生成等,展现出令人惊叹的语言理解和生成能力。

全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试

寒小阳

02-07

9983

课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：编写：@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳时间：2018年2月。出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集关于神经网络你起码应该知道的所谓的前向传播一个神经元的本事强大的层状神经元不废话了看代码

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

这一年，这些书：2022年读书笔记

热门推荐

Heartsuit的博客

12-31

3万+

Note: 以下 `markdown` 格式文本由 `json2md` 自动转换生成，可参考[JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了](https://blog.youkuaiyun.com/u013810234/article/details/113360229)了解具体的转换过程。2022年读书笔记

是时候复习下 Webpack 了

zz_jesse的博客

09-29

324

点击上方关注前端技术江湖，一起学习，天天进步一直以为，我的Webpack就是复制粘贴的水平，而对Webpack的知识真的很模糊，甚至是纯小白。所以前段时间开始对Webpack进行比较系统...

【NLP】《Attention Is All You Need》的阅读笔记

让算法融入生活，改变生活！

05-14

1539

背景在深度学习领域，如果你连Transformer都不知，那就太out了。现如今基于Transformer的模型，如Bert在NLP的下游的很多任务中都达到了sota。而这个Transformer就出自于这篇论文。虽然是2017年发表的，但是已经被称作是非常经典的论文了。下面继续像以往一样阅读，或者是原文的翻译吧。原文地址：Attention Is All You Need。在了解这个模型时也看到原文和译文的对照：https://yiyibooks.cn/yiyibooks/Attention_Is_Al

Java并发指南4：Java中的锁 Lock和synchronized

Java技术江湖

03-08

8469

Java中的锁机制及Lock类锁的释放-获取建立的happens before 关系锁是java并发编程中最重要的同步机制。锁除了让临界区互斥执行外，还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。下面是锁释放-获取的示例代码： class MonitorExample { int a = 0; public synchronized void wr...

IOS逆向之汇编基础

细心程度决定你的成败

08-12

1604

原文出处学习汇编前你应该知道的知识 1、汇编需要什么工具和程序，到哪里下载？目前阶段，汇编程序仅需要两个程序就够了。masm.exe,link.exe。前者是编译程序，后者是链接程序。另外，为了验证和调试程序，还需要一个程序debug.exe，该程序由windows本身就提供。将二者下载后，放到某一个目录中(任意目录都可以)，考虑到很多命令需要通过键盘敲入，所以建议你不要把文件放

什么是BIOS？

博客温国

10-08

1万+

什么是BIOS？w//计算机用户在使用计算机的过程中，都会接触到BIOS，它在计算机系统中起着非常重要的作用。nZD?BIOS，完整地说应该是ROM－BIOS，是只读存储器基本输入／输出系统的简写，它实际上是被固化到计算机中的一组程序，为计算机提供最低级的、最直接的硬件控制。准确地说，BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序)，负责解决硬件的即时需求，并按

我的Java开发学习之旅------>Java经典面试题

字节卷动

03-07

1万+

从享受生活的角度上来说：“程序员并不是一种最好的职业，我认为两种人可以做程序员，第一，你不做程序员，你就没有什么工作可做，或者说是即使有可以做的工作但是你非常不愿意去做；第二，你非常痴迷和爱好程序，并且在这方面有一些天赋和优势。程序员的结局也是有两种：第一，默默退休，第二以程序员为起点或跳板，注意积累，跟对了好的老板或团队，找到和很好的搭档自己创业，成为IT金领和富翁。” 人们在时间面前是平等的

【渝粤题库】陕西师范大学200061语言学概论作业（高起本、专升本）

渝粤题库

11-18

4779

《语言学概论》第一章绪论一、名词解释语言言语小学历史比较语言学结构语言学转换生成语言学二、语言学研究的对象与任务三、简论历史比较语言学以前的语言研究四、谈谈社会语学的兴起及研究方法第二章语言形成、性质和功能一、名词解释摹声说手势说劳动叫喊说思维的形式思维的介质简答二、为什么说语言是人类最重要的交际工具三、谈谈语言的思维功能四、举例说明语言的认知功能五、人类语言与动物语言的本质区别六、人类语言交际过程分析七、谈谈语言生成能力的无限性第三章语言符号一、

计算机组成原理第四章--指令系统第二部分：基本的汇编语言和函数调用

garbagerofsuct的博客

09-13

1618

本文详细地介绍了一些常用的基本汇编代码，以及其背后的硬件知识，包括函数调用栈的运行原理等，通过本文的学习可以对C++函数的调用理解达到一个新的境界。

渝粤题库陕西师范大学《语言学概论》作业

渝粤题库

11-06

1万+

一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip

12-03

（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx

12-03

（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx

mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip

12-03

mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip

Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar

12-03

Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar

稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验

12-03

内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验

【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）

最新发布

12-03

内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。

JE问题是什么

04-01

<think>好的，我现在需要回答用户关于“JE问题”在计算机领域具体指什么的问题。首先，我需要确认“JE问题”的常见含义。 JE可能有很多缩写，比如Java Exception、Job Execution、Journal Entry等。但在计算机领域，常见的专业术语中，JE可能指“Java Enterprise”（Java企业版），不过更常见的缩写是JEE或Jakarta EE。另一个可能是“Jensen's Inequality”（詹森不等式），但属于数学领域。再考虑其他可能性，比如内存管理中的术语。根据用户提供的引用[1]提到内存操作是汇编语言的核心，可能JE与内存错误有关，如“Jump if Equal”（汇编指令JE），但这是指令本身，不是问题。用户提到的引用中没有直接提到JE问题，所以可能需要进一步查找。另外，用户引用[3]涉及神经网络，但JE在此上下文中不常见。可能需要考虑是否拼写错误，如“NE问题”或其他缩写。综合来看，JE问题在计算机领域并不常见，可能是指特定上下文中的术语，如特定论文或系统内的术语。建议用户提供更多上下文，或确认是否为“Jensen's Inequality”在机器学习中的应用，或是其他领域的术语。</think>在计算机领域中，"JE问题"并没有广泛认知的统一定义，需要结合具体上下文进行分析。以下是几种可能的专业解读方向： 1. **汇编语言中的条件跳转指令** 在x86汇编语言中，`JE`（Jump if Equal）是条件跳转指令，用于在标志位ZF=1时跳转到指定地址[^1]。例如： ```assembly CMP AX, BX JE TARGET_LABEL ; 当AX等于BX时跳转 ``` 2. **分布式系统中的作业均衡问题** 在集群计算场景中，"Job Equilibrium Problem"可能指任务调度系统需要实现的负载均衡目标，这与引用[2]中提到的谷歌数据中心网络架构相关，涉及如何优化服务器资源分配。 3. **形式化验证中的逻辑命题** 在程序验证领域，可能指"Judgment Equivalence"（判定等价性），用于验证不同程序片段在特定条件下的行为等价性。 4. **机器学习中的优化问题** 结合引用[3]的神经网络背景，"Jensen's Effect"可能指在非线性激活函数叠加过程中出现的梯度异常现象，属于模型训练稳定性研究范畴。