矩阵和多特征线性回归快速回顾之前文章的前提是：给定特征——任何房屋面积（sqm），我们需要预测结果，也就是对应房价（$）。为了做到这一点，我们：我们找到一条「最拟合」所有数据点的直线（线性回归）。「最拟合...
一，demo背景： 1，可以熟悉原生js 2，平时不知道自己学完js要做些什么东西的小伙伴 3，自己写的，可以当做自己的作品 4，为广大想练习练习原生js的贡献一个素材 二，实现功能： 1，新建/删除任务功能 2，设置/取消星标...
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...有特征清洗，预处理，监控等，而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法，如归一化，降维，特征选择，特征筛选等等。这么多的方法，为的是什么呢？其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入，处理数据的好坏会严...
...等一会儿就可以看到使用训练值和校验值的区别了，以及多特征的效果怎么样 Training model...RMSE (on training data): period 00 : 217.67 period 01 : 201.13 period 02 : 186.67 period 03 : 176.46 period 04 : 170.31 period 05 : 167.41 ...
...规则、不同大小的数据上实现高 GPU 吞吐量。近日，德国多特蒙德工业大学的研究者两位 Matthias Fey 和 Jan E. Lenssen，提出了一个基于 PyTorch 的几何深度学习扩展库 PyTorch Geometric (PyG)，为 GNN 的研究和应用再添利器。论文：https://arxi...
...的卷积核，而且我们知道卷积核对应了特征，于是乎那么多特征要怎么区分？这个方法就是通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照计算出来的重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特...
...征数据，提供的信息越多，多因子的雏形。 二是在保持多特征数据的基础上，保留的时间序列的特点。也就是在不增加特征的情况，将特征信息成倍增加。 这种数据处理模式极大的优于ML的诸多算法。ML的诸多算法还是以单一样...
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...骤得到的向量做拼接，经过两层FC，得到表示每个用户的多特征向量集（User Vector Set, UVS）。这里取的输出单元个数时可以根据性能和准确度做平衡，目前我们实现的是输出512个单元，最后的特征输出表达了用户的社交关系、用...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
