viterbi过程 1.hmm类似。 状态转移，发射概率 2.逐次计算每个序列节点的所有状态下的概率值，最大概率值对应的index。 3.概率值的计算，上一个节点的概率值*转移概率+当前概率值。 4.最后取出最大的一个值对应的indexes 难...
...动时，先读取emb_img文件夹图片并输入网络得到其emb（128维特征），用于后续与摄像头捕捉的照片进行比较 总体来说，基本上没什么思想，可以说是很简单，甚至可以说是一个简单版的knn，因为我的想法是以后能够将每张照片的e...
...0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1]] 如果我们直接将统计词频后的19维特征做为文本分类的输入，会发现有一些问题。比如第一个文本，我们发现come,China和Travel各出现1次，而to出现了两次。似乎看起来这个文本与to这个特...
...样本 #我们采用100个样本，包含两个x1，x2特征 #再加上第0维特征x0，所以dataMatIn是一个100X3的矩阵 #第二个参数是类别标签，是一个1X100的行向量 def gradAscent(dataMatIn,classLabels): dataMatrix=mat(dataMatIn) #将行向量转置为列向量 la...
...深度学习模型通过对过去两万多场比赛的训练，利用百余维特征，包括球队的基本面（射门数、抢断数、助攻数、控球率等等），几十个渠道（欧赔、亚赔等）的赔率信息，以及历史上的战绩。经过神经网络的编码和序列解码，...
...小越安全），设备才解锁。 我使用T-SNE算法将128维中的两维特征进行可视化，每种颜色都对应着一个不同的人。正如图中所示，网络模型已经学会对这些图片进行分组。此外，使用PCA降维算法时，其得到的可视化图像也很有趣。...
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...
