回答:这几天我也是因为一个项目而被迫使用vue，坦白的说vue和传统的网站开发思路不同，导致爱的人爱死，老程序员烦死的现状。主要区别：1传统方式：我们做一个网站，首先创建几个文件夹(css、js等等)，页面需要用的资源文件，都放到各自的文件夹里。然后创建若干个HTML网页，一个个链接把这些若干网页串起来就OK，网页里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某个dom，实现页面变化。...
sarva
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回答:跟传统的教育培训机构相比，松鼠AI的特色是很明显的。具体来讲，因为松鼠AI开发了一个强大的人工智能系统，在上课的时候，这个系统就像一个优秀的老师，给每个孩子带来个性化的一对一教学。这里补充一点，在松鼠ai校区的学习，每个学生都有一台电脑，并且有自己的专属学习账号。登录系统，这个孩子所学内容就是针对他目前对知识点掌握情况的内容，这意味着每个学生电脑上出现的内容和题目，是不一样的。这一堂课上，60%到...
molyzzx
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回答:智适应的教学原理采用测学练测的模式，通过先行测试-边学边练-综合测试的方式，首先精准测试出孩子的知识漏洞和薄弱点，然后再有针对性地学习。孩子在测试中的每个薄弱点和所学知识的掌握情况形成科学的知识图谱，通过知识图谱测出孩子薄弱点的根源在哪，这是任何人和自己做题是无法达到的。这也是为什么谷歌开发的机器人Alphago能战胜围棋大师李世石。乂学教育也是用了一个类似AlphaGo的体系，去模拟特级教师的大...
SwordFly
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回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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...积动量相结合，计算步骤2中当前时刻的累积动量。3、自适应学习率的优化算法此前我们都没有用到二阶动量。二阶动量的出现，才意味着自适应学习率优化算法时代的到来。SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深...
...构。神经元被丢弃的概率为 1 − p，减少神经元之间的共适应。隐藏层通常以 0.5 的概率丢弃神经元。使用完整网络（每个节点的输出权重为 p）对所有 2^n 个 dropout 神经元的样本平均值进行近似计算。Dropout 显著降低了过拟合，...
...ct feedback-alignment model）。我们还提供了关于为什么使用自适应权重传输误差信号优于使用固定权重的初步分析。据我们所知，这是表明自适应非对称反馈信道比 DNN 中的随机和固定反馈信道更有效的首次研究尝试。图1：BP（Back-pr...
...一层的权重调整对后一层的影响程度都会降低，不用重新适应新的分布，从而让模型学的更快，避免完全从头学习 Tips BN不用于输入层和输出层（经验论） BN（实践） 每次batch传入时都做BN 各个优化器的优缺点 优化器分两...
...net） Adagrad 全名 Adaptive gradient algorithm ，翻译过来就是适应梯度算法，该算法能根据梯度中偏导数的大小给不同的偏导数以不同的学习率，偏导数大（小）的给个小（大）的学习率，以此来减少参数更新时的摆动。 其核心是...
...net） Adagrad 全名 Adaptive gradient algorithm ，翻译过来就是适应梯度算法，该算法能根据梯度中偏导数的大小给不同的偏导数以不同的学习率，偏导数大（小）的给个小（大）的学习率，以此来减少参数更新时的摆动。 其核心是...
...激活的。这一思想很快就变成了开发学习的计算模型和自适应系统的灵感来源。人工神经网络有能力从被提供的数据中学习，这被称为自适应学习（adaptive learning），而神经网络创造其自己的组织或信息表征的能力则被称为自组...
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...
魏宪会
高璐
