R语言：计算变量间相关系数+导出矩阵结果
R语言：计算变量间相关系数+导出矩阵结果 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系 相关系数的符号（±）表明关系的方向（正相关或负相关） 其值的大小表示关系的强弱程度 （完全不相关时为0，完全相关时为1） 相关的类型 Pearson相关系数 Spearman相关系数 Kendall相关系数 偏相关系数 多分格（polychoric）相关系数 多系列（polyserial）相关系数 （1）Pearson相...
从头开始构建自己的 GPT 大型语言模型
图片来源： Tatev Aslanyan 一、说明 我们将使用 PyTorch 从头开始构建生成式 AI、大型语言模型——包括嵌入、位置编码、多头自注意、残差连接、层归一化，Baby GPT 是一个探索性项目，旨在逐步构建类似 GPT 的语言模型。在这个项目中，我不会太详细地解释理论，而是主要展示编码部分。该项目从一个简单的 Bigram 模型开始，并逐渐融入了 Transforme...
C语言指针进阶
系列文章目录 第一章 C语言基础知识 第二章 C语言控制语句 第三章 C语言函数详解 第四章 C语言数组详解 第五章 C语言操作符详解 第六章 C语言指针详解 第七章 C语言结构体详解 文章目录 1. 字符指针 2. 指针数组 3. 数组指针 3.1 语法 3.2 使用示例 3.3 &数组名和数组名 数组名 &数组名 使用区别 3.4 数组指针的使用示例 3.5 综合示例 4. 数组参数、指针参数 ...
控制maven 输出信息的语言
设置javac 输出 set JAVA_TOOL_OPTIONS=-Duser.language=en JAVA_TOOL_OPTIONS=-Duser.language=en 如果用java/java.exe来启动JVM，那么在命令行上使用 -Duser.country=US 就可以把国家指定为美国。用javac/javac.exe来启动javac编译器则需要再多加个-J在前面，也就是 -J-Du...
【Go语言快速上手(三)】数组, 切片与映射
GO快速上手 1. 前言2. 数组详解3. 切片详解4. 映射详解5. GO语言的错误处理6. 总结 1. 前言 在了解过GO的控制语句和函数后,按照学习语言的逻辑也理应进入到容器的学习,GO语言的容易比较特殊,它不像C++一样有专门的STL库,类型也没有其他语言那么多.但是都非常的实用! 2. 数组详解 var arr [3]int//分别对应 arr->数组名, [3]->数组的大小 int-...
C语言 switch语句
之前 我们讲了 if 和 嵌套的if分支语句 但其实 多分支语句 我们还可以用 switch 有时 switch 语句可以简化逻辑代码 switch语句也称之为开关语句，其像多路开关一样，使程序控制流程形成多个分支，根据一个表达式的不同取值，选择其中的一个或多个分支执行。 我们先来看一个案例 要求 用户从键盘输入一个数字(范围是1~12)，输出对应的月份的英文名称。 我们用 if 多分支语句 思路如...
【C语言必刷题】7. 百钱百鸡
📚博客主页：爱敲代码的小杨. ✨专栏：《Java SE语法》 | 《数据结构与算法》 | 《C生万物》 |《MySQL探索之旅》 |《Web世界探险家》 ❤️感谢大家点赞👍🏻收藏⭐评论✍🏻，您的三连就是我持续更新的动力❤️ 🙏小杨水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！ 文章目录 1. 题目描述2. 解题思路3. 代码: 1. 题目描述 百鸡百钱是我国古代数学家张丘建在《算经》一书中提出的数学问题...
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
文章目录 前言一、常用的预训练数据集1、网页2、书籍3、维基百科4、代码5、混合型数据集 二、常用微调数据集1、指令微调数据集1.1 自然语言处理任务数据集1.2 日常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域，构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标，需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一...
使用R语言进行简单的主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA）是一种广泛使用的数据降维技术，它可以帮助我们识别数据中最重要的特征并简化复杂度，同时尽量保留原始数据的关键信息。在这篇文章中，我们将通过一个具体的例子，使用R语言实现PCA，展示其在实际数据集上的应用。 背景和理论基础 PCA通过线性变换将原始数据转换到新的坐标系统中，新坐标（即主成分）的选择是基于数据的方差最大化。换句话说，第一个主成分具有最大的方差，每个随后的主成分都在与前面主...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
环境下进行，但近年来，研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新的尝...