张士玉小黑屋

R语言glm拟合logistic回归模型：模型评估（计算模型拟合的统计显著性）、模型评估（赤信息AIC指标计算）目录

我们将从零开始实现整个方法，包括流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。importosimportmatplotlib.pyplotasplt#其中matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入式importtorchfromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom我们构造⼀个简单的⼈⼯训练数据集，给定随机⽣成的批量样本特征，我们使⽤线性回归模型真实权重和偏差b=4.2，以

对于unity中的性能优化现在最主流的做法就是减少DrawCall数量，那么DrawCall究竟是什么呢，要怎么样才可以减少呢。这是一个问题。。。。。。。。。好吧，接下来我们就一起康康吧。想要直接看结果的童鞋请移步文章结尾。1.DrawCall究竟是什么；其实了解过计算机的童鞋都知道计算机中包含CPU和GPU，CPU的主要功能有四个，分别是顺序控制、操作控制、时间控制、数据加工，那么GPU就不用说了吧，别人就叫显卡，他的主要功能肯定就是负责图形图像的显示处理啦。那么他们是怎么协同工作的呢，

文章目录1.第一名:白[MASK]1.1团队介绍1.1.1成员介绍1.1.2获奖经历1.2算法方案解析1.2.1赛题描述1.2.2评价指标1.2.3数据分析1.3算法模型1.3.1模型架构1.3.2Finetune1

近日，腾讯TEG数据平台部机器学习团队与北京大学-腾讯协同创新实验室，合作研发了全新的稀疏大模型训练加速解决方案HET，其研究成果《HET:ScalingoutHugeEmbeddingModelTrainingviaCache-enabledDistributedFramework》已被国际顶会VLDB2022录用。HET提出了一种新颖的基于Embedding缓存的训练方法，能够显著降低稀疏大模型分布式训练时通信开销，提升模型训练整体效率。HET目前已正式开源：https://github.com/PKU-DAIR/Hetu稀疏大模型日

前言AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的AI项目，是由神经网络风格迁移加生成对抗网络（GAN）而成，它是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构。原理和训练代码转Github：https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2，Pytorch版本：https://github.com/bryandlee/animegan2-py

编译 |禾木木出品| AI科技大本营（ID:rgznai100）语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。然而，语音技术仅适用于全世界数千种语言中的一小部分。基于有限标记数据的少样本学习，甚至无人监督的语音识别是有帮助的，但这些方法的成功取决于自监督模型的质量。近日，Meta正式发布 XLS-R ——一套用于各类语音任务的新型自监督模型。XLS-R由海量公共数据训练而成，能够将传统多语言模型的语言

R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型:线性回归与广义加性模型GAMs（GeneralizedAdditiveModel）模型性能比较（比较RMSE、比较R方指标）目录

R语言构建xgboost模型：xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数（可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系）、交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型目录

R语言螺旋线型线性不可分数据xgboost分类：使用xgboost模型来解决螺旋数据的分类问题、可视化模型预测的结果、添加超平面区域渲染并与原始数据标签进行对比分析目录