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相比于 BFS，Dijkstra 算法新增了cost_so_far用于記錄從當前點current到起點的路徑所需要的代價，并將搜索規則改為優先搜索cost最小的點．如下圖所示，，Dijkstra 算法會繞過中央難走的草地．...
說起來降噪問題如此簡單明了，但自從信號處理開宗立派起，研究人員一直在孜孜不倦地提出各種降噪算法。我最早也沒搞懂，大家何必糾結于這么簡單的問題，而不去考慮更復雜，更貼近實際的花哨應用？...
人類社會的發展就是不斷發現、理解與創造的過程。原始社會利用工具解決生活問題，發現現象并理解現象背后的規律，進而改造甚至創造這個世界，這就是人類社會發展的脈絡。...
一般而言，越復雜的任務，越充裕的資源，應該是各自用更加專業的方案來做各自的上限才會比較高，大模型能提供的，是一個基礎的、快速的、zero shot或者few shot的baseline方案。...
該研究的結果適用于一般數據集，可以擴展到交叉注意力層，并且研究結論的實際有效性已經通過徹底的數值實驗得到了驗證。該研究建立一種新的研究視角，將多層 transformer 看作分離和選擇最佳 token 的 SVM 層次結構。...
數學、物理不但是其他學科的基礎，更是AI的基礎。為什么要基于物理學研究AI基礎理論？這是因為物理學是研究物質運動最一般規律和物質基本結構的學科，是自然科學的帶頭學科，其他各自然科學學科的研究基礎都建立在物理學科之上，而且哲學與物理的關系也非常緊密。...
深度學習這幾年特別火，就像5年前的大數據一樣，不過深度學習其主要還是屬于機器學習的范疇領域內，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機器學習和深度學習的算法流程區別。...
這種編碼方式又叫做 Sinusoidal編碼 。直覺上看，第個位置的表征向量維度是 ，這個向量的奇數位置元素使用余弦值，偶數位置元素使用正弦值。...
CPU 和GPU 均具有通用性，但以頻繁的內存訪問導致資源消耗為代價。CPU 和 GPU 都是通用處理器，可以支持數百萬種不同的應用程序和軟件。...
前文《卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，并展示了CNN的優勢。我們還探討了CIFAR網絡，該網絡可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進行分類，還可以執行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓練這些神經網絡以解決實際問題。...
ChatGPT模型發布后，因其流暢的對話表達、極強的上下文存儲、豐富的知識創作及其全面解決問題的能力而風靡全球，刷新了大眾對人工智能的認知。提示學習（Prompt Learning）、上下文學習（In-Context Learning）、思維鏈（Chain of Thought，CoT）等概念也隨之...
線性回歸就是找到一條直線，使用數據點來尋找最佳擬合線。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變量（x值）和數值結果（y值）。如公式，y=kx+b,y是因變量，x是自變量，利用給定的數據集求k和c的值。...
本工作旨在為想進一步挖掘人工智能技術在網絡空間安全領域應用的潛力、解決特定網絡空間安全問題的研究人員提供技術指導，掌握當前技術和應用的發展趨勢以及網絡安全領域的熱點問題。同時，本綜述對當前面臨的挑戰提供了有效應對策略和方向。...
Kubernetes是一個在大量節點上管理容器的系統，其主要功能總結起來，就是在想要啟動容器的時候，負責“找一個「空閑」節點，啟動容器”。但是它默認考慮的啟動因素（資源類）主要就是“CPU+內存”。就是容器指定“我要多少CPU+多少內存”，然后K8s找到符合這個要求的節點。...
在計算機視覺中，三維重建是指根據單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程。由于單視頻的信息不完全，因此三維重建需要利用經驗知識，而多視圖的三維重建(類似人的雙目定位)相對比較容易，其方法是先對攝像機進行標定，即計算出攝像機的圖像坐標系與世界坐標系的關系，然后利用多個二維圖像中的信息重建出三維信息。...
感知器是所有神經網絡中最基本的，也是更復雜的神經網絡的基本組成部分。它只連接一個輸入神經元和一個輸出神經元。...
神經網絡模型是一種計算模型，基于人類神經系統的處理和學習機制，模仿大腦神經元的工作方式，對輸入數據進行分析處理，實現分類、識別和預測等任務。神經網絡模型在人工智能領域中得到了廣泛應用，比如圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域，成為了人工智能的重要組成部分。...
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