最近出现很多ChatGPT相关论文，但基本都是讨论其使用场景和伦理问题，至于其原理，ChatGPT在其主页上介绍，它使用来自人类反馈的强化学习训练模型，方法与InstructGPT相同，只在数据收集上有细微的差别。 那么，InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢？先看个示例： 先不论答案是否正确，回答依赖之前的对话&#xff0c 继续阅读

　　正因为软件测试人员与开发人员的同等重要性，使得软件测试工程师和开发工程师的录用标准基本类似，但是由于国内的软件测试职业兴起的时间不长，社会对测试人才的供给严重不足，薪资自然水涨船高。 　　软件测试怎么学？​要掌握以下内容： 　　1、UNIX(UNIX培训 )/LINUX开发环境、开发规范命令 　　2、ORAC++(C++培训 )LE My SQL数据库(数据库学习 数据库 继续阅读

推荐编程书籍：深度学习入门 基于Python的理论与实现，由人民邮电出版社2018-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：斋藤康毅 著，陆宇杰 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115485588，品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为大32开，纸张采为胶版纸，全书共有285页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3 继续阅读

大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读

transformer结构在Muli-Head Attention层之后还添加了一层Feed-Forward层。Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。 注意到在Mui-Head Attention的内部结构中，我们进行的主要都是矩阵乘法(scaled Dot-Product Attention)，即进行的都是线性变换，而线性变换的学习能力是不如非线性变化的强的，所以Mui-Head Attention的 继续阅读

推荐编程书籍：机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M]，由机械工业出版社2019-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[美] 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 著，刘世民，山金孝，史天，肖力 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111627036，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张 继续阅读

学习Power BI，或者说学习微软的相关产品的时候，最讨厌的就是阅读微软的官方文档，写的真的太硬了，有时候实时是啃不动，只能说不愧是巨硬。 但是，我们现在有AI帮忙了啊，ChatGPT3都通过了谷歌L3工程师的测试，更别说现在已经是ChatGPT4了，日常中的问题我们可以直接问AI了啊 比如，我现在有一个需求，我想自动缩放Power 继续阅读

如果为了使各层拥有适当的广度，“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢？实际上，Batch Normalization 方法就是基于这个想法而产生的 为什么Batch Norm这么惹人注目呢?因为Batch Norm有以下优点： 可以使学习快速进行(可以增大学习率)。不那么依赖初始值(对于初始值不用那么神经质) 。抑制过拟合(降低Dropout等的必要性)。 Batch Norm的思路是调整各层的激活值分布使其拥有适当的广度。为此&#xf 继续阅读

经过一段时间的内测，发现很多会员铁子在学习课程中遇到的一些问题，抓不到学习的重点，也无法判断哪个项目比较适合自己操作。 鉴于此，今天给大家写一份会员学习指南，希望能帮助到大家，给大家一些参考！ 项目类型 我们项目大概分为三种类型：平台型、流量型、技术型 平台型 首先说平台型项目，比如我们的会员新手项目就是平台型项目，主要是在平台上做流量，然后依靠平台流量来进行变现。 平台型项目优劣势： 优势：变现速度快，能在短时间内看见收入，并且爆发性 继续阅读

机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据也希望模型可以进行正确的识别。 发生过拟合的原因，主要有以下两个： 模型拥有大量参数、表现力强。训练数据少。 那么如何来抑制过拟合 正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为 继续阅读

机器学习数学基础之Python矩阵运算 1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1 python矩阵操作1.1.1 首先打开jupyter，引入numpy1.1.2 创建一个矩阵a并调用1.1.3 使用 shape可以获得矩阵大小1.1.4 使用下标读取矩阵中元素1.1.5 进行行列转换1.1.6 使用二维数组代替矩阵进行矩阵运算1.1.7 矩阵加减法1.1.8 加减失误案例1.1.9 成功案例 1.2 python矩阵乘法1.2.1 使用二维数组创建两 继续阅读

Python机器学习实践：测试驱动的开发方法，由机械工业出版社在2017-11-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 马修·柯克（Matthew Kirk） 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787111581666，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16，纸张采为胶版纸，全书共有未知页，字数万字，值得推荐。 此书内容摘要本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。 然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学 继续阅读