💥1 概述 本代码说明了“最小二乘支持向量机”在学习偏微分方程 （PDE） 解方面的应用。提供了一个示例，并将获得的结果与精确的解决方案进行比较。 📚2 运行结果 部分代码： clc; clear all; close all warning('off','all') a0=0; b0=1; n=11; h=( 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

如何在项目中学习 前言编程思维react上手通用业务逻辑与解决方案jwt登录认证注册避免重复注册加密存储图片优化 非预期问题排查与经验积累组件非预期更新文件写入不全axios会删除get请求头中的Content-Type数据类型一致很重要 代码段优化如果某个配置想要获取外部参数，用函数大多数情况下更新和添加逻辑可复用尽可能让常量有统一入口请求retry批量处理应该是单接口的批量而不是请求的批量充分利用异步能力，不需要await的就不要await保证函数独立性&# 继续阅读

昨天当我随口问今年新招来的小妹妹晚上在宿舍有什么做的时候，她跟我说，她今年要考注会。当时我完全没有反应过来，过了一天以后，我才突然意识到，也许对她来说，这个单位就只是一个中转站，以她的学习能力及考试能力，在两年之内结束战斗是绝对有可能的。我们这个单位能留下一个注会吗？别说我们这个小单位，即便是我们上级的总公司，会计人员里也从来没有过一个有注会头衔。考证最厉害的那个只考到高级，但她已经在几年前去世了。现在的总公司，甚至拿不出一个有中级证的人。但偏偏就在我们新招回来的人里面，有一个要拿下 继续阅读

最近在研究利用深度学习对气象数据进行降尺度的方法，偶然发现这一篇论文及其提及到的规范化降尺度库，便安装以供实验。GitHub - carlos-gg/dl4ds: Deep Learning for empirical DownScaling. Python package with state-of-the-art and novel deep learning algorithms for empirical/statistical downscaling of 继续阅读

如何从零开始学习投资理财 投资理财已经成为现代人必备的一项能力。不管是为了理财保值还是为了进一步提高自身财富价值，学习投资理财都是非常有必要的。但是尽管如此，很多人可能并不知道如何入门，如何进行投资，如何规避风险。因此，本文将会从四个方面对如何从零开始学习投资理财进行详细阐述。 一、了解基础概念 在学习投资理财的过程中，了解基础概念是非常重要的。这些基础概念包括但不限于股票、债券、基金等。对于不同类型的投资品种，有不同的风险和回报，因此了 继续阅读

目录 前言 SOGI基本原理 锁相环基本原理 仿真实现及说明 总结 前言 前面总结了双向交错CCM图腾柱无桥单相PFC系统实现，后面把问题细分，关于SOGI锁相环的应用和学习在这里总结下。 双向交错CCM图腾柱无桥单相PFC学习仿真与实现（1）系统问题分解_卡洛斯伊的博客-CSDN博客 SOGI基本原理 SOGI也叫做二阶广义积分器，也叫正交信号发生器，目的就是得到单相的正交信号& 继续阅读

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战，由清华大学出版社在2017-12-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 林大贵 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787302490739，品牌为清华大学, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有519页，字数86万4000字，值得推荐。 此书内容摘要《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器 继续阅读

现在说起英语启蒙，是多少家长在育儿路上最操心的事。如果在幼儿的时候就培养起他学英语的兴趣的话，对他未来的学习的帮忙可不在话下的。所以家长们要赶紧趁着小朋友在3-6岁的学语言的黄金时期，赶紧培养起来。特别是口语这一块，那家长无疑都希望自己的孩子能说一口流利地道的英语。那少儿口语英语学习，如何入门这个问题可就引起家长重点关注了。在这里推荐几个小方法，希望能一解家长心中的顾虑。 少儿口语英语学习如何入门 和孩子一起大声朗读出来，帮助孩子理解单 继续阅读

中国科学院自动化研究所研究员张家俊以ChatGPT中的提示与指令学习为题，从ChatGPT简要技术回顾、迈向通用性的提示学习、从提示学习到指令学习、相关探索与学习等角度和在场听众展开技术分享。大模型主要有两个方向，一个是“预训练+参数微调”，就是大模型有了之后针对下游任务进行微调，然后得到一个面向下游任务的大的模型，二是“预训练+提示学习”，预训练之后不变，用提示学习激发大模型来 继续阅读

序言 OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。 在机器学习中，模型的能力是指模型执行特定任务或一组任务的能力。模型的能力通常通过它能够优化其目标函数的程度来评估。例如，用来预测股票市场价格的模型可能有 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