HNU-人工智能-实验3-贝叶斯分类器

news2024/11/22 6:47:42

人工智能-实验3

计科210x 甘晴void

【感悟】本实验值得自己完成一遍

在这里插入图片描述

文章目录

  • 人工智能-实验3
    • 一、实验目的
    • 二、实验平台
    • 三、实验内容
      • 3.0 基础知识
      • 3.1 条件概率（选择题）
      • 3.2 贝叶斯公式（选择题）
      • 3.3 朴素贝叶斯分类算法流程
        • 3.3.1 算法原理
        • 3.3.2 编程细节
        • 3.3.3 代码
      • 3.4 拉普拉斯平滑
        • 3.4.1 问题提出
        • 3.4.2 算法原理
        • 3.4.3 编程细节
        • 3.4.4 源码
      • 3.5 新闻文本主题分类
      • 3.5.1 问题解析
      • 3.5.2 算法原理
        • ①文本向量化
        • ②MultinomialNB
      • 3.5.3 源码
    • 四、思考题

一、实验目的

  • 掌握分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法

  • 编写朴素贝叶斯算法进行分类操作

二、实验平台

  • 课程实训平台https://www.educoder.net/paths/369

三、实验内容

3.0 基础知识

主要是一些概率论基础，如

  • 独立性原理

  • 贝叶斯公式

    • P(b|a) = P(a|b) * P(b) / P(a)

  • 朴素贝叶斯公式

    • 假设所有Effecti各自独立
    • P(Cause,Effect1,……,Effectn) = P(Cause) * Π P(Effecti | Cause)

  • 贝叶斯网络

  • 等

还有python基础，尤其是numpy与对数组的操作。（这个有点折磨，c++到python，还是习惯很笨拙地去遍历数组的每个位置）

3.1 条件概率（选择题）

在这里插入图片描述

解析：

（1）为条件概率公式，较为基础

（2）条件概率，求P(小明取到的数>小红取到的数 | 小明取到的数字是5的倍数)。

P(小明取到的数>小红取到的数 | 小明取到的数字是5的倍数) = P(小明取到的数>小红取到的数 && 小明取到的数字是5的倍数) / P( 小明取到的数字是5的倍数)

  • 已知：P( 小明取到的数字是5的倍数) = 1/5
  • 下面计算P(小明取到的数>小红取到的数 && 小明取到的数字是5的倍数)，这是一个古典概型。
  • 总共事件C(2,1)*C(15,2)=210，注意要考虑顺序。
  • 小明取到的数字是5的倍数，只可能是5，10，15。要让小明取到的数大于小红取到的数，这样的事件如下：小明5，小红1,2,3,4；小明10，小红1,2,3,4,5,6,7,8,9；小明15，小红1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14；
  • 这样的情况总数4+9+14=27
  • 故 (27 / 210) / (1 / 5) = 9 / 14

3.2 贝叶斯公式（选择题）

在这里插入图片描述

（1）

P(产品合格 | 机器良好) = 98%

P(产品合格 | 机器故障) = 55%

P(机器良好) = 95%

P(机器良好 | 产品合格)

解：

由贝叶斯公式，P(机器良好 | 产品合格) = [P(产品合格 | 机器良好) * P(机器良好)] / P(产品合格)

由全概率公式，P(产品合格)=P(产品合格 | 机器良好) * P(机器良好) +

P(产品合格 | 机器故障) * P(机器故障) = 98% * 95% + 55% * 5%

综上可得答案约为0.97

（2）分情况讨论

[ C(2,1) * C(6,1) + C(6,1) * C(5,1) / C(8,1) * C(7,1)

答案为3/4

3.3 朴素贝叶斯分类算法流程

3.3.1 算法原理

朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，基于特征条件独立性假设学习输入输出的联合概率分布(先验概率和条件概率分布)，学习概率分布后，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出作为预测结果。

形式化抽象如下：

  • 假设类标签（label）为Y={y1,y2,……,yk}，本题中Y={0,1}
  • 假设特征（feature）为A={A1,A2,……,An}，本题中A={颜色，声音，纹理}
  • 假设特征的取值为aij，本题中颜色：用1表示绿色，2表示黄色；声音：用1表示清脆，2表示浑厚。纹理：用1表示清晰，2表示模糊，3表示一般

简单来看，特征只有一个Ai的情况下，问题如下：

  • 模型训练的过程相当于学习P(Ai | Y)，其中B是特定的类别，Ai是特征。
  • 模型预测的过程就是根据贝叶斯公式求P(Y | Ai)的概率。

一般来看，特征为多个A1,A2,……,An。此时根据条件独立性假设，假设这些特征之间相互独立。

本题中，有A1A2A3，原问题被转化为求P(Y | A1A2A3)

注：计算该概率时，假设各个特征之间互不影响，每个特征都是条件独立的。这个假设就是条件独立性假设，可以简化朴素贝叶斯方法，但可能牺牲一定的分类准确性。

即在有各个特征的条件下，预测输入属于哪一个分类的概率，属于哪一个分类的概率最大，就预测输入样本的类别是哪一类。

  • 根据贝叶斯公式，P(Y | A1A2A3)被转换为：
  • P(Y | A1A2A3) = P(YA1A2A3) / P(A1A2A3)
  • = P(Y) * P(A1 | Y) * P(A2 | Y) * P(A3 | Y) / P(A1A2A3)
  • 那么我们想比较P(Y=0 | A1A2A3)和P(Y=1 | A1A2A3)
  • 实际上只要比较P(Y=0) * P(A1 | Y=0) * P(A2 | Y=0) * P(A3 | Y=0)和P(Y=1) * P(A1 | Y=1) * P(A2 | Y=1) * P(A3 | Y=1)的大小关系即可。

下面是整体脉络

  • 训练部分，即根据样本，学习P(Y) 、 P(A1 | Y) 、 P(A2 | Y) 、 P(A3 | Y)这些值。
  • 预测部分，即根据需要预测的特征，以及之前学习的P(Y) 、 P(A1 | Y) 、 P(A2 | Y) 、 P(A3 | Y)这些值，直接计算出P(Y | A1A2A3)。

大致示意图如下

在这里插入图片描述

3.3.2 编程细节

对于训练部分，我们要得到self.label_prob和self.condition_prob即可，前者是一个一维列表/字典，后者是一个三维列表/字典。

self.label_prob较为简单，直接对label分别计数即可得到。

label_0 = np.count_nonzero(label == 0)
        label_1 = np.count_nonzero(label == 1)
        self.label_prob = {0: label_0/label.size, 1: label_1/label.size}

self.condition_prob需要填表，注意到给的训练数据，实际上feature矩阵的每个点有3个特征，feature维度，label，然后是不同样本（不同行），最后才是它自己的值。

我的想法是对于每个样本（每行），确定label和feature维度。此时从3个特征确定了这个值的意义。把它累加到self.condition_prob的对应位置中。

这样遍历完所有样本之后，self.condition_prob的前两维度（label和feature）确定后，得到的是一个关于该feature取值的字典，每个key是该feature的可能取值，value是样本取这个值的个数。这称为一个单位。

之后再对每个这样的单位求概率，得到P(Ai | Y=0/1)，即该瓜是好/坏时，feature取哪个值（例如颜色取黄或绿）的概率。求概率的方法就是将确定该瓜好/坏时，feature取某值的频数除以该feature所有可取值的总频数。

for i in range(2):
	for j in range(feature.shape[1]):
		total_sum = 0
		for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
			total_sum += value
		for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
			self.condition_prob[i][j][key] /= total_sum

预测时，只要查我们之前算好的表，如P(Y=0 |A1=a A2=b A3=c) = P(Y=0) * P(A1=a | Y=0) * P(A2=b | Y=0) * P(A3=c | Y=0)

这几个值都是已知的。就可以得到答案。

for label_index in range(2):
	j = 0 # 处理的特征序号，即feat的index
	for feat in group:
		pa = self.condition_prob[label_index][j].get(feat)
		if (pa == None):
			prob_list[label_index] *= 0
		else:
			prob_list[label_index] *= pa
		j += 1
3.3.3 代码
import numpy as np
DEBUG = 0

class NaiveBayesClassifier(object):
    def __init__(self):
        self.label_prob = {}
        self.condition_prob = {}

    def fit(self, feature, label):
        '''
        对模型进行训练，需要将各种概率分别保存在self.label_prob和self.condition_prob中
        :param feature: 训练数据集所有特征组成的ndarray
        :param label:训练数据集中所有标签组成的ndarray
        :return: 无返回
        '''
        # ********* Begin *********#
        # label_prob
        label_0 = np.count_nonzero(label == 0)
        label_1 = np.count_nonzero(label == 1)
        self.label_prob = {0: label_0/label.size, 1: label_1/label.size}

        # condition_prob
        self.condition_prob[0] = {}
        self.condition_prob[1] = {}
        # 初始化每个特征取值的字典
        for item in self.condition_prob:
            for feature_index in range(len(feature[0])):  # len(feature[0])为特征数量
                self.condition_prob[item][feature_index] = {}
        # 读取数据
        i = 0  # 样本编号
        for data in feature:
            j = 0  # 特征序号
            for feat in data:
                if (self.condition_prob[label[i]][j].get(feat) == None):
                    self.condition_prob[label[i]][j][feat] = 0
                self.condition_prob[label[i]][j][feat] += 1
                j += 1
            i += 1

        # 归一化得到概率
        for i in range(2):
            for j in range(feature.shape[1]):
                total_sum = 0
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    total_sum += value
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    self.condition_prob[i][j][key] /= total_sum

        if (DEBUG):
            print("label_prob:\n{}".format(self.label_prob))
            print("condition_prob:\n{}".format(self.condition_prob))

# ********* End *********#

    def predict(self, feature):
        '''
        对数据进行预测，返回预测结果
        :param feature:测试数据集所有特征组成的ndarray
        :return:
        '''
        # ********* Begin *********#

        # P(A1) P(B|A1)  P(C|A1)  P(D|A1)
        ans = []
        i = 0 # 处理的组号
        for group in feature:
            if (DEBUG):
                print("now process {}".format(i))
            # 处理多组数据
            prob_list = {}
            prob_list[0] = self.label_prob[0]
            prob_list[1] = self.label_prob[1]
            for label_index in range(2):
                j = 0 # 处理的特征序号，即feat的index
                for feat in group:
                    pa = self.condition_prob[label_index][j].get(feat)
                    if (pa == None):
                        prob_list[label_index] *= 0
                    else:
                        prob_list[label_index] *= pa
                    j += 1
            if (DEBUG):
                print(prob_list[0])
                print(prob_list[1])
            if (prob_list[0]>prob_list[1]):
                ans.append(0)
            else:
                ans.append(1)
            i += 1
        return ans
        # ********* End *********#
        
if __name__ == "__main__":
    nb_classifier = NaiveBayesClassifier()
    feature = np.array([[2, 1, 1],[1, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 1, 2],[1, 2, 3]])
    label = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
    nb_classifier.fit(feature,label)
    print(nb_classifier.predict(feature))

其中，if __name__ == "__main__"用于本地调试使用，提交的时候将该函数删去。

3.4 拉普拉斯平滑

3.4.1 问题提出

在计算上一题的时候，我们遇到了许多奇怪的地方。

如self.label_prob，即先验概率，如果某个标签根本没有出现，那么它的先验概率就会是0，

如self.condition_prob，这个三维表格中，也有项出现了0，

而上面这两个都是我们最终概率计算式中的乘项。导致了上面我们计算出的概率可能出现0。

这显然是不合理的，所以我们要进行平滑处理，而最常用的方法就是拉普拉斯平滑。

3.4.2 算法原理

拉普拉斯平滑指的是，假设N表示训练数据集总共有多少种类别，Ni表示训练数据集中第i列总共有多少种取值。则训练过程中在算类别的概率时分子加1，分母加N，算条件概率时分子加1，分母加Ni。

就是让0项不出现，用一个很小很小的数来代替。实际上我们这里的拉普拉斯平滑是直接加了1，也有别的处理方法。

下表标红部分显示了与不加拉普拉斯平滑的区别

在这里插入图片描述

3.4.3 编程细节

计算self.label_prob时要注意平滑

label_0 = np.count_nonzero(label == 0)
        label_1 = np.count_nonzero(label == 1)
        self.label_prob = {0: (label_0+1)/(label.size+2), 1: (label_1+1)/(label.size+2)}

同样，计算self.condition_prob时也要平滑

for j in range(feature.shape[1]):
            for i in range(2):
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    if (self.condition_prob[(i+1)%2][j].get(key) == None):
                        self.condition_prob[(i+1)%2][j][key] = 0
            Ni = 0
            for key, value in self.condition_prob[i][j].items():
                Ni += 1
            for i in range(2):
                total_sum = Ni
                for key, value in self.condition_prob[i][j].items():
                    total_sum += value
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    self.condition_prob[i][j][key] = (self.condition_prob[i][j][key] + 1) / total_sum

这里因为我是用字典来存的，所以若该项本来为0，我是没有存进字典去的。故这里需要判一下，并对原来没有存入的情况补充存入0，保证每项都有，即下图标粉色的部分。（或许不用字典是更好的方法）

在这里插入图片描述

3.4.4 源码
import numpy as np
DEBUG = 1

class NaiveBayesClassifier(object):
    def __init__(self):
        self.label_prob = {}
        self.condition_prob = {}

    def fit(self, feature, label):
        '''
        对模型进行训练，需要将各种概率分别保存在self.label_prob和self.condition_prob中
        :param feature: 训练数据集所有特征组成的ndarray
        :param label:训练数据集中所有标签组成的ndarray
        :return: 无返回
        '''
        # ********* Begin *********#
        # label_prob
        label_0 = np.count_nonzero(label == 0)
        label_1 = np.count_nonzero(label == 1)
        self.label_prob = {0: (label_0+1)/(label.size+2), 1: (label_1+1)/(label.size+2)}

        # condition_prob
        self.condition_prob[0] = {}
        self.condition_prob[1] = {}
        # 初始化每个特征取值的字典
        for item in self.condition_prob:
            for feature_index in range(len(feature[0])):  # len(feature[0])为特征数量
                self.condition_prob[item][feature_index] = {}
        # 读取数据
        i = 0  # 样本编号
        for data in feature:
            j = 0  # 特征序号
            for feat in data:
                if (self.condition_prob[label[i]][j].get(feat) == None):
                    self.condition_prob[label[i]][j][feat] = 0
                self.condition_prob[label[i]][j][feat] += 1
                j += 1
            i += 1

        # 归一化得到概率(加入拉普拉斯平滑)
        for j in range(feature.shape[1]):
            for i in range(2):
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    if (self.condition_prob[(i+1)%2][j].get(key) == None):
                        self.condition_prob[(i+1)%2][j][key] = 0
            Ni = 0
            for key, value in self.condition_prob[i][j].items():
                Ni += 1
            for i in range(2):
                total_sum = Ni
                for key, value in self.condition_prob[i][j].items():
                    total_sum += value
                for key,value in self.condition_prob[i][j].items():
                    self.condition_prob[i][j][key] = (self.condition_prob[i][j][key] + 1) / total_sum

        if (DEBUG):
            print("label_prob:\n{}".format(self.label_prob))
            print("condition_prob:\n{}".format(self.condition_prob))

# ********* End *********#
    def predict(self, feature):
        '''
        对数据进行预测，返回预测结果
        :param feature:测试数据集所有特征组成的ndarray
        :return:
        '''
        # ********* Begin *********#
        # P(A1) P(B|A1)  P(C|A1)  P(D|A1)
        ans = []
        i = 0 # 处理的组号
        for group in feature:
            if (DEBUG):
                print("now process {}".format(i))
            # 处理多组数据
            prob_list = {}
            prob_list[0] = self.label_prob[0]
            prob_list[1] = self.label_prob[1]
            for label_index in range(2):
                j = 0 # 处理的特征序号，即feat的index
                for feat in group:
                    pa = self.condition_prob[label_index][j].get(feat)
                    if (pa == None):
                        prob_list[label_index] *= 0
                    else:
                        prob_list[label_index] *= pa
                    j += 1
            if (DEBUG):
                print(prob_list[0])
                print(prob_list[1])
            if (prob_list[0]>prob_list[1]):
                ans.append(0)
            else:
                ans.append(1)
            i += 1
        return ans
        # ********* End *********#

if __name__ == "__main__":
    nb_classifier = NaiveBayesClassifier()
    feature = np.array([[2, 1, 1],[1, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 1, 2],[1, 2, 3]])
    label = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
    nb_classifier.fit(feature,label)
    print(nb_classifier.predict(feature))

3.5 新闻文本主题分类

3.5.1 问题解析

使用sklearn完成新闻文本主题分类任务。

这个问题基本上就是教我们使用调包。

3.5.2 算法原理

①文本向量化

将文本转为向量，CountVectorizer，有点类似于大模型中的分词器，是自然语言预处理的一部分。

题目提到，仅使用仅仅通过CountVectorizer会出现问题：统计词频的方式来将文本转换成向量，长的文章词语出现的次数会比短的文章要多，而实际上两篇文章可能谈论的都是同一个主题。

为了解决这个问题，我们可以使用tf-idf来构建文本向量，sklearn中已经提供了tf-idf的接口。注意到该种方法是之前方法的改进版，故直接替代了上面的CountVectorizer

②MultinomialNB

MultinomialNB是sklearn中多项分布数据的朴素贝叶斯算法的实现，并且是用于文本分类的经典朴素贝叶斯算法。在本关中建议使用MultinomialNB来实现文本分类功能。

我们将它实例化之后，调用它就可以实现贝叶斯分类。

同样，要考虑拉普拉斯平滑。在MultinomialNB实例化时alpha是一个常用的参数。alpha: 平滑因子。当等于1时，做的是拉普拉斯平滑；当小于1时做的是Lidstone平滑；当等于0时，不做任何平滑处理。

都比较好理解，直接写代码就可以了。

3.5.3 源码

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB


def news_predict(train_sample, train_label, test_sample):
    '''
    训练模型并进行预测，返回预测结果
    :param train_sample: 原始训练集中的新闻文本，类型为ndarray
    :param train_label: 训练集中新闻文本对应的主题标签，类型为ndarray
    :param test_sample: 原始测试集中的新闻文本，类型为ndarray
    :return: 预测结果，类型为ndarray
    '''

    # 实例化tf-idf对象，同时完成向量化和TF-IDF转换
    tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()

    # 将训练集和测试集的文本进行向量化和TF-IDF转换
    X_train = tfidf_vectorizer.fit_transform(train_sample)
    X_test = tfidf_vectorizer.transform(test_sample)

    # 使用多项式朴素贝叶斯进行训练和预测
    clf = MultinomialNB(alpha=0.001)
    clf.fit(X_train, train_label)
    result = clf.predict(X_test)

    return result

四、思考题

如何在参数学习或者其他方面提高算法的分类性能？

这个问题有点大，应该也是现在学界还在不断努力解决的问题之一（论文嘎嘎发）。依据我目前的眼界与经验，只能总结出一部分回答。

  • 特征工程优化： 精心选择和设计特征可以显著提高分类器的性能。这可能包括特征选择、特征变换、特征组合等方法，以增强模型对数据的表达能力。
  • 模型选择： 根据问题的特点选择合适的分类算法。不同的问题可能需要不同类型的模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。
  • 调参优化： 对于参数学习算法，通过调整参数来优化模型性能。这可以通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等技术来实现，以找到最佳的参数组合。
  • 交叉验证： 使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力，并选择最佳的模型参数。
  • 集成学习： 使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等，将多个模型的预测结果进行组合，以获得更好的分类性能。
  • 数据增强： 对训练数据进行增强，如旋转、平移、缩放等操作，以扩大训练集的规模和多样性，从而提高模型的泛化能力。
  • 处理不平衡数据： 对于不平衡的数据集，采用采样技术（如过采样、欠采样）或者使用特殊的损失函数来处理样本不均衡问题。
  • 正则化： 使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，以防止模型过拟合。
  • 特定领域知识应用： 利用领域专业知识对算法进行定制或者调整，以提高模型在特定领域的性能。
  • 持续学习与优化： 不断尝试新的算法、新的技术，并根据实验结果进行调整和优化，以提高分类器的性能。

参考文献

  • A橙：https://blog.csdn.net/Aaron503/article/details/131104758

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1643759.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【华为】AC三层旁挂直接转发

【华为】AC三层旁挂直接转发

【华为】AC三层旁挂直接转发 实验需求实验拓扑配置AC和AP二层通信ACLSW1LSW2AP2获取到的管理地址AP3获取到的管理地址 AP上线配置WLAN业务ACLSW1（作DHCP地址池）业务成功下发 访问公网（NAT）LSW1AR1 配置文档ACLSW1LSW2AR1 实验需求…
阅读更多...
原来spring也可以AI

原来spring也可以AI

最近大模型是相当的火，尤其是在自然语言处理（NLP）、图像识别、语音识别等领域的应用，那对于工程同学来说应该如何接住这波破天的富贵呢？ 想啥来啥，前段时间LangChain给我们整了一套钢铁战甲，让…
阅读更多...
【机器学习】Ctrl-Adapter:视频生成领域的革新者

【机器学习】Ctrl-Adapter:视频生成领域的革新者

Ctrl-Adapter：视频生成领域的革新者 一、ControlNets的挑战与Ctrl-Adapter的应运而生二、Ctrl-Adapter的技术原理与实现三、Ctrl-Adapter的应用实例与性能表现四、Ctrl-Adapter的意义与未来展望 随着人工智能技术的飞速发展，图像与视频生成领域正经历着前…
阅读更多...
Java性能优化(三)：HashMap的设计与优化

Java性能优化(三)：HashMap的设计与优化

作者主页： 🔗进朱者赤的博客 精选专栏：🔗经典算法 作者简介：阿里非典型程序员一枚 ，记录在大厂的打怪升级之路。 一起学习Java、大数据、数据结构算法（公众号同名） ❤️觉得文章还…
阅读更多...
《动手学深度学习》V2（00-10）

《动手学深度学习》V2（00-10）

文章目录 一、学习目标二、环境搭建三、数据操作1、张量介绍2、运算符介绍3、广播介绍4、索引和切片5、节省内存6、课后练习实现 :fire: 四、数据预处理1、读取数据集2、处理缺失数据3、课后练习实现 :fire:①第一步：造数据②第二步 筛选遍历缺失值③第三步 统计降序…
阅读更多...
arthas无法捕获到try catch了的异常怎么办呢？

arthas无法捕获到try catch了的异常怎么办呢？

本案例使用的arthas是最新版本3.7.2 要跟踪的代码： 1、arthas watch试下能不能捕获到 页面上请求 http://localhost:8080/exception发现捕获不了。 2、可以使用btrace捕获，能够捕获到 我本案例使用Eclipse编写btrace脚本 ，首先引入btrace的…
阅读更多...
assert函数详解

assert函数详解

assert函数详解 1.函数概述2.assert函数一般用法3.assert函数的一些使用案例3.1判断大小3.2strlen函数的模拟实现3.3其它 4.注意 1.函数概述 评价一个表达式，当表达式错误时，输出一个诊断信息并且终止程序 assert是一个宏，在使用之前要调用库…
阅读更多...
详解：-bash: mysql command not found （mysql未找到命令）

详解：-bash: mysql command not found （mysql未找到命令）

1、确认是否安装MySQL rpm -qa |grep mysql rpm -qa |grep mariadb MariaDB是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），是广泛使用的MySQL数据库技术的替代品。安装MySQL后就会覆盖掉之前的mariadb。 如果没有就需要找教程安装 2、找到自己My…
阅读更多...
【软件设计师】上午题

【软件设计师】上午题

【软考】软件设计师plus 「软件设计师」 2022年下半年上午真题解析视频 计算机系统知识 22下 考点：指令系统之CISC vs RISC RISC指令系统整体特点是简单、精简 》指令种类少，但是指令功能强 考点：计算机系统组成 A属于运算器，…
阅读更多...
嵌入式开发三：STM32初体验

嵌入式开发三：STM32初体验

本节主要向大家介绍如何开发过程中的基本操作，如编译、串口下载、仿真器下载、仿真调试程序，体验一下 STM32 的开发流程，并介绍 MDK5 的一些使用技巧，通过本节的学习，将对 STM32 的开发流程和 MDK5 使用有个大概了解&a…
阅读更多...
八股文（C#篇）

八股文（C#篇）

C#中的数值类型 堆和栈 值类型的数据被保存在栈（stack)上，而引用类型的数据被保存在堆（heap）上，当值类型作为参数传递给函数时，会将其复制到新的内存空间中，因此在函数中对该值类型的修改不会影…
阅读更多...
ttkbootstrap界面美化系列之Menubutton(五)

ttkbootstrap界面美化系列之Menubutton(五)

一：Menubutton接口 print(help(help(ttk.Menubutton))) Help on class Menubutton in module tkinter.ttk:class Menubutton(Widget)| Menubutton(masterNone, **kw)|| Ttk Menubutton widget displays a textual label and/or image, and| displays a menu wh…
阅读更多...
linux搭建个人博客wordpress（LNMP）

linux搭建个人博客wordpress（LNMP）

目录 准备阶段： 1.部署LNMP环境 2.配置数据库 3.上线WordPress博客平台 4.来到web界面安装博客平台 5.WordPress博客平台优化 总结： 利用LNMPWordPress搭建博客网站平台 WordPress是一款使用PHP语言开发的博客平台 1.易用性高：操作简单…
阅读更多...
模拟集成电路(2)----MOSFET大小信号分析，二级效应

模拟集成电路(2)----MOSFET大小信号分析，二级效应

模拟集成电路(2)----MOSFET大小信号分析，二级效应 文章目录 模拟集成电路(2)----MOSFET大小信号分析，二级效应MOS的结构及符号大信号特性Turn-on process for an NMOS耗尽区反形层形成 I-V特性推导三极管区 ( V D S ≤ V G S − V T H ) (V_{DS}\le V_{G…
阅读更多...
杭电acm1013 Digital Roots 数字根 Java解法 高精度

杭电acm1013 Digital Roots 数字根 Java解法 高精度

Problem - 1013 (hdu.edu.cn) 高精度算术模拟 开long没过想到开bI 开bl一次过 import java.math.BigInteger; import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc new Scanner(System.in);BigInteger i;while (!(i sc.nextB…
阅读更多...
GPT是什么？直观解释Transformer | 深度学习第5章 【3Blue1Brown 官方双语】

GPT是什么？直观解释Transformer | 深度学习第5章 【3Blue1Brown 官方双语】

【官方双语】GPT是什么？直观解释Transformer | 深度学习第5章 0:00 - 预测，采样，重复：预训练/生成式/Transformer模型 3:03 - Transformer 的内部结构 6:36 - 本期总述 7:20 - 深度学习的大框架 12:27 - GPT的第一层：…
阅读更多...
HT32F52352 -- 解锁电调、电机速度控制

HT32F52352 -- 解锁电调、电机速度控制

一、问题背景 1.1 硬件： 电池组，电子调速器（好盈电调 /ESC），接收机（HT32F52352），风扇。 1.2 软件 keil5 二、问题分析 通过1.1图中可知，我们只需要使用 HT32F52352 模拟…
阅读更多...
MAT内存分析软件安装

MAT内存分析软件安装

一、简介 MAT（Memory Analyzer Tool）工具是java堆内存分析器。可以用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。MAT是Eclipse开发的免费的性能分析工具。 下载链接https://www.eclipse.org/mat/downloads.php 二、安装常见问题 1. 仅支持JDK17及以上版本 …
阅读更多...
在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算

在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算

精简版：经过一些profile发现flash-linear-attention中的rwkv6 linear attention算子的表现比RWKV-CUDA中的实现性能还要更好，然后也看到了继续优化triton版本kernel的线索。接着还分析了一下rwkv6 cuda kernel的几次开发迭代以此说明对于不懂cuda以及平时…
阅读更多...
如何使用Go语言的标准库和第三方库？

如何使用Go语言的标准库和第三方库？

文章目录 一、如何使用Go语言的标准库示例：使用标准库中的fmt包打印输出 二、如何使用Go语言的第三方库示例：使用第三方库github.com/gin-gonic/gin创建Web服务器 总结 在Go语言中，标准库和第三方库的使用是日常编程中不可或缺的一部分。标准…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023