位域也叫做位段（bit field），使用位域能够节省结构体数据内存的占用。接下来，我们从以下几个方面来讲解下位域： 1. 位域的作用 2. 位域的语法 3. 位域的存储
C++11 中增加 default 关键字，本篇文章讲解下空实现的默认构造函数和 default 的默认构造函数的区别。 接下来，从以下几个方面来讲解 default 关键字： 1. defaul...
特征缩放（Feature Scaling）是机器学习中对特征进行归一化或标准化处理的技术，主要作用体现在多个方面。首先，它可以提高梯度下降的收敛速度。在梯度下降优化过程中，如果不同特征的取值范围相差较...
问题环境：MacOS 10.11、Python 3.8 安装扩展命令如下： 当启动 jupyter notebook 时，没有发现 Nbextensions 这一标签，并在后台报错如下： 问题是找不到...
numpy 数组运算主要分为： 接下来，我们分别讲解 ndarray 的运算规则： 1. 数组和数字之间的加、减、乘、除运算 请看下面的示例代码： 输出结果： 从运行结果我们得知：当 ndarray ...
模型量化是指将神经网络模型中的权重和激活值（输入和输出）从高精度的浮点数（例如 32 位浮点数）转换为低精度的整数（如 8 位整数）或更低位数的表示方式。通过这种方式，减少模型的存储需求和计算量。 量...
回归分析是统计学中用于预测连续型数据的一种方法。常见的回归模型包括线性回归和多项式回归。多项式回归是线性回归的扩展，它能够处理更复杂的数据关系。 线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系。对于一些非...
在机器学习领域，单一模型往往难以在所有场景下都达到最佳效果。因此，集成学习（Ensemble Learning） 通过组合多个弱学习器（单个模型）来构建更强大模型，提高预测性能和泛化能力。它的核心思想...
在自然语言处理（NLP）任务中，自动评估文本生成质量是一个核心问题。例如，在机器翻译、自动摘要、文本生成等任务中，我们需要度量生成文本与参考文本的相似度。Rouge（Recall-Oriented U...
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