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机器学习:归一化
这段内容主要讨论了归一化的目的和两种类型的归一化方法。归一化是为了确保在梯度下降过程中,不同维度的参数以相似的幅度调整,避免因数据尺度差异导致的优化问题。文中提到了最大值最小值归一化和标准归一化,后者更不易受到离群值的影响,并且可以使数据符合正态分布。通过Python代码示例展示了如何使用`StandardScaler`进行标准归一化。
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Windows 记录一次磁盘相关的PC卡顿问题
【10月更文挑战第26天】本文记录了一次Windows系统中因磁盘问题导致的PC卡顿现象及其解决过程。通过查看任务管理器发现磁盘使用率高,经磁盘碎片整理、优化启动项与后台程序、更新磁盘驱动等步骤,最终解决了卡顿问题。建议定期进行磁盘维护,合理管理启动项,及时更新驱动以预防类似问题。
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大模型的幻觉现象介绍
本文转载至赛尔实验室 ,作者哈工大SCIR,这篇文章很好的解释了大模型的幻觉问题,并且给出了一系列理论上能验证大模型幻觉现象的方式,是一篇很好的科普文章,针对于验证方式后期也可以采取对应的方式来优化此类幻觉现象,先码住好好学习一下哇嘎嘎嘎
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Apache Hadoop入门指南:搭建分布式大数据处理平台
【4月更文挑战第6天】本文介绍了Apache Hadoop在大数据处理中的关键作用,并引导初学者了解Hadoop的基本概念、核心组件(HDFS、YARN、MapReduce)及如何搭建分布式环境。通过配置Hadoop、格式化HDFS、启动服务和验证环境,学习者可掌握基本操作。此外,文章还提及了开发MapReduce程序、学习Hadoop生态系统和性能调优的重要性,旨在为读者提供Hadoop入门指导,助其踏入大数据处理的旅程。
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