IPv4 地址枯竭多年,IPv6 何时才能全面接棒?
为了说明这一点,我们可以看看图1中的时间序列,问这样一个问题:“如果IPv6的普及率继续以当前的速度增长,还要多久所有设备都能支持IPv6?”这是指在图1的数据上加一条线性趋势线,并找到趋势线达到100%的日期。根据从2020年1月到现在的数据,使用最小二乘法拟合出一条线性趋势线,我们可以得到图...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势|算法|神经网络|自然...
线性回归是一种基本的回归分析方法,用于预测一个变量与一个或多个自变量之间的线性关系。它通过最小化预测值与实际值之间的差异来拟合数据。2.决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构的模型,通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。3.支持向量机(SupportVector...
计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
股票市场复杂、非线性的特点使我们难以捉摸其变化规律,目前有很多预测股票走势的论文和算法。定量分析从精确的数据资料中获得股票发展的价值规律,通过建立模型利用数学语言对股市的发展情况做出解释与预测。目前常用的定量分析方法有:传统时间序列预测模型马尔可夫链预测灰色系统理论预测遗传算法机器学习预测等方法2什么...
华泰计算机:从大模型演进测算全球AI算力空间
谷歌提出“Chinchilla缩放定律”,认为模型参数与训练数据集需要等比例放大以实现最佳效果。据谷歌DeepMind在2022年发表的《TrainingCompute-OptimalLargeLanguageModels》,模型预训练需要的Token数量和参数量的放大与模型性能之间的关系并不是线性的,而是在模型参数量与训练消耗Token数量达到特定比例的时刻,才能实现最佳的...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
图形处理器最初是为加速图形处理而设计。英伟达一直在GPU领域的排行榜上名列前茅。所以,GPU与计算机视觉有什么关系呢?在过去的十年里,人们对加速机器学习和深度学习训练的GPU需求激增。找到合适的GPU可能是一项艰巨的任务。先进的GPU价格不菲,而如果你考虑迁移到云端,它经常会出现短缺。GPU需要优化,我们大多数人都没...
人工智能大模型神奇的“涌现”到底是什么? | 陈经
按照明斯基式的数学理解,这次深度学习的突破,就是用极多的系数(几百万至上亿个),构建了规模很大的数学公式,去拟合逼近了围棋、图像识别等复杂问题的解空间(www.e993.com)2024年10月24日。从能力最简单的“直线分割平面”发展成,用规模极大形状复杂的超空间曲面去分割空间。而构建方法,是统计拟合,通过海量样本对比统计误差,反向传播修改系数减小误差...
量子计算机与AI融合:未来科技革命的引擎
量子计算机是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。与传统计算机相比,量子计算机的主要优势在于其使用量子比特(qubit)作为信息处理的基本单位,能够同时处于多个状态的叠加,以及量子比特之间的纠缠现象,这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力。量子计算机的计算基础...
释放比特自由——Wolfram的“一种新科学”介绍
我们可以很容易将这个游戏的玩法编成程序,在计算机上实现它。这个游戏的学名叫作元胞自动机(又称细胞自动机,英文是:CellularAutomata,简称CA)。然而这跟我们要探讨的网络游戏、大型计算机虚拟世界有什么关系呢?实际上,这个程序就是一个虚拟世界的简单原型。(有关元胞自动机的详细介绍,请看这里:httpswarm...
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
从目标上:NLP的主要目标是让计算机能够像人类一样理解和处理自然语言,包括语言的语法、语义、语用等方面。而LLM的主要目标是通过大规模的训练数据来学习自然语言的规律,并能够生成具有语义和语法正确性的文本。1.2.2LLM对回答准确性的定义三金哥:这么一说,把LLM叫做自然语言处理工具可能没有那么准确,LLM...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
解释:NLP是计算机科学和语言学的交叉子领域,主要关注于使计算机几能够理解和处理人类语言。大白话解释:好比有个全球通讯器,无论你说什么语言,它都能懂并回应你。14.计算机视觉(CV)解释:计算机视觉是一个交叉学科领域,涉及如何使计算机能够从数字图像或视频中获得高层次的理解。