Hypergraphx: 一整套高阶网络分析算法和功能
在这里,我们介绍了一个开源的Python库——HypergraphX(HGX),它提供了一整套用于高阶网络分析的算法和功能。这些功能包括不同的数据转换方式,将数据从一种高阶表示形式转换为另一种高阶表示形式,局部和中观尺度的各种高阶组织度量,高阶数据的稀疏化统计过滤器,广泛的静态和动态生成模型,以及不同的具有高阶交互的...
《中国信息安全》 | 智能网联汽车网络安全事件分析溯源与思考
通常情况下,网络安全事件分析溯源技术需建立在大量高质量安全数据的基础上,但当前智能网联汽车相关安全数据的记录、采集等均存在一定困难,难以支撑得到较为准确的分析结果。一方面,现有智能网联汽车普遍使用基于微控制单元(MCU)架构的车载电子控制单元作为车辆控制的核心系统,但其运算性能相对较低,难以承载完整的安全监测和...
字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析
基于编辑的算法,也被称为基于距离的算法,通过测量将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符操作(插入、删除或替换)数量来衡量。操作次数越多,相似度(距离)就越低(高)。这一指标为许多其他字符串相似度技术提供了基础,并广泛用于拼写检查、自动纠错和DNA序列分析。注意:这里的每个字符和每个操作都具有相同...
面向算法认知战的开源情报智能化分析
定量评估可以通过数学建模,分析敌方算法的攻击能力和危害程度;定性评估可以通过专家意见、案例分析等方式,评估敌方算法的威胁程度。智能化开源情报分析需要把握的问题算法认知战具有压制敌人思维认知的智能优势。近几场具有智能化特点的军事冲突表明,开源情报尤其是社交媒体情报在算法认知战中的重要性日益增加。未来人工智...
李飞飞团队提出ReKep,让机器人具备空间智能,还能整合GPT-4o
该团队基于叠衣服任务探索了新策略的泛化性能。简而言之,就是看这套系统能不能叠不一样的衣服——这需要几何和常识推理。这里使用了GPT-4o,提词仅包含通用指令,没有上下文示例。「策略成功」是指生成的ReKep可行,「执行成功」则衡量的是每种衣服的给定可行策略的系统成功率。
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
3.仿真分析本文采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)作为算法性能度量指标,并将不同模型的预测值与真实值和绝对误差进行比较(www.e993.com)2024年9月19日。均方误差的大小表示预测值与平均值的偏差,且均方误差越大,预测结果越差。上述评价指标的公式如下:...
32专家MoE大模型免费商用!5.28%单token推理消耗,性能对标Llama3
5.28%单token推理消耗,性能对标Llama3每个token只需要5.28%的算力,精度就能全面对标Llama3。开源大模型,再添一位重量级选手——来自浪潮信息(31.120,-0.57,-1.80%)的32专家MoE模型,源2.0-M32。不仅拥有极高的回报投入比,而且全面开放,训练代码和模型权重都可任意下载,商业使用也免费、无需授权。
机器学习之K近邻算法基本原理
3、KNN算法需要选择合适的K值和距离度量方法。K值的选择对算法性能具有重要影响,过小的K值可能导致过拟合,而过大的K值可能导致欠拟合。此外,不同的距离度量方法可能会对分类结果产生不同的影响。因此,在实际应用中,需要通过实验和比较不同K值和距离度量方法下的分类性能,选择最优的参数设置。
算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)
●调整K值:通过交叉验证等方式,尝试不同K值,观察其对模型性能的影响,选择最佳K值。●特征缩放:由于KNN算法对特征尺度敏感,通常需要对数据进行标准化或归一化处理,确保各特征在相同尺度上进行距离计算。●距离度量选择:根据数据特性和问题背景,选用最适合的距离度量方法,如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等...
七大机器学习常用算法精讲:K近邻算法(一)
简而言之,欧式距离就是将各维度上的坐标差值平方后求和,然后取平方根。它是许多机器学习算法和数据分析中常用的距离度量方式。k值的选择:k值代表了在进行预测时考虑的最近邻居的数量。k值的选择对模型性能有很大影响:较小的k值可能会导致模型过于敏感于局部样本,容易过拟合;...