C语言中 struct 与 union 的区别
在 C 语言中，struct（结构体）和 union（联合体）都是用来定义复合数据类型的关键关键字，但它们在存储和管理数据方面有根本的区别。这些区别影响了它们的使用场景和功能。 Struct（结构体） struct 用于创建一个数据结构，可以包含多个不同类型的数据项（称为成员）。结构体的每个成员都有自己的存储位置，这意味着每个成员都拥有一个独立的内存地址。结构体的大小至少等于所有成员大小的总和（实际...
聚类分析：使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类
种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，每个样本代表一种...
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
C语言 计数控制循环
今天 我们来说 计数控制的循环 对于循环次数 我们已知的循环 我们称之为 计数控制的循环 这种情况 我们一般选择 for来实现 更为方便 先看一个案例 求 1 到 N 的累加合 我们代码可以这样写 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS//禁用安全函数警告#pragma warning(disable:6031)//禁用 6031 的安全警告#include <stdio...
大语言模型与词向量表示
大语言模型（Large Language Models, LLMs）与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点，说明了它们之间的联系： 1. 高质量词向量的生成 大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示，主要得益于以下几个方面： 大规模数据预训练: 这些模型...
R语言4版本安装mvstats（纯新手）
下载mvstats.R文件点此链接：https://download.csdn.net/download/m0_62110645/89251535 第一种方法 找到mvstats.R的文件安装位置（R语言的工作路径） getwd() 将mvstats.R保存到工作路径 在R中输入命令 source("mvstats.R") 第二种方法 找到mvstats.R的安装的文件位置 在R中输入命令 s...
C语言数据结构之队列
目录 1.队列的概念及结构2.队列的实现逻辑3.队列的代码实现4.相关例题选择题 •͈ᴗ•͈ 个人主页：御翮 •͈ᴗ•͈ 个人专栏：C语言数据结构 •͈ᴗ•͈ 欢迎大家关注和订阅!!! 1.队列的概念及结构 与栈不同的是，队列的出栈顺序是先入先出，就像我们出火车站，先排队的人排在前面，就先出站（插队不算奥，队列不可以插队，要做守规则的宝宝）。 2.队列的实现逻辑 和栈一样，队列也可以用顺序表和链表来...
NLP自然语言处理和应用场景介绍
【A】NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学与人工智能领域的一个分支，旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面： 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统：帮助用户快速准确地检索到所需信息，或通过自然语言进行问题提问并...
【Go语言快速上手(四)】面向对象的三大特性引入
GO快速上手 1. 前言2. 初识GO中的结构体3. 结构体的方法的引入4. GO中的封装与继承5. GO语言中的接口与多态6. 总结以及拓展 1. 前言 GO语言也支持面向对象编程,但是和传统的面向对象语言(如CPP)有明显的区别,GO并不是纯粹的面对对象编程语言.所以说GO是支持面向对象编程特性的,这样说比较合理 2. 初识GO中的结构体 GO语言中没有class类,只有struct结构体,GO...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
环境下进行，但近年来，研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新的尝...