psi

张量网络图片生成与压缩 一、监督/非监督张量网络机器学习 二、张量网络图片生成与压缩 三、监督性张量网络机器学习 暑假的接近尾声，这个系列也要结束了，这是这个系列的最后一篇。我们接着上篇继续讲！ 一、监督/非监督张量网络机器学习 ∣ ψ ⟩ \left| \psi \right\rangle ∣ ψ ⟩ 是一个L-qubit的量子态，它的参数复杂度会随着特征个数 L 呈指数上升，张量网络机器学习的中心思想之一就是将 ∣ ψ ⟩ \left| \psi \right\rangle ∣ ψ ⟩ 用张量网络表示，从而使参数复杂度降低到多项式级。 在给定N个训练样本 { X [ n ] } \left\{ {{X}^{[n]}} \right\} { X [ n ] } 后，我们可以训练量子态，使其满足等概率假设: P ( X [ 1 ] ) = P ( X [ 2 ] ) = ⋯ \boldsymbol{P}\left(\boldsymbol{X}^{[\mathbf{1}]}\right)=\boldsymbol{P}\left(\boldsymbol{X}^{[2]}\right)=\cdots P ( X [ 1 ] ) = P ( X [ 2 ] ) = ⋯ 这被称为MPS非监督机器学习。 定义 交叉熵损失函数 ： f ( { X [ n ] } ) = − 1 N ∑ n =

一、4种插值方法及其误差估计 1、多项式插值（以单项式为基地） （Ⅰ）解题思路 \[P_n(x)=a_0+a_1x+……+a_nx^n \] 将 \(\{x\}_{i=0}^n\) 代入，构造出一个关于系数 \(a_0，a_1，……，a_n\) 的 \(n+1\) 元线性方程组，并解出 \(\{a\}\) 。 由于这种插值方法是最繁杂的，所以一般不会用到（除非在小学生面前装*），所以也不会考虑其误差，如果非得考虑的话，由 范德蒙德矩阵 可知，矩阵非奇异所以 \(P_n(x)\) 存在且唯一，故而误差和其他插值方法的误差是一样的，这里就不做讨论了。 （Ⅱ）例题（参考《数值分析 第五版》 \(P_{48}\ T_1\) ） 题目： 当 \(x=1，-1，2\) 时， \(f(x)=0，-3，4\) ，用单项式基底求 \(f(x)\) 的二次差值多项式。 解答： 构造插值函数： \(P_2(x)=a_0+a_1x+a_2x^2\) ，这时代入 \(\{x\}_{i=0}^2\) ，得到如下的3元线性方程组： \[\begin{cases} P_2(x_0)=a_0+a_1x_0+a_2x_{0}^2=0\\\\ P_2(x_1)=a_0+a_1x_1+a_2x_{1}^2=-3\\\\ P_2(x_2)=a_0+a_1x_2+a_2x_{2}^2=4 \end{cases}

文章转载，参考 https://blog.csdn.net/chehec2010/article/details/90204622 序号 大写 小写 英语音标注音 英文 汉语名称 常用指代意义 1 Α α /'ælfə/ alpha 阿尔法 角度、系数、角加速度、第一个、电离度、转化率 2 Β β /'bi:tə/ 或 /'beɪtə/ beta 贝塔 磁通系数、角度、系数 3 Γ γ /'gæmə/ gamma 伽玛 电导系数、角度、比热容比 4 Δ δ /'deltə/ delta 得尔塔 变化量、焓变、熵变、屈光度、一元二次方程中的判别式、化学位移 5 Ε ε /'epsɪlɒn/ epsilon 艾普西隆 对数之基数、介电常数、电容率 6 Ζ ζ /'zi:tə/ zeta 泽塔 系数、方位角、阻抗、相对黏度 7 Η η /'i:tə/ eta 伊塔 迟滞系数、机械效率 8 Θ θ /'θi:tə/ theta 西塔 温度、角度 9 Ι ι /aɪ'əʊtə/ iota 约(yāo)塔 微小、一点 10 Κ κ /'kæpə/ kappa 卡帕 介质常数、绝热指数 11 ∧ λ /'læmdə/ lambda 拉姆达 波长、体积、导热系数 普朗克常数 12 Μ μ /mju:/ mu 谬 磁导率、微、动摩擦系(因)数、流体动力黏度、货币单位,莫比乌斯函数 13 Ν ν

　　　最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 　　　　在 决策树算法原理(上) 一文中，我们已经讲到了熵和条件熵的概念，这里我们对它们做一个简单的回顾。 　　　　熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。具体的，随机变量X的熵的表达式如下： $$H(X) = -\sum\limits_{i=1}^{n}p_i logp_i$$ 　　　　其中n代表X的n种不同的离散取值。而$p_i$代表了X取值为i的概率，log为以2或者e为底的对数。 　　　　熟悉了一个变量X的熵，很容易推广到多个个变量的联合熵，这里给出两个变量X和Y的联合熵表达式： $$H(X,Y) = -\sum\limits_{x_i \in X}\sum\limits_{y_i \in Y}p(x_i,y_i)logp(x_i,y_i)$$ 　　　　有了联合熵，又可以得到条件熵的表达式H(Y|X)，条件熵类似于条件概率,它度量了我们的Y在知道X以后剩下的不确定性

2020年改变了我们许多人的工作方式。尽管临时办公台和数字协作在许多办公室工作人员中很普遍，但是制造业员工肯定不能在自己舒适的厨房里搭建车间—或者可以吗？对生产设施进行数字化通常需要数年的开发时间，但是一个山特维克（Sandvik）管站点在短短两天内就将远程制造带给了全职员工。在这里，全球工程集团山特维克（Sandvik）的产品部门经理ThomasFroböse 解释了如何进行，更多信息尽在振工链。 在德国Werther，山特维克的高精度特殊管材单元生产用于仪器仪表和高压应用的钢管，具有特殊表面光洁度的管材，甚至注定要进入人体的管材。 该站点精通为要求苛刻的应用提供解决方案，例如生产厚壁无缝管，该管可承受高达160,000磅/平方英寸（psi）的压力，并且内部的缺陷或金属缺陷极少。钢。或者，制造即使在冷却在1亿摄氏度下运行的等离子体反应器时也能保持其机械性能的管道。 当Covid-19大流行中断全球范围，并导致许多制造工厂停工时，Werther工厂无法承受停顿，并搁置了未决的客户需求。Werther的工程师们积压了无法再增加的风险的订单，并要求用于急需治疗的机械呼吸机的精密管来治疗COVID-19患者，Werther的工程师需要迅速采取行动。 陷入困境 数字化继续改变制造业。咨询网络普华永道（PwC）的数据显示，有91％的工业公司正在投资在欧洲心脏地带建立数字工厂

本篇介绍使用搜狗拼音输入法输入希腊字母 工具/原料 搜狗拼音输入法 方法一：软键盘 右击输入法悬浮窗打开菜单-选择软键盘 这里有很多软键盘，其中第二个就是希腊字母软键盘，点击打开 第二次使用可以点击输入法悬浮窗上的软键盘快捷键来快速打开 缺点：使用这个方法要在20多个希腊字母里面寻找，比较考验眼力；输入时必须打开软键盘，输入完再关闭软键盘才能输入其他字符。 END 方法二：自定义短语 右键-设置属性 高级-自定义短语设置 直接编辑配置文件 将以下内容复制粘贴到配置文件最后 ; 希腊字母 alpha,4=α alpha,5=Α beta,4=β beta,5=Β gamma,4=γ gamma,5=Γ delta,4=δ delta,5=Δ epsilon,4=ε epsilon,5=Ε zeta,4=ζ zeta,5=Ζ eta,4=η eta,5=Η theta,4=θ theta,5=Θ iota,4=ι iota,5=Ι kappa,4=κ kappa,5=Κ lambda,4=λ lambda,5=Λ mu,4=μ mu,5=Μ nu,4=ν nu,5=Ν xi,4=ξ xi,5=Ξ omicron,4=ο omicron,5=Ο pi,4=π pi,5=Π rho,4=ρ rho,5=Ρ sigma,4=σ sigma,5=Σ tau,4=τ tau,5=Τ

题目链接： https://www.nowcoder.com/practice/33b88978734c42b68699d0c7cef9b598?tpId=101&tqId=33230&tPage=1&rp=1&ru=/ta/programmer-code-interview-guide&qru=/ta/programmer-code-interview-guide/question-ranking 题目大意 　　略。 分析 　　比较繁琐的 Coding 题，考验基本功。 代码如下 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 #define INIT() ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0); 5 #define Rep(i,n) for (int i = 0; i < (int)(n); ++i) 6 #define For(i,s,t) for (int i = (int)(s); i <= (int)(t); ++i) 7 #define rFor(i,t,s) for (int i = (int)(t); i >= (int)(s); --i) 8 #define ForLL(i, s, t) for (LL i = LL(s); i <= LL

大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下。为了满足企业间数据安全共享、释放数据价值，助力业务创新，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！ 面向数据安全与隐私保护的多方计算技术研究最早可追溯到上世纪70年代，而新兴的联邦学习概念在国内从2019年开始蓬勃发展。 “神盾-联邦计算”平台的成型也正是这个时期，经过2-3个月系统评测、安全算法评测及现场答辩，2019年12月“神盾-联邦计算”代表腾讯获得了信通院颁发的基于多方安全计算的数据流通产品证书，全国首批获得该证书的团队只有5家。目前神盾正在主导信通院联邦学习标准制定。 腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生 大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下，银行信用卡不良用户占比全面上升，金融信贷审核成本陡增，AI发展也遭遇前所未有的瓶颈，为了让这些企业在合法合规、安全、高效无损的基础上进行数据合作，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！ 这是一个主要基于联邦学习、多方安全计算(MPC)、区块链、可信计算等安全技术的分布式计算平台，产品针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造

Clifford code Clifford group是什么？ 简单的公式来表达，就是 \(Cl_{n}=\left\{U: U P_{n} U^{\dagger} \in P_{n}\right\}\) 。 用语言来描述，就是对一个泡利施加一个U操作，然后还是一个泡利。 首先，所有的泡利都属于 \(Cl_n\) ，因为泡利矩阵自己相乘还是泡利。 但也有非泡利的矩阵在这里面，比如H也属于clifford， \(HXH=Z\) ，$ HZH=X$ 另一个例子是 \(S=\sqrt{Z}=\left(\begin{array}{cc}1 & 0 \\ 0 & i\end{array}\right)\) \(SZS^{\dagger}=ZSS^{\dagger}=Z\) \(SXS^{\dagger}=iY\) 但是也并非所有的操作都属于 \(Cl_n\) ，比如T门， \(TZT^{\dagger}=ZTT^{\dagger}=ZS \notin P\) 对于单量子比特来说： \(Cl_1=\langle X,Z,H,S\rangle\) 但是我们不仅只有单比特，对于多比特，他不是简单的 \(Cl_1^{\otimes n}\) ，因为多比特有纠缠。 比如 \(SWAP_{ij}\) ，将第i个和第j个交换一下，这很明显操作完了还是一个泡利，属于 \(Cl_n\) ， \(

模型评价指标 KS Kolmogorov_Smimov,评估模型风险区分能力。KS用来衡量好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本差异越大，KS指标越大，则模型风险区分能力越强。 KS计算步骤： 1.计算每个评分的好坏用户数 2.计算每个评分区间累计好用户数占总好用户数比列（good%）,计算每个评分区间累计坏用户数占总坏用户数的比例（bad%） 3.计算每个评分区间累计好用户占比与累计坏用户占比差的绝对值（即|good%-bad%|）,所有绝对值最大的值为评分卡的K-S值。 https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/78217498 AUC： AUC评估模型排序性的指标。衡量二分类模型优劣的评价指标，表示正例排在负例前面的概率，并且对样本类别是否均衡不敏感，常用于不均衡样本建立的分类器的评价。 PSI Population Stability Index，群体稳定性指数。指数越低，模型评分稳定性越高。用来衡量测试样本以及模型 参考： http://ucanalytics.com/blogs/population-stability-index-psi-banking-case-study/ https://cnblogs.com/webRobot/p/9133507.html IV 参考：http://ucanalytics