，I3链接到I1。 (这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1 l1:1 l3:1 ② 再次扫描数据库并检查事务。检查第一个事务并找出其中的项集。计数 最大的项集在顶部，计数较低的下一个项集，以此类推。这意味着树的 分支是由事务项集按计数降序构造的。 35 3.FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2 中， {I2,I1,I3,I4:1}，{I2,I3,I4:1}。因此，将I4作为后缀， 前缀路径将是{I2,I1,I3:1}，{I2,I3:1}。这形成了条件 模式基。 3.将条件模式基视为事务数据库，构造FP树。这 将包含{I2:2,I3:2}，不考虑I1，因为它不满足最小支 持计数。 Null l4:1 l2:5 l1:4 l3:1 l5:1 l3:3 l4:1 l5:1 I1,I2.I5 2 I2,I4 3 I2,I3 4 I1,I2,I4 5 I1,I3 6 I2,I3 7 I1,I3 8 I1,I2,I3,I5 9 I1,I2,I3 事务数据库的建立 扫描事务数据库得到频繁项目集F I1 I2 I3 I4 I5 6 7 6 2 2 定义minsup=20%,即最小支持度为2,重新排列F I2 I1 I3 I4 I5 7 6 6 2 2

请 注 意， 原 Qwen 仓 库 中 的 旧 方 法 chat() 现 在 已 被 generate() 方 法 替 代。 这 里 使 用 了 apply_chat_template() 函数将消息转换为模型能够理解的格式。其中的 add_generation_prompt 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 apply_chat_template(msg, tokenize=False, add_generation_ �→prompt=False) data.append(text.strip()) 其中每个 msg 是一个典型的聊天消息，如下所示： [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": 选字段。messages 字段是一个 JSON 对象列表，每个对象都包含两个字段：role 和 content 。其中，role 可以是 system 、user 或 assistant ，表示消息的角色；content 则是消息的文本内容。而 source 字 段代表了数据来源，可能包括 self-made 、alpaca 、open-hermes 或其他任意字符串。 你需要用 json 将一个字典列表存入

扩展了物理安全控制的 应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 • 在线考试以及民意调查 时的用户验证 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输入面部图像的最接近 的匹配来识别图像中的人 • 社交应用、消息类应用 中加入朋友标签 • 协助找到始终人口 • 确定可以访问敏感区域 的员工 • 在历史和媒体的档案中 找到“名人” 应用案例：公共安全领域的智能应用 人工智能的时代已经到来 Amazon

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后端 BACKEND 209 >>> x = K.print_tensor(x, message="x is: ") 参数 • x: 需要打印的张量。 • message: 需要与张量一起打印的消息。 返回 同一个不变的张量 x。 function keras.backend.function(inputs, outputs, updates=None) 实例化 Keras 函数。 例如：autopep8 -i --select E128 tests/keras/backend/test_backends.py 8. 提交时，请使用适当的描述性提交消息。 9. 更新文档。如果引入新功能，请确保包含演示新功能用法的代码片段。 10. 提交你的 PR。如果你的更改已在之前的讨论中获得批准，并且你有完整（并通过）的单元 测试以及正确的 docstring/文档，则你的

= 1) =0.1306 . (2.6.4) 换句话说，尽管使用了非常准确的测试，患者实际上患有艾滋病的几率只有13.06%。正如我们所看到的，概 率可能是违反直觉的。 患者在收到这样可怕的消息后应该怎么办？很可能，患者会要求医生进行另一次测试来确定病情。第二个测 试具有不同的特性，它不如第一个测试那么精确，如 表2.6.2所示。 表2.6.2: 条件概率为P(D2 | H) 条件概率 构建一个具有对角线边缘的图像X。 1. 如果将本节中举例的卷积核K应用于X，会发生什么情况？ 2. 如果转置X会发生什么？ 3. 如果转置K会发生什么？ 2. 在我们创建的Conv2D自动求导时，有什么错误消息？ 3. 如何通过改变输入张量和卷积核张量，将互相关运算表示为矩阵乘法？ 4. 手工设计一些卷积核。 1. 二阶导数的核的形式是什么？ 2. 积分的核的形式是什么？ 3. 得到d次导数的最小核的大小是多少？ (hT ) = 1。前向和后向递归都允许我们对T个隐变量在O(kT) （线性而不是指数）时间内 对(h1, . . . , hT )的所有值求和。这是使用图模型进行概率推理的巨大好处之一。它也是通用消息传递算法 (Aji and McEliece, 2000)的一个非常特殊的例子。结合前向和后向递归，我们能够计算 P(xj | x−j) ∝ � hj πj(hj)ρj(hj)P(xj | hj)