乘子 梯度 方向
四元数 缺点： 单个四元数不能表示在任何方向上超过180度的旋转
解释1：四元数是一种用于表示旋转的数学工具，它可以用来描述物体在三维空间中的旋转。一个四元数由一个实部和三个虚部组成，可以表示为q = w + xi + yj + zk，其中w是实部，x、y、z是虚部。 一个四元数可以表示一个旋转，但是它只能表示在180度以内的旋转。这是因为四元数的长度必须为1，而 ......
线性回归-梯度下降
上了篇尝试了利用穷举法来求较好的模型，但是穷举法的效率很低。还有一种更高效的方法，梯度下降法（Gradient Descent）。 算法过程 代码实现 x = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 70., 208., 606.] y = [640., ......
梯度下降、梯度消失、梯度爆炸
https://www.3blue1brown.com/lessons/gradient-descent 梯度下降： 成本函数：当网络自信地正确地对这个图像进行分类时，成本很小，但当它不知道自己在做什么时，成本就很大。 最小化成本函数：找到训练成本的最小值 微积分，有时可以通过求解斜率为零时来明确地 ......
自然语言处理（NLP）的研究方向
自然语言处理（NLP）的研究方向包括但不限于以下方面： 词法分析：对文本进行分词、词性标注等基本处理，是后续处理的基础。 句法分析：研究句子的语法结构，对句子进行解析，如依存句法分析。 语义理解：分析文本的语义，理解文本表达的含义和情感，是自然语言处理的核心问题。 信息抽取：从大量非结构化文本中抽取 ......
博士研究方向
一：云边协同（云计算与边缘计算） 云边协同的研究方向包括但不限于以下几个方面： 分布式机器学习：在云边协同框架下，分布式机器学习可以充分利用边缘设备和云端设备的计算能力，提高模型的训练速度和准确性。同时，通过将模型部署到边缘设备上，可以实现实时推断，提高系统的响应速度和可靠性。 联邦学习：联邦学习是 ......
左右手坐标系以及逆时针正方向的判断
A 判断三维坐标系旋转正方向的简单方法_x y z三个轴的方向图片-CSDN博客 判断三维坐标系旋转正方向的简单方法 引言 做iOS开发，不免要接触到一些特效，其中不乏3D特效，这时候就要对iOS所使用的坐标系了解才行。若不限于iOS开发，还有MacOS开发，若不知道它们所使用坐标系的不同，初学者会 ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
CAST电子部单片机方向授课——串口通信 预习文档
CAST电子部单片机方向授课——串口通信 预习文档 课前小准备 安装串口调试助手 第一步：进入Microsoft Store 第二步：在Microsoft Store中搜索 “串口调试助手” 第三步：点击获取，按要求安装即可 下载完成后，桌面上可能没有快捷方式，需要在win里搜索一下，然后拖到桌面上 ......
光标晃动方向的改变
神奇的光标晃动方向——记录一个小发现 我在用codeblocks时，发现不知为何我的光标从左右晃动变成了上下晃动，输入字符后造成的影响也不同了。原来时在已有字符上输入什么就增加什么，现在是输入什么就会用新的覆盖原来的。后来我发现是Ins键的影响。 插入键(Insert key，缩写INS)是电脑键盘 ......
机器学习中的优化方法——两种梯度下降法的Python实验报告
1 背景 考虑正则逻辑回归的反对函数（Consider the objection function of regularized logistic regression）： \[\begin{gather*} \mathop{min}\limits_{x\in\mathbb{R}^d}f(x)=\ ......
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
linux 中paste命令结合管道时调整合并方向
001、 [root@pc1 test]# ls ## 两个测试文件 a.txt b.txt [root@pc1 test]# cat a.txt 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 [root@pc1 test]# cat b.txt a b c [root@p ......
机器学习——梯度爆炸和梯度消失
🤔️如何避免梯度爆炸或消失？ 在参数初始化时需要非常小心，以确保梯度和参数可以得到很好的控制（随即初始化） ReLU激活函数缓解了梯度消失问题，这样可以加速收敛。（Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时，它的梯度都会消失。） ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
判断周围8个方向的位置
判断周围8个方向的位置 static int[][] offsets = {{0, 1}, {1, 1}, {1, 0}, {1, -1}, {0, -1}, {-1, -1}, {-1, 0}, {-1, 1}}; for (int i = 0; i < row; i++) { for (int ......
10.26大论文新方向思考
语雀的运维更新出现bug导致服务全部下线 当微服务的状态发生改变，如扩缩容时，需要实时监控服务实例的状态，如果发生异常需要及时报警 1.服务流量的异常变化 2.服务实例状态的异常变化 3.调度异常状态 ......
深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因 ......
MLP代码模型--NLP方向
训练 对于二分类任务，通常使用一个包含两个输出单元的输出层，而不是一个单一的输出单元。这是因为在二分类任务中，每个类别通常对应一个输出单元，一个用于表示类别1（例如正类别），另一个用于表示类别2（例如负类别） 预测 是 ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
CSP20230917-3 梯度求解 题解
〇、题目 太长了懒得写。 简单来说就是求对于一个后缀表达式，每个询问给出一个下标和一些值，求以该下标变量为自变量其它变量为常数时的偏导数。 一、思路 考虑直接对于表达式建出表达式树。 建树的过程比较直接：每次栈里面放节点编号，遇到符号就取出当前栈顶两个节点作为子节点。 每次查询直接对整棵树爆搜，因为 ......
CNSS 2023夏令营web方向 Feedback Pre-alpha
用wapalzyer查看网页指纹,发现使用flask框架2.3.6 键入{{7*7}}，点击预览 计算了结果，表达式被执行了。 因此我们可以利用这个漏洞执行代码 抓包查看，发现参数名为text,内容是URL编码 /?text= {{config.SECRET_KEY}},URL编码%7b%7b%63 ......
osg 改变obj模型的方向
// // OpenSceneGraph Quick Start Guide // http://www.lulu.com/content/767629 // http://www.openscenegraph.com/osgwiki/pmwiki.php/Documentation/QuickSt ......
游戏开发者如何规划职业方向
多小伙伴留言问我，进入游戏这个行业以后, 如何做好自己的职业规划与技术路线，本节来給大家分享一些规划的经验。对于入行的开发者，給大家一个分享”一个必须与2个方向”。 (1) 必须: 工作1~5年时间内搭建关于游戏开发的全部知识体系与技术原理; (2) 方向: 走技术专家路线; (3) 方向: 走技术 ......
2023 秋季学期 六周集训 Misc方向
by 高鹏鸿、密语 写在前面，记录和交流是一个很好的习惯，建议可以自己先搭建一个博客用于存储自己的做题记录以及方便交流。还有，对于Misc方向，灵活应对十分重要，一定要善用搜索引擎。 还有一点，给大家做的题有些能在网络上搜索到，大家实在实在坐牢很久了再去搜索 工具 搜索引擎 新手必学 LinuxPr ......
深入原理-基于梯度下降法进行参数优化学习
基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......
[机器学习] 2. 随机方差缩减梯度下降 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 接上文，GD 有 \(\frac 1T\) 的收敛速率而 SGD 只有 \(\frac 1{\sqrt T}\) 的收敛速率。有许多种方法可以加速 SGD 的收敛速度。有一类算法是通过让方差呈递减趋势下降，最终以与 GD 同阶的速度收敛（凸与 \(L\)-平滑 ......
GDA CTF应用方向：牛刀小试ONE
简介 作者：梦幻的彼岸 测试程序来源：https://github.com/num1r0/android_crackmes 本篇文章涉及工具：GDA crackme_0x01 通过快捷按钮进入APK入口点进行分析，如下图所示： 入口点代码 代码解析 这段代码定义了一个名为MainActivity的A ......
灰度质心法绘出带方向的标注圆
灰度质心法绘出带方向的标注圆 在给出特征点坐标及领域旋转描述后，在对应位置画圆，并根据旋转信息画出有方向的半径效果如下 clc clear all close all %% 初始化参数 dog = imread("kobi.png"); % 灰度化 dogGray = rgb2gray(dog); ......
深入理解梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......