函数 深度

当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。 ......

前言 Java8的四大函数式接口及相关的扩展接口在日常使用中的频率也是非常多的，包括自己定义的函数式接口，在JDK1.8之前，我们定义的方法都是用来接收参数，然后自己根据参数传递实现逻辑。在1.8之后，可以通过参数传递一段行为代码，将公共的行为代码封装成一个函数式接口传递，可以减少很多代码量，在St ......

【模板】 除了OOP外，C++另一种编程思想称为 泛型编程 ，主要利用的技术就是模板 C++提供两种模板机制：函数模板和类模板 函数模板 函数模板作用 建立一个通用函数，其函数返回值类型和形参类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。 语法 template<typename T> 函数声明或定义 ......

前言 我们在学习 51 单片机的过程中会用到延时，比如一个简单的流水灯就需要延时来控制依次点亮的时间，或者一些模块在单片机发出读数据指令后，需要延时几十微秒才可以读出数据等等，这些都离不开延时，所以我们需要一个精准的延时函数来满足我们的需求。 本篇介绍一个最简单并且延时最精准的 51 单片机延时函数 ......

生成函数相关 首先对于函数$F(x)$,在$x_0$处泰勒展开,$F(x)=\sum\limits_{n=0}^{+\infin}\dfrac{F^{n}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n$,这个$x$的取值是有一定范围的，当然我们也不关心 若在$x_0=0$处展开,即麦克劳林级数 $$ (1- ......

大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务，我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”（Gradien... ......

本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......

一、基本定义 重载，顾名思义从字面上理解就是重复装载，打一个不恰当的比方，你可以用一个篮子装蔬菜，也可以装水果或者其它，使用的是同一个篮子，但是可以用篮子重复装载的东西不一样。 函数重载是C++多态（静态多态）的特征体现，它可以允许重复使用同一个函数名（篮子）的函数，但是函数的参数列表（篮子装的东西 ......

在本篇文章当中主要给大家介绍了一些在 OpenMP 当中常用的动态库函数，这篇文章的动态库函数主要是关于并行域和线程状态的函数，在下篇文章当中我们主要是分析一些 OpenMP 当中的锁相关函数。希望大家有所收获！ ......

在本篇文章当中主要给大家分析了 OpenMP 当中两种主要的锁的实现，分别是 omp_lock_t 和 omp_nest_lock_t，一种是简单的锁实现，另外一种是可重入锁的实现。其实 critical 子句在 OpenMP 内部的也是利用上面的锁实现的。整个锁的实现还是非常复杂的，里面有很多耐人... ......

Python函数用法和底层分析 函数是可重用的程序代码块。函数的作用，不仅可以实现代码的复用，更能实现代码的一致性。一致性指的是，只要修改函数的代码，则所有调用该函数的地方都能得到体现。 在编写函数时，函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致，只是对代码实现了封装，并增加了函数调用、传递参数、返回 ......

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......

【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......

遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......

#vue3+TS 自定义指令：长按触发绑定的函数 偶然间看到一个在vue2中写的长按触发事件的自定义指定，想着能不能把他copy到我的vue3项目中呢。 ##编写自定义指令时遇到的几个难点 ###1.自定义指令的类型 在ts中写任何东西都要考虑到类型的问题，自定义指令的类型问题依然存在 ###2.在 ......

作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......

在 C++ 中为了操作简洁引入了函数模板。所谓的函数模板实际上是建立一个通用函数，其函数类型或形参类型不具体指定，用一个虚拟的类型来表达，这个通用函数就称为函数模板。 1、通用的写法 函数模板不是一个具体的函数，编译器不能为其生成可执行代码。定义函数模板后只是一个对函数功能框架的描述，当它具体执行时 ......

在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......

before-after-hook 最近看别人的代码，接触到一个插件，before-after-hook，百度搜一圈也没有看到什么地方有教程，看这个字面意思是一个hook，和axios里面的拦截器，vue-router里面的导航守卫类似。插件名字暂且叫它“前后钩子”吧，本文简单介绍这个插件的使用方法 ......

相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......

资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......

二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......

在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......

所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......

数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......

PS2采用SPI通信协议 源码和参考文件获取：https://github.com/Sound-Sleep/PS2_Based_On_STM32 接收器接口 DI：手柄->主机，时钟的下降沿传送信号，信号的读取在时钟由髙到低的变化过程中完成 DO：主机->手柄，同步传送于时钟的下降沿 空端口 GND ......

1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......

对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......

当调用函数并且把指向变量的指针作为参数传入时，通常会假设函数将修改变量（否则，为什么函数需要指针呢？）。例如，如果在程序中看到语句 f(&x); 大概是希望f改变x的值。但是，f仅需检查x的值而不是改变它的值也是可能的。指针可能高效的原因是：如果变量需要大量的存储空间，那么传递变量的值会浪费时间和空 ......

摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......