梯度 例子

一、前言 我们在开发中最常见的异常就是NullPointerException，防不胜防啊，相信大家肯定被坑过！ 这种基本出现在获取数据库信息中、三方接口，获取的对象为空，再去get出现！ 解决方案当然简单，只需要判断一下，不是空在去后续操作，为空返回！ 所有在JDK8时出现了专门处理的方案，出来很 ......

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 ......

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 ......

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 ......

1.向已经关闭的通道发送值，引起panic错误 package main import "fmt" func recv(c chan int) { ret := <-c fmt.Println("接收成功", ret) } func main() { ch := make(chan int) go ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......

参考：cnblogs.com/aaronthon/p/10946433.html 例子1 package main import "fmt" func main() { ch := make(chan int, 5) ch <- 1 ch <- 2 ch <- 4 ch <- 10 close(ch ......

梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......

ML Theory 太魔怔了！！！！！ 从微积分课上我们学到 对一个 \(\mathscr C^2\) 函数，其二阶泰勒展开的皮亚诺余项形式 \[f(\bm w') = f(\bm w) + \langle \nabla f(\bm w), \bm w' - \bm w\rangle + o(\|\ ......

@UI 注解随着 SAP 标准的 Fiori Elements 应用一起发布。 如果 SAP 发布的标准 CDS view 包含了 @Metadata.allowExtensions:true 的注解，意味着 Partner 或者其他 Industry Solution 可以通过 Extension ......

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......

在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θ​JL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......

adoc转换html adoc这种格式是很多riscv文档使用的格式，该格式可以生成pdf，生成html。 生成html的好处是，选中和翻译方便，复制粘贴方便。 首先是gem软件要安装，这个软件似乎是ruby相关的（RubyGems is a package manager for the Ruby ......

例子源码http://dpdk.org/browse/dpdk/tree/examples/skeleton/basicfwd.c main函数主流程 1. 初始化环境抽象层EAL int ret = rte_eal_init(argc, argv); if (ret < 0) rte_exit(E ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......

leptos 第一个例子 下载安装rust下载 安装后可通过下面的命令判断是否安装成功。 rustup -V 当提示不是内部命令时，需要自行设置环境变量，我默认安装的路径为 C:\Users\{当前用户}\.cargo\bin 成功显示当前版本 安装trunk依赖包 cargo install tr ......

参考：https://blog.csdn.net/xiaodeng2017/article/details/125190975 jmeter加压方式 第一种加压： Stepping Thread Group 下载地址：Download :: JMeter-Plugins.org 将JMeterPlu ......

目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......

const key = "" const oWX_URL = 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key='+key; const sent_msg = { 'msgtype': 'text', 'text': { 'content': ......

方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。（下面都以二元函数来进行说明） b) 那不是已经有偏导函数了么？为啥还来了个方向导数？ 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率，比如：沿x轴正方向，这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够，要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率，这个就是 ......

public class Dome04 { public static void main(String[] args){ int i = 128; // byte b = (byte)i;//内存溢出 double b =i; //强制转换 （类型）变量名 高到低需要强制转换 //自动转换 低到高 ......

Disruptor 是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列。很多知名开源项目里，比如 canal 、log4j2、 storm 都是用了 Disruptor 以提升系统性能 。 这篇文章，我们通过两个例子一步一个脚印帮助同学们入门 Disruptor 。 1 环形缓冲区 下图展示了 Di ......

算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30  ......

需求 两个0-10000的数组，循环遍历两个数组，获取两个元素，打印出乘积为56213的所有元素 Python实现 import datetime s = datetime.datetime.now() for i in range(10000): for j in range(10000): if ......

以下是一个简单的示例，演示如何使用 DelphiRedisClient（https://github.com/danieleteti/delphiredisclient）将 MSSQL 数据缓存到 Redis 中： ```delphiuses Redis.Client, Redis.NetLib.I ......

一、接口文档 1.API文档 2.需求文档 接口测试工具--》接口测试脚本--》接口测试框架 二、 利用fixture自动化就绪测试条件 - 部分接口来说，需要保持登录状态- 部分接口来说，需要接口关联- 动态数据 接口信息 - 任务列表 接口地址 GET https://api.tttt.one/ ......

import numpy as np from scipy.signal import argrelextrema def emd(data): """ 经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD） """ # 找到极值点 max_points, min_poin ......

梯度下降法解决优化的问题 考虑优化问题 \[minf(x) = x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \] 1. 写出梯度算法求解该问题的迭代公式，详细阐述迭代公式每项的意义。 \[f(x)= x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \tag{1} \]\[\frac {\partial f(x)} ......