梯度 机器 方法 报告
用方法来求素数！
1 package excel; 2 import java.util.Scanner; 3 public class code12 { 4 public static void main (String []args){ 5 Scanner sc = new Scanner(System.in ) ......
实践总结 3 种前端部署后页面检测版本的方法
领导：为什么每次项目部署后，有的用户要清缓存才能看到最新的页面 我：浏览器有默认的缓存策略，如果服务器在响应头中没有禁用缓存，那么浏览器每次请求页面会先看看缓存里面有没有，有的话从缓存取，造成还是取的旧页面。正常来说，用户只需要点击刷新按钮，刷新一下页面就好了，不必清除浏览器缓存刷新。 领导：为什么 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource'， 跨域访问的解决方法
https://blog.csdn.net/dear_little_bear/article/details/83999391 1. 当请求不在同一域名下的资源文件（ip地址+端口号）时，会报如下错误：“No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is prese ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
uniapp封装请求拦截和响应拦截的方法
uniapp封装请求拦截和响应拦截的方法：https://blog.csdn.net/luoxiaonuan_hi/article/details/129731171?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs ......
宝塔部署自动续签SSL证书跟 oauth get OpenIdConnect WellknownConfiguration 冲突解决方法
提示 .well-known/openid-configuration 404 错误, 原因是策略冲突了. 配置里面改一下, 一键申请SSL证书验证目录相关设置 节点改为如下 #一键申请SSL证书验证目录相关设置 location ~ \.well-known\acme-challenge{ all ......
uniapp中路由传参的方法详解
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
Android——从系统相册读取照片并展示——2个方法
布局： <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......
【专题】2023人工智能基础数据服务白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：https://tecdat.cn/?p=33276 原文出处：拓端数据部落公众号 人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中，自动驾驶由于场景的复 ......
【专题】2022年中国跨境电商行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32044 近年来，我国的跨境电子商务发展迅速，在过去五年中，其贸易额增长率达到了16.2%，已经成为稳定对外贸易的一支重要力量。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末52份跨境电商行业相关报告。 一方面，随着跨境电子商务的发展，跨境电子商务的监 ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
连接MySQL时报错：Public Key Retrieval is not allowed的解决方法
解决方法：连接设置——驱动属性——allowPublicKeyRetrieval=false（这里的运输公钥检索是默认关闭的，需要把它开启），改为allowPublicKeyRetrieval=true即可。 连接数据库后，如果不想把此项开启，那在改为false就行，连接过一次后面都可正常在重新连接 ......
举例useContext性能低下的样例，同时推荐用什么方法改进
在React中，useContext 是一种非常方便的全局状态管理工具，它可以让我们在组件之间共享状态，而不需要通过层层传递 props。然而，当我们在一个大型的 React 应用中过度使用 useContext 时，可能会遇到性能问题。这是因为当一个 context 的值改变时，所有使用这个 co ......
Thread 之 interrupt、isInterrupted、interrupted 方法
interrupt(): 打断 sleep、wait、join 的线程会抛出 InterruptedException 异常并清除打断标记,如果打断正在运行的线程、park 的线程则会重新设置打断标记isInterrupted(): 不会清除打断标记interrupted(): 会清除打断标记 一、 ......
解决 clamp 函数会阻断梯度传播
开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断，可能会阻断梯度传播。即，梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc，通过输入 input_t 获得结果 pred，其值为 \(0.02\)： from torch.nn import functional a ......
Thread 之 join() 方法
案例代码 @Slf4j public class JoinDemo { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t1 = new Thread(() -> { log.info("{} 线 ......
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OpenHarmony社区运营报告（2023年12月）
• 截至2023年12月22日，OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony"）社区累计超过6700名贡献者，产生26.9万多个PR，2.4万多个Star，6.7万多个Fork，59个SIG。 • 2023年12月16日，以“技术创新，照见未来”为主题的首届开放原子开发者大 ......
分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨 在工程监测领域，振弦采集仪是常用的一种设备，用于测量和记录结构物的振动数据。数据处理和分析是使用振弦采集仪得到的数据的重要环节，可以帮助工程师了解结构物的振动特性，评估结构的安全性，以及检测结构的健康状况。下面是关于振弦采集仪数据处理和分析的方法探讨。 ......
BOSHIDA 了解DC电源模块的基本参数及选择方法
BOSHIDA 了解DC电源模块的基本参数及选择方法 DC电源模块是一种用来提供稳定直流电源的设备，常被应用在电子产品测试、实验室设备等领域。了解DC电源模块的基本参数和选择方法有助于正确选择和使用合适的模块。 1. 输出电压范围：DC电源模块通常有固定的输出电压范围，例如0-30V。选择模块时，需 ......