梯度 样本 单个 逻辑
写代码时如何合理的画图表达逻辑结构
在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......
spring boot遇到的坑：在afterPropertiesSet()中执行逻辑异常
问题描述 @Bean @LoadBalanced public RestTemplate restTemplate(SpringClientFactory clientFactory, LoadBalancerClient loadBalancer) { return new RestTemplat ......
74逻辑芯片介绍、特点和使用指南
常用的74逻辑芯片： 传统型： 74×× -标准型 4F×× -F：Flash -高速 肖特基型： 74LS×× -LS：LOW SBD -低功耗肖特基 74ALS×× -ALS：ADVANCED LOW SBD -先进低功耗肖特基 74S×× -S：SBD -肖特基 74AS×× -AS：ADVA ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
Unity3D 服务器逻辑和传输如何分层/解耦详解
Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，它提供了丰富的功能和工具，使得开发者可以轻松地创建高质量的游戏。在游戏开发过程中，服务器逻辑和传输是非常重要的组成部分。本文将详细介绍如何在Unity3D中实现服务器逻辑和传输的分层和解耦。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小 ......
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 ......
Unity3D 如何把全部游戏逻辑都放到lua层实现详解
Unity3D是一款非常流行的游戏开发引擎，它支持C#、JavaScript和Boo等脚本语言。然而，有时候我们可能希望将全部游戏逻辑都放到Lua层实现，这样可以更方便地进行游戏逻辑的修改和调试。本文将详细介绍如何使用Unity3D将全部游戏逻辑都放到Lua层实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里 ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
逻辑脚本开发
1.安装lnmp/lamp脚本开发： 1.1 模拟创建出两个安装脚本：lnmp.sh和lamp.sh 1.2 创建lamp_or_lnmp.sh脚本，用来调用执行lamp.sh和lnmp.sh文件 总结： ......
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 ......
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 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
利用JavaScript函数进行数学计算和逻辑判断
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 ......
字符串值判断逻辑
字符串比较测试： 比较两个字符串变量的值，是否相等，不等这样的情况 = 判断是否相等 != 判断是不等的 ! 取结果的反义 注意：对于字符串变量的比较，一定要记住给变量添加双引号，使用等于号的值判断，左右两边也必须有空格 ......
ClickHouse的JOIN算法选择逻辑以及auto选项
Setting配置join_algorithm用于指定JOIN算法，它可以设置为多个值，例如join_algorithm='direct,hash,partial_merge'。在选择最终JOIN算法的时候是根据setting配置join_algorithm, 以及JOIN操作的Strictness... ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
【C语言】逻辑或运算的一个注意事项
在逻辑或的短路运算中，当前一个表达式为真时，后面的表达式不会得到运行。 #include <stdio.h> // 逻辑或运算的注意事项 int main() { int i=0, j=1; i || printf("hello, i\n"); j || printf("hello, j\n"); ......
第4章 在业务逻辑中使用 EF Core
本章涵盖 了解业务逻辑及其对 EF Core 的使用 从简单到复杂的三种业务逻辑 审查每种类型的业务逻辑，包括优缺点 添加一个步骤，用于在将数据写入数据库之前验证数据 使用事务以菊花链方式连接代码串行 实际应用进程旨在提供一组服务，从在计算机上保存简单的事物列表到类似管理核反应堆一样复杂的事物列表。 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 逻辑回归分类
逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。 逻辑回归的思想可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻 ......
用逻辑降维打击 SPARQL 查询：无痛写 NOT EXISTS (7)
内容预告 在编写查询时，NOT EXISTS往往是最反直觉且难以理解的部分。 本文将分享如何清晰且轻松地掌握SPARQL中的NOT EXISTS查询方法，这些技巧同样适用于其他查询语言。 查询语言为什么设计了个这么奇怪的 NOT EXISTS? 用于表达否定：用于表达不满足某些条件的情况。例如，查询 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
14.PG逻辑复制搭建
1.准备两台服务器： 172.16.191.140 发布者 172.16.191.139 订阅者 2.在这两台服务器都安装了pg数据库 3.分别在这三台服务器上pg_hba_conf配置文件新增 host all all 172.16.191.0/0 md5 host replication all ......