梯度 正则 函数 机器
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
记录--vue3函数式弹窗
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 前言 最近接到一个需求，需要在一些敏感操作进行前要求输入账号和密码，然后将输入的账号和密码加到接口请求的header里面。如果每个页面都去手动导入弹窗组件，在点击按钮后弹出弹窗。再拿到弹窗返回的账号密码后去请求接口也太累了，那么有没有更简 ......
【Python基础】函数进阶（匿名函数、装饰器、闭包等）
简介 函数进阶的使用，包括匿名函数、装饰器、闭包等 匿名函数 指函数是没有函数名称的，临时使用的微函数。使用 lambda 表达式 来声明，语法格式如下： lambda [arg1 [arg2 , ... , argn] ] : 表达式 * [arg1 ，arg2 , ... , argn ] 为函 ......
Java递归函数计算递归次数出错
背景：构造组织架构树时，使用了递归填充子节点，为防止环状的错误数据导致递归无法结束，记录递归的次数，超过一定数量后终止递归 问题：用户记录递归次数的变量在节点跳转的时候被重新赋值，无法正确记录 public Depart genDepartTreeFromRoot() throws Exceptio ......
EXECL函数
1 COUNTIF 对比两列数据，有相同的即计为1 找一列空白列，输入=COUNTIF(范围,条件)，按回车，然后再点击表格右下角的"+" 就可以拉动持续执行这个函数 2 CONCATENATE 添加字符串，可添加多个 ......
Python Flask 返回函数 、带值的函数
前言全局说明 一、安装flask模块 官方源： pip3 install flask==2.3.2 国内源： pip3 install flask==2.3.2 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 以上二选 ......
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 ......
写一个函数来变换两个整型的内容
include<stdio.h> //void swap(int x,int y) //{ //int tmp=0; //tmp=x; //x=y; //y=tmp; //} void swap2(int *pa,int pb) { int tmp=0; tmp=pa; pa=pb; *pb=tmp ......
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 ......
32-Scala-函数式编程
1. 偏函数 1.1 案例引入 给你一个集合 List(1, 2, 3, 4, "abc")，请完成如下要求： 将集合中的所有数字 +1，并返回一个新的集合； 要求忽略掉非数字的元素，即返回的新的集合形式为 (2, 3, 4, 5)。 object PrePartialFuncTest { def ......
Vue-Router: 如何使用路由钩子函数来处理路由变化？
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 ......
C/C++函数参数声明解析：int fun() 与 int fun(void) 的差异揭秘
概述：在C和C++中，int fun()和int fun(void)的区别在于函数参数的声明方式。前者默认允许任意参数，而后者明确表示没有参数。通过清晰的实例源代码，详细解释了它们在函数声明和调用中的不同之处。 在C和C++中，int fun()和int fun(void)的区别在于函数的参数声明方 ......
概率生成函数（[CTSC2006] 歌唱王国 题解）
如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i（即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列），那么有概率生成函数：F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i，概率生成函数具有一些性质，这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......
编写一个函数，计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ，包括 0 和 127 )，换行表示结束符，不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如，对于字符串 abaca 而言，有 a、b、c 三种不同的字符，因此输出 3 。
描述 编写一个函数，计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ，包括 0 和 127 )，换行表示结束符，不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如，对于字符串 abaca 而言，有 a、b、c 三种不同的字符，因此输出 3 。 数据范围： ......
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 ......
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 ......
油候脚本重构addEventListener()、removeEventListener()、getEventListener()等函数
说明： addEventListener() 方法用于向指定元素添加监听事件。且同一元素目标可重复添加，不会覆盖之前相同事件，配合 removeEventListener() 方法来移除事件。 我们知道原生js的removeEventListener() 方法是无法移除匿名函数事件，因为某些原因又不 ......
第五天：正则表达式
一、基本正则表达式 1、字符匹配 . 匹配任意单个字符，可以是一个汉字 " \." [] 匹配指定范围的任意单个字符 [0-9] [a-z] [^] 匹配指定范围外的任意单个字符 [^djy] [:alnum:] 字母和数字 [:alpha:] 代表任何英文大小写字符 [:lower:] 小写字母 ......
python-函数
函数的概念函数是一段可重复调用的代码块，它接收一些输入（参数），并可以输出一些结果（返回值）。函数的基本语法是def 函数名(参数列表):(tab)函数体其中参数列表是可选的。定义和调用函数在Python中，我们可以使用关键字“def”来定义一个函数，通过函数名和参数列表来唯一标识一个函数。例如，我 ......
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 ......
C++ 拷贝构造函数
拷贝构造函数是一种特殊的构造函数，它在创建对象时，是使用同一类中之前创建的对象来初始化新创建的对象。拷贝构造函数通常用于： 通过使用另一个同类型的对象来初始化新创建的对象。 复制对象把它作为参数传递给函数。 复制对象，并从函数返回这个对象。 如果在类中没有定义拷贝构造函数，编译器会自行定义一个。如果 ......
使用cv2.getOptimalNewCameraMatrix函数，变为圆形是出现什么错误
cv2.getOptimalNewCameraMatrix 函数用于计算一个新的相机矩阵，以进行图像畸变校正。这个函数的目标是通过考虑畸变的影响，生成一个新的相机矩阵，使得校正后的图像更接近理想的情况。 cv2.getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, dist ......
C++ 类构造函数 & 析构函数
题目：假定AB为一个类，则执行 ”AB a(2), b[3], *p[4];“ 语句时调用该类构造函数的次数为4次。 解析： AB a(2) 为调用一次构造函数； AB b[3] 代表b是AB类的对象数组，包含3个对象，因此为调用3次构造函数； AB *p[4] 代表p是AB类的对象指针数组，包含4 ......
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