梯度 职员catboost逻辑
数字电路与逻辑设计（一） | HUST.CS
芯片 74283，并行二进制加法器 74138，3-8 线译码器 输入：\(A_2A_1A_0\) 输出：\(\overline{Y_0} \overline{Y_1}\cdots \overline{Y_7}\) 使能端：\(S_1,\overline{S_2},\overline{S_3}\) ......
一个Servlet如何实现增-删-改-查的业务逻辑
一、业务场景 最近在教学生学习JavaWeb中的Servlet，它就是一个Java服务端的小程序，用来提供各种服务。 在讲解得时候，自己突然遇到一个问题，那就是现在没有使用什么SpringMvc框架，可以配置二级路径， 该如何使用Servlet实现不同的增、删、改、查的方法呢？这个问题自己一时半会也 ......
共轭梯度法
共轭梯度法 适应于求解非线性优化问题 线性共轭梯度法和非线性共轭梯度法 1 共轭方向 梯度下降法和共轭方向法优过程的区别： 可以发现： 共轭方向法分别按两个轴的方向搜索（逐维搜索） 每次搜索只更新迭代点的一个维度 保证每次迭代的那个维度达最优 共轭方向法的两个搜索方向正交（特殊情况） 从正交推广到共 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09
1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
[最优化方法笔记] 共轭梯度法
1. 共轭方向 设 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\) 为 对称阵，\(p, q \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) 为 n元列向量。如果: \[p^T A q = 0 \]则称 \(p\) 和 \(q\) 关于 \(A\) 共轭。 特别地，若 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-08
目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......
判断推理-逻辑推理（推出类）
推出类 一、逻辑基础知识点 1、一个符号两种条件 记住一句话“一个推出符号代表两个含义” 就是说对于 A→B，A 是 B 的充分条件，B 是 A 的必要条件。 可记为“谁是必要条件，谁在箭头后”。 常见的可表示“必要条件”的词语有： 基础、前提、关键、必须、需要、离不开、必不可少、不可或 缺等； 表 ......
梯度下降法
1 梯度下降法 \(\qquad\) 梯度下降法又称最速下降法，是最优化方法中最基本的一种方法。所有的无约束最优化问题都是在求解如下的无约束优化问题：$$\min_{x \in R^n} f(x)$$ 将初始点\(x_0\)逐步迭代到最优解所在的点\(x^*\)，那么考虑搜索点迭代过程：$$x_{t ......
[最优化方法笔记] 梯度下降法
1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......
Unity引擎2D游戏开发，实现人物下蹲逻辑和动画
将下蹲动画创建进人物中 在Animation窗口中的左侧，新建BlueCrouchStart动画时间轴，然后将下蹲动画拖入时间轴中 62，63，64都是下蹲中的动画，但是64号是下蹲动作完毕后的静止动画，因为不拖入时间轴中，单独为其建立一个时间轴 为64号下蹲动画完毕的静止动画单独创建一个时间轴，并 ......
odoo各版本onchange处理逻辑的异同
1.default_get的使用 1.1 14以前在form视图中新建记录时，会单独对default_get进行调用,然后执行onchange. 14以后onchange中当第一次调用时，后台会自动调用default_get获取默认值，不通过前端调用。 2. onchange返回值的处理 2.1 1 ......
判断推理-逻辑推理（论证类-比例类论证与解释说明）
比例类论证与解释说明 比例类论证 一种“数学+逻辑”的一般质疑题，此类问题常犯的逻辑错误是用“分子”代替“分子/ 分母”得出结论，题干往往包含数字（分子部分），我们需要在选项中找到带“数字”的分母部分，识别 题型，可以秒杀。 解释说明 常见问法为“以下哪项为真，最能解释这一情况？”，此类问题题干中存 ......
判断推理-逻辑判断（论证类-支持类论证与前提假设）
支持类论证与前提假设 常规问法 支持论证类“以下哪项如果为真，最能加强上述论证？”、“以下哪项如果为真，最能支持上述发现：”； 前提假设类“上述论证最可能基于的潜在假设是：”、“上述推测还需要隐含哪一项假设：”。 支持类常见支持方式 解释说明、增加（补充）论据、断点搭桥、必要条件、举例支持等 支持类 ......
车机 Android 调节音量的三种方式及底层代码逻辑
车机环境下的音频使用场景，相较于原始 Android 的音频使用场景，存在这些特殊性：
+ **使用专门的 aDSP 芯片进行音效处理；**
+ **需要播放/控制原始 Android 预设之外的音源（AudioUsage）；**
+ **音源间交互行为更加复杂（AudioFocus）；**
+ ... ......
2023-11月数字逻辑与电路设计助教总结
一、助教工作的具体职责和任务 十一月开始做实验，我的具体职责包括每周六的早上和下午以及周天早上去实验室协助老师和大家一起做实验，以及收实验报告，周内要批改作业和实验报告及登记成绩。 二、助教工作的每周时长和具体安排 实验：8-9小时/周 批改作业加写他们作业：4-5小时 批改实验报告加登记成绩：3- ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
php 斗地主纯逻辑功能
<?php //是不是单 function isDan($temp) { if (count($temp) != 1) { return false; } else { return '{"type":"dan","value":"'.$temp[0].'"}'; } } //是不是对 functi ......
redis加锁逻辑分析
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException { //省略部分代码 time -= System.currentTimeMillis() - curre ......
vue 逻辑分页
<template> <div> <div class="paging"> <!--数据显示区域--> <div class="data"> <!--表格存放数组中的数据，并对数据进行截取，以控制每一页显示的数据量--> <!--slice(start,end) 不包括end--> <el-tabl ......
判断推理-逻辑判断（论证类-一般质疑）
一般质疑 题型介绍 归因类之外的质疑题目，均称为一般质疑，即非谈论因果关系。 题目形式 一般由论据、结论两部分组成，隐含有论证过程，其中论据应正确、充分，论证过程应有 效、严谨，结论应合理。 题型分类 一般质疑可分为无论据有结论、有论据有结论、严谨逻辑关系三类。 提问方法 “以下哪项论述如果为真，最 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
where子句之逻辑运算符
/*where条件子句作用：检索数据中符合条件的值探索的条件由一个或者多个表达式组成，结果 布尔值逻辑运算符运算符 语法 描述and, && a and b, a&&b 逻辑与，两个都为真，结果为真or, || a or b, a||b 逻辑或，其中一个值为真，则结果为真not, ! not a, ......
判断推理-逻辑判断（论证类-归因论证）
归因论证 介绍 观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。 题目形式 一般由既成事实和原因分析两部分组成，有些题目会省略原因分析的过程，直接给出结论或建议。 一、对比实验归因（难点） 常见形式 完整叙述对比实验过程，并根据实验结果给出原因分析、结论或建议，少数题目为不同时间段对比 ......
12-梯度计算方法
1.图像梯度-Sobel算子流程： 2.计算绝对值dx为1水平方向： 3.计算绝对值dy为1竖直方向： 4.求出x和y以后，再进行求和： 5.不建议直接设置dx为1，dy为1会造成图像不饱和： 6.推荐使用，dx和dy分别计算进行梯度计算处理： 7.不推荐使用，直接将dx(水平方向)和dy(竖直方向 ......
逻辑视图实验分析及其问题思考
四 实验分析及问题思考 对于会员管理系统的实现视图模型实验，以下是对实验过程的分析及问题思考： 实验过程分析： 在会员管理系统的实现视图模型实验中，我们首先对会员信息、会员关系和会员积分三个子系统进行了独立的设计和开发。然后，通过接口和数据交互将这三个子系统集成在一起，形成了一个完整的会员管理系统。 ......
逻辑视图模型建模会员关系管理
一 实验目的 l 理解面向对象系统分析和对象类建模的概念； l 了解和掌握面向对象系统分析的方法和步骤； l 了解和掌握寻找待开发系统中类的方法和技巧； l 了解和掌握分析类之间继承关系的方法； l 了解和掌握分析类之间的关联关系的方法； l 掌握使用Rational Rose建立类图模型的方法； ......