梯度mini-batch batch mini
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版 —— Module篇
在开写之前，我们看一下nestjs 关于Module 装饰器的用法: - 有四个参数，每个参数都是一个数组， controllers控制器，主要是路由的 providers 提供给该模块用的服务 imports导入的其他模块的服务或者模块 exports 导出该模块中的服务 ``` import { ......
从0开发属于自己的nestjs框架的mini 版- ioc篇
如今，nodejs的框架也是层出不穷，偏向向底层的有 [express](https://www.expressjs.com.cn/)、[koa](https://koa.bootcss.com/)、 [Fastify](https://www.fastify.cn/)，偏向于上层有阿里的 [Egg ......
CentOS 7 mini安装完配置
背景 CentOS 8系统2021年12月31日已停止维护服务，CentOS 7系统将于2024年06月30日停止维护服务。CentOS官方不再提供CentOS 9及后续版本，不再支持新的软件和补丁更新。 所以我们如果要安装服务器操作系统就需要安装centos7。这里我是用虚拟机安装的centos7 ......
multi-GPU环境下的batch normalization需要特殊实现吗？
3年前曾经写过关于分布式环境下batch normalization是否需要特殊实现的讨论： batch normalization的multi-GPU版本该怎么实现？ 【Tensorflow 分布式PS/Worker模式下异步更新的情况】 当时我给出的观点就是在多卡环境下batch normali ......
OpenFoam——计算单元网格梯度（gradf）
计算流程如下：  代码如下： ```c++ Foam::fv::gaussGrad::gradf ( c ......
CFD——使用扩展法计算网格梯度
## 求解流程  在高斯格林公式中，需要用到phi_f，以下是求解phi_f1的步骤（这里只给出phi_f ......
CFD——非结构网格梯度计算（中心法修正）
将f'作为CF（及单元C质心与周围单元质心）的中点 计算流程如下  代码实现 ```python # 非 ......
Summer Training 2023 Mini Comp 1 (Experts)
# Summer Training 2023 Mini Comp 1 (Experts) ## [2338 Carnival - PCOI Online Judge (pcoij8.ddns.net)](https://pcoij8.ddns.net/task/2338) ### 题目大意 交互题， ......
CFD——非结构网格梯度计算（不修正）
 本案例在计算非结构网格的梯度时，不使用修正方法。将直接使用f'处的∅值 计算流程  有 $n$ 个车站，从 $1$ 到 $n$ 编号，车站 $i$ 初始有 $a_i$ 个人。 在每个小时结束的前几分钟，车站 $i$ 会新增 $b_i$ 个人。 玩 ......
Kingbase8： was aborted: ERROR: sorry, too many global temporary relations in backend already. Call getNextException to see other errors in the batch.
==额....今天踩了一个坑，找个半天找到的解决方法== 设置一个会话内最多允许的全局临时表数据和索引的最大文件数量，默认值为32，最小值为1，最大值为1024。这个文件数量并不是实际磁盘看到的文件数目，而是一些依附于这个表的扩展关系文件，比如索引、大对象等。一般情况下，一个全局临时表只会占用参数中 ......
Batch Sampled Softmax logQ去偏
来自谷歌的论文《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 参考： - [会议presentation](https://www.youtube.com/watch?v=O4cqDdtf ......
苹果年度跳水王！M2版Mac mini降到3059元 发售价4499元
虽然前不久苹果上线了2023款Mac mini翻新机，但是M2版本售价高达3819元，远超市场价。 这导致官翻机爆冷，很少有用户下单。 有意思的是，在第三方电商平台，M2版Mac mini的价格则一降再降，如今在拼多多百亿补贴万人团中，售价仅需3059元。 对比官网原价的4499元，降价幅度达到14 ......
ESP8266、D1Mini用串口助手连接断开后就重启
问题描述：用串口助手，连接断开后就板子重启，但是用Arduino调试工具、安可信串口助手都不会。 串口芯片：CH340C 解决： 在上位机串口中不要勾选RTS。  cube使用双passshader： cube使用同材质，同shader，不勾选static：完全不合批，batch：基础的2个batch + 6个cube * 2个pass，s ......
M1/M2 芯片的 Mac Mini 如何阻止休眠
Mac Mini 出了M1 M2芯片的产品。但是和以往不同，这次在首选项，节能里面，不再有以往的设置多久睡眠/休眠的地方了。 找了一圈，谷歌百度都没有答案，全都是老款的Mac的设置。 那我们使用阿里云盘下载很多内容时怎么办呢？别说阿里云盘里有设置：有传输任务时电脑不休眠。实测，这个选项在M1/M2芯 ......
mini2440烧写裸机程序
原文：https://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84302p4.htm 6.1 进入Uboot命令行 6.2 使用tftp下载.bin文件 6.2.1 设置开发板 printenv setenv ipaddr192.168.1.100 // 开发板IP seten ......
batch
batch 在系统不繁忙的时候执行定时任务 ## 补充说明 **batch命令** 用于在指定时间，当系统不繁忙时执行任务，用法与at相似。 ### 语法 ```shell batch(选项)(参数) ``` ### 选项 ```shell -f：指定包含具体指令的任务文件； -q：指定新任务的队列 ......
How to save a web page as a long screenshot in its entirety? How to save a batch of screenshots of web pages? High-definition pictures, multiple formats
How to save a web page as a long screenshot in its entirety? How to save a batch of screenshots of web pages? High-definition pictures, multiple forma... ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容：代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但是此 ......
在CentOS 7 mini版中使用ifconfig
众所周知，“ifconfig”命令用于配置GNU/Linux系统的网络接口。它显示网络接口卡的详细信息，包括IP地址，MAC地址，以及网络接口卡状态之类。但是，该命令已经过时了，而且在最小化版本的RHEL 7以及它的克隆版本CentOS 7，Oracle Linux 7和Scientific Lin ......
NLP | epoch、train_steps和batch_size的关系
在深度学习中，通常使用 `epoch`、`train_steps` 和 `batch_size` 三个参数来控制模型的训练过程。它们之间的关系如下： - `epoch` 表示模型训练过程中的迭代次数，**即遍历整个训练数据集的次数**。一个 epoch 完成之后，相当于模型已经看到了整个训练集的数据 ......
请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意，梯度的推导是必需的。
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
将onnx的静态batch改为动态batch及修改输入输出层的名称
[toc] # 背景 在模型的部署中，为了高效利用硬件算力，常常会需要将多个输入组成一个batch同时输入网络进行推理，这个batch的大小根据系统的负载或者摄像头的路数时刻在变化，因此网络的输入batch是在动态变化的。对于pytorch等框架来说，我们并不会感受到这个问题，因为整个网络在pyto ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作 ......
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......