模型 参数 理论matlab
非线性优化理论（求极小值）
梯度下降法 迭代条件： 梯度下降法的缺点： 初值的确定影响着迭代的快慢。 步长过小可能要好多步才能到达极小值 步长过大或则算法多次迭代后，可能导致在两个值之间反复振荡，收敛速度较慢 可以迭代的前期使用梯度下降法 牛顿法 迭代条件 证明： 牛顿法相对于梯度下降法 函数在较陡的地方梯度变化就会比较快，这 ......
ASP.NET Web API 中的参数绑定
请考虑使用 ASP.NET Core Web API。 与 ASP.NET 4.x Web API 的比，它具有以下优势： ASP.NET Core是一个开源的跨平台框架，用于在 Windows、macOS 和 Linux 上构建基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core MVC 控制器 ......
一维CNN,二维CNN以及三维CNN的训练模型matlab仿真
1.算法描述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repres ......
m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真
1.算法描述 20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关 ......
重要的参数
1. 内部排序操作临时表 max_heap_table_size 决定使用内存的大小，默认是 16M 无论该表使用的什么引擎，只要使用到临时表，或者指定Memory，都受参数影响 当上面设置的内存放不下数据时，(>=5.6)转为MyISAM,(>=5.7)转为InnoDB 注意磁盘上临时路径空间的大 ......
03请求参数的两种方式
get请求 # 请求参数用params params={ 'type': '24', 'interval_id': '100:90', 'action':'', 'start': '1', 'limit': '20' } response = requests.get(url=url,params= ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
小程序 使用navigateBack返回携带参数
在写业务的时候，我们有时候会遇到这样的场景：从a页面跳转到b页面，然后需要再从b页面返回到a页面；并携带一些数据回来。 这个时候通常我们会使用到 wx.navigateBack 但是由于navigateBack无法直接携带参数；传参就需要另想办法了 当然实现的方法有很多；这里要说的是通过setDat ......
docker run 参数详解
命令格式：docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]Usage: Run a command in a new container中文意思为：通过run命令创建一个新的容器（container） 常用选项说明-d, --detach=false， 指定 ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
BOM（Browser Object Model）对象模型
？ window对象是全局对象，基本BOM的属性和方法都是window的 window属性和方法 属性 方法 点击某按钮，回到顶部 window.scrollTo(0,0) ......
44、K8S-调度机制-理论知识
1、调度体系 1.1、流程图 1.1.1、架构层面-集群的组成 1.1.2、资源层面-k8s集群资源的管控 1.1.3、网络层面 - k8s集群资源的访问 1.1.4、认证层面-k8s集群资源的认证 1.1.5、pod周期-pod创建的完整流程 1.1.6、pod创建流程 1.1.7、存储层面 1. ......
matlab学习笔记7 插值方法与求解微分方程
插值法 拉格朗日插值 分段插值 由于高次函数往往拟合的情况反而不好，所以用两点之间的直线代替其值进行插值 三次样条插值 更加光滑，节点处二阶可导 代码汇总 interp1(x0,y0,x,'cubic')%分段三次多项式插值，第三个参数不写则为普通分段插值 interp1(x0,y0,x,'spli ......
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题 1 常规做法 import os import numpy as np from transformers import GPT2LMHeadModel import torch localfile = r"C:\Users\min_ppl_mod ......
http信息头管理器-动态参数化
5000个用户，需要用5000个不同的id 解决办法菜单栏--函数助手--random 分别填写最小值，最大值 点击“生成”，则默认复制 直接去变量值的位置粘贴即可 - ......
jmeter动态设置参数
动态设置线程数：${__P(threads,500)} 动态设置循环次数：${__P(cycle,1)} 动态设置持续时间：${__P(time,1)} 命令行参数： jmeter -Jthreads=100 -Jcycle=10 -n -t test.jmx -l view.jtl -e -o / ......
Django 外键引用User模型时显示username的解决方法
问题需求：在Django Admin后台模型管理中，引用User外键的字段，显示的是username（用户名）。下拉菜单要显示姓名（last_name和first_name，外加username保持唯一性、可辨别性)。 使用代理模型（proxy model） from django.db impor ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......
m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在 ......
java xxljob 根据参数运行业务
配置定时任务不启动，手动执行 根据传入的参数完成既定的业务 /** * 自定义增删除平台酒体数据 * 参数：startDate,endDate [yyyy-MM-dd) * * @return {@link * @return: com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT< ......
如何使用OpenAI Fine-tuning API微调GPT-3模型
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning（官方文档） 当我们使用语言模型时候，往往需要给多个例子供ai参考，才能给出更为准确的回答，这种方法费时费力。而通过微调（Fine-tuning）能够把原始模型打造成更加适合你的任务需求的模型。 ......
UI跳转WE DYNPRO带参数
同事今天在做一个需求，需要把UI上的业务角色，传递给挂在UI上的DYNPRO程序。然后我们就研究了一下，发现挺好玩的。 1，设置URL参数 2.定义URL的参数 3.找到链接对应的类，把参数传上 4.WEB DYNPRO里把参数设置到application上 5.然后在默认的windows里加入 入 ......
python基础六（函数基础及参数使用）
一、 函数定义 1、什么是函数 函数就相当于具备某一功能的工具 函数的使用必须遵循一个原则： 先定义 后调用2、为何要用函数 代码冗余，程序的组织结构不清晰，可读性差 可维护性、扩展性差3、如何用函数 # 定义函数# 定义的语法 def 函数名(参数1,参数2,...): """文档描述""" 函数 ......
【转】uboot中DM驱动模型理解
1、uboot驱动模型（DM）Uboot引入驱动模型（driver model），这种驱动模型为驱动的定义和访问接口提供了统一的方法，提高了驱动之间的兼容性以及访问的标准型，Uboot驱动模型和linux kernel的设备驱动模型相类似，但是又有所区别。 要打开DM模型，最后反映在几个配置信息上： ......
VUE 页面使用 defineProps 如何友好的给参数赋默认值
🌟在 Vue 3 中，我们可以使用 Composition API 来编写组件，其中一个新特性是使用 defineProps 来定义 props。但是，在使用 defineProps 定义 props 时，如果没有给 props 赋默认值，那么在使用该组件时就必须给 props 传递值，否则会报错 ......
关于 Angular 应用部署时的 base-href 参数
import { existsSync } from 'fs'; server.get(['/shop/*','/shop'], (req, res) => { res.render(indexHtml, { req, providers: [{ provide: APP_BASE_HREF, us ......
MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25453 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型 为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 ......
R语言临床预测模型：分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32046 原文出处：拓端数据部落公众号 stratified cox model是针对协变量不满足PHA提出的，这里的思想是对协变量分层。 协变量的效果在一个层(部分)里是一样的，即层内没有interaction，效果是常数，这就是Non-inte ......