神经元 单层 多层 函数
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
匿名过程与函数的使用
1、在{$mode objfpc}{$H+} 后加{$ModeSwitch ANONYMOUSFUNCTIONS} 2、例子 如 Application.QueueAsyncCall(procedure (Data:PtrInt) var i:Integer; begin i:=1;i:=2 end ......
农村高中生源转型期提升学生二次函数建模能力的课堂探究
高中数学教学中学生数学建模能力的培养要求将数学学习与数学应用结合起来，提高学生解决实际问题和应用数学知识的能力，尤其是利用二次函数解决实际问题，促进数学学科教学水平的不断提升。 我们对学生进行数学建模思想培养研究可以让学生真正掌握数学的内涵，促进学生全面素质的提高，进一步培养学生的实践能力和创新精神 ......
golang定时器相关的函数超硬核解析
golang定时器相关的函数超硬核解析 原创 萧楚河 golang面试经典讲解 2024-01-03 20:10 发表于上海 听全文 一、前言 Golang 定时器包括：一次性定时器（Timer）和周期性定时器(Ticker)。 编程中经常会通过timer和ticker、AfterFunc。定时器N ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
模版和渲染函数
Virtual DOM (虚拟 DOM)： 挂载 (mount)：一个运行时渲染器将会遍历整个虚拟 DOM 树，并据此构建真实的 DOM 树。这个过程被称为挂载 (mount)。 更新 (patch)：如果我们有两份虚拟 DOM 树，渲染器将会有比较地遍历它们，找出它们之间的区别，并应用这其中的变化 ......
Python高级之常见的内置函数
常见的内置函数 内置函数官方文档 截止到python版本3.6.2 ，一共提供了68个内置函数，具体如下 Built-in Functions Aabs()aiter()all()any()anext()ascii() Bbin()bool()breakpoint()bytearray()bytes ......
VBA 调用 Python 函数
python import xlwings as xw def test_vba(): wb = xw.Book.caller() sht = wb.sheets[0] sht.range('A1').value = '看到我了吗？' VBA Sub test_vba() RunPython ("f ......
C++11中的匿名函数用法
C++11中引用了匿名函数这一个新的特性，它的使用方法如下： [capture](parameters) -> return_type { body } 其中： capture 指定了 Lambda 表达式可以访问的外部变量 parameters 是 Lambda 表达式的参数列表 return_t ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
React函数式组件避免无用渲染的方案
在class组件中可以使用shouldComponentUpdate钩子函数，但是函数式组件中是没有这种钩子函数的，那么在函数式组件中来达到类似的效果呢? 答案是：React.Memo,如以下使用案例： // 父组件 const [values, setValues] = useState({ a: ......
Excle表格：vlookup函数详解，通俗易懂篇
Vlookup函数是电子表格中的一个查找匹配函数，适用于Excel与WPS各个版本。 在所有的函数中，vlookup函数应该是使用频率最高的函数之一，对新手小伙伴来说，掌握它是十分有必要的。 本篇文章从其基本用法、进阶用法、匹配不出来原因分析、如何规避错误值、冷门用法科普等五个维度来详细介绍下vlo ......
Java中main函数
主方法（main）的写法 public static void main(String[] args) { }； public static void main(String args[]) { }； String args[] 与 String[] args 没有区别 String[] args是 ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
SQL日期函数总结
MySQL官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html 这里我们学习几个常用的日期函数： 1. 获取当前的日期和时间 SELECT CURRENT_TIMESTAMP(); -- 或 NOW() 2 ......
21.DQL 表查询操作 - 聚合函数
目录 聚合函数 聚合查询 聚合函数 COUNT()：统计指定列不为 NULL 的记录行数 MAX()：计算指定列的最大值 MIN()：计算指定列的最小值 SUM()：计算指定列的数值和 AVG()：计算指定列的平均值 聚合查询 语法：SELECT 聚合函数(列名) FROM 表名; -- 查询职级名 ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
欧拉函数（草稿）
前知导入 唯一分解定理 对于任何一个大于 \(1\) 的正整数都能分成有限个质数的乘积 即若 \(n\) 为大于 \(1\) 的整数，则有：\(n=\prod \limits_{i=1}^{m}p_i^{c_i}\) 其中，\(p_i\) 为质数且递增，\(p_i\leq n,c_i\geq 0\) ......
inline函数与宏函数
在 c/c++ 中，为了解决一些频繁调用的小函数大量消耗栈空间（栈内存）的问题，特别的引入了 inline 修饰符，表示为内联函数。 inline不是强制的，编译器可以对它置之不理。例如，递归函数通常不会被编译为inline函数，编译器有权决定是否将声明为inline的函数编译为inlin 栈空间就 ......
mysql函数总结
1 字符串函数 SELECT title,LENGTH(title),SUBSTRING(title,1,1),LEFT(title,1),RIGHT(title,1),UPPER(title),LOWER(title),REPLACE(title, 'g' ,'l'),CONCAT('title: ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
lambda匿名函数
匿名函数不需要用def定义完整函数 格式：lambda 参数：表达式 参数可以是0个或多个参数 没有参数： f=lambda :'hello' print(f()) >>> hello 一个参数： f=lambda x:x+2 print(f(3)) >>> 5 多个参数： f=lambda m,n ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
url函数的使用(支持正则)
url函数的使用(支持正则) # Django1X中使用的是url url(r'^test/', views.test), url函数的第一个参数是支持正则表达式的，如果匹配到了一个路由就不会往下匹配，直接执行到对应的视图层。 Eg: url('test', views.test), url('te ......
JavaScript基础(二) - 函数与Document对象
一、函数 定义 函数是一段可以被重复调用的代码块。通过使用函数，可以把一些常用的代码放在一起，以便在其他地方重用。这样既简化了代码，提高了可读性，也减少了代码的重复编写。 作用 函数的主要作用是简化代码，提高代码的可重用性。它使得我们可以把一些复杂的操作封装起来，然后在需要时调用。这有助于提高代码的 ......
matlab中fopen 和 fprintf函数总结
matlab中fopen函数在指定文件打开的实例如下： *1)“fopen”打开文件，赋予文件代号。 语法1：FID= FOPEN（filename,permission） 用指定的方式打开文件 FID=+N(N是正整数)：表示文件打开成功，文件代号是N. FID=-1 : 表示文件打开不成功。 F ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
一个关于多层级排序的问题
比如我们在设计架构的时候，或者权限，菜单的时候一般有多层级的概念，这个时候要排序就有点困难了！这里引入另外一个字段，然后按照自己的层级进行排序！ /// <summary> /// 添加一个权限列表 ///</summary> /// <param name="input"></param> /// ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
C语言函数指针与指针函数
C语言函数指针与指针函数 简介： 函数指针与指针函数是两个不同的东西。 函数指针是指向一个函数的指针变量，该指针存储的是所指向函数的内存地址。函数指针可以被当做参数传递，也可以在C语言接口体中实现接口的功能，定义而不实现。 与函数指针相似的是一个名叫“指针函数”概念。指针函数是指返回值为指针的函数。 ......