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学习笔记415—激活函数(tanh、ReLU、softmax)
激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu、 softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范 ......
学习笔记416—BP神经网络模型：深入探究与应用
BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们 ......
学习笔记：分块
## 前言 非常粗略 ## 概念 什么是**分块**算法？ 很简单 就是暴力 把一段长度为 $n$ 的序列 分成 $\sqrt{n}$ 块 块长为 $\sqrt n$ 然后进行一系列暴力乱搞 它的好处就是非常暴力 好！ 先来看一道 [板子](https://www.luogu.com.cn/prob ......
学习笔记414—Sigmoid函数求导
Sigmoid函数求导 基础知识： Sigmoid函数： Sigmoid图形： 生成Sigmoid图形代码： import torch from d2l import torch as d2l %matplotlib inline x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requir ......
01 字典树学习笔记
# 01 字典树 前置知识：[字典树](https://oi-wiki.org/string/trie/)。 01 字典树是一种特殊的字典树，它会把数字看作二进制的 $\texttt{01}$ 串存入字符串。 在树上，除了叶子节点外的所有节点都表示一个数的范围。  ### 小技巧 - [基数排序](https://www.cnblogs.com/pdpdzaa/p/17532682.html) ## 数学 ### 一些 ......
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game_学习笔记
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game 本来是想练习一下离散化的，结果看到这道又有并查集又有离散化的题，于是就逝了逝，在阅读题解后， 发现自己对并查集和离散化认识有点问题，于是写下这篇笔记总结一下。 看到这种给出几个条件判断矛盾的题，便想到了两种常见思路，一种是拓扑排序， ......
linux学习指令与现有环境解决问题笔记
# linux学习指令与现有环境笔记 *注意：我将pytorch和cuda安装在了pytorch这个虚拟环境中* ## pytorch安装及注意问题 注意版本对应，稳定版2.0.1对应cuda11.7，别按错了 按错导致重新安装 ##cuda安装过程与对应问题 代表可选参数 ## 列表(list) ### 基础 列表是可迭代对象，列表有序 矩阵 ```python # 创建列表 [1,2,3,4,5] # 列表可以包含不同的数据类型 [1,2,3,"hello"] # 可以使用下表索引(从0开始) rhyme[1 ......
vim基础笔记
1.vim基础知识 （1）在normal模式下 h向左 l向右 j向下 k向上 可以在hjkl前输入数字移动指定行数 例如3j就是向下移动三行，4k就是向上移动四行 w代表向右移动一个单词 b代表向左移动一个单词 同样可以在w和b前加入数字 $代表移动到本行最后 ^代表移动到本行最前 \>向右缩进 ......
操作系统学习笔记（三）——内存管理
一、虚拟内存 将进程所用的地址隔离开，让操作系统为每个进程分配独立的一套虚拟地址。虚拟内存可以使进程的运行内存超过物理内存的大小。 进程持有的虚拟地址会通过 CPU 芯片中的内存管理单元（MMU）的映射关系，来转换变成物理地址，然后再通过物理地址访问内存，如下图所示： 有两种映射方法： 1、分段： ......
Notion笔记汉化
## Notion笔记汉化 关注我的订阅号【靠谱杨的挨踢生活】回复【Notion】获取中文包 **1、**进入notion的安装路径，把文件复制到这个位置（如图所示） C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Notion\resources\app\renderer ......
学生信息登记表单的录入删除代码JS+HTML TOMCAT听课笔记
<!DOCTYPE html> <html> <head> </head> <body> <form class="info" autocomplete="off"> 姓名:<input type="text" class="uname" name="uname"> 年龄<input type="t ......
最近改db课设的小笔记
解决Mac无法访问localhost和127.0.0.1： //启动服务apache服务器 sudo apachectl start //失败的话，重启服务 sudo apachectl restart 巧用Druid数据源实现数据库连接密码的加密解密: https://cloud.tencent. ......
操作系统学习笔记（二）——操作系统结构
一、内核 作为应用和硬件设备之间的桥梁，负责应用程序只与内核交互，不用关心硬件的细节。 4 个基本能力： 管理进程、线程，决定哪个进程、线程使用 CPU，也就是进程调度的能力； 管理内存，决定内存的分配和回收，也就是内存管理的能力； 管理硬件设备，为进程与硬件设备之间提供通信能力，也就是硬件通信能力 ......
操作系统学习笔记（一）——硬件
一、冯诺依曼模型 定义计算机基本结构为5个部分：存储器、运算器、控制器、输入设备、输出设备。 运算器和控制器在中央处理器（CPU）里，存储器就是常见的内存，输入输出设备就是计算机外接的设备，比如键盘是输入设备，显示器是输出设备。 1、内存 程序和数据存储在内存里，存储数据的基本单位是字节，1字节等于 ......
[算法学习笔记][刷题笔记] 单调队列优化 dp
### 前置知识 · 单调队列 单调队列顾名思义，一般用于解决 **滑动RMQ**问题。它的原理非常简单。我们维护一个双端队列，这个双端队列 **只维护可能成为区间最值**的元素。 最基础的单调队列，例如滑动窗口。直接依据题意维护即可。 这里提供单调队列模板（STL deque 版） 单调队列模板（ ......
go 进阶训练营 微服务可用性（下）笔记
### 降级： 减少工作量，丢弃不重要的请求。 确定具体采用哪个指标作为流量评估和优雅降级的决定性指标： 如 CPU、延迟、队列长度、线程数量、错误等 当服务进入降级时，需要执行什么动作？ 流量抛弃或者优雅降级应该在服务的哪一层实现？是否需要在整个服务的每一层都实现，还是可以选择某个高层面的关键节点 ......
Pytest+Jenkins 学习笔记
# Pytest+Jenkins 学习笔记 在软件测试工作中，单元测试通常是由开发人员执行的、针对最小单元粒度的组件测试，在完成了单元粒度的测试任务之后，通常就需要交由专职的测试人员将这些单元级的组件放到粒度更大的功能组件或子系统中来进行整合性的测试了。在专业术语中，粒度介于单元测试与系统测试之间的 ......
mormot2 笔记(四) Services的使用
constructor TMyRestServer.Create(Port: Word); begin inherited Create; FRestServerDB := TRestServerDB.Create(TOrmModelFactory.ModelInstance, SQLITE_MEM ......
学习笔记413—python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）
python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分 ......
Mongodb 笔记
MongoDb: 非关系型数据库，基于分布式文件存储的开源数据库系统， 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器的性能 MongoDB操作 文档的数据结构和 JSON 基本一样。 所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。 BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Bin ......