approximation gradient descent method
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
Chrome 浏览器插件 V3 版本 Manifest.json 文件中 Action 的类型（Types）、方法（Methods）和事件（Events）的属性和参数解析
一、类型（Types） 一、OpenPopupOptions 1. 属性 windowId: number 可选 打开操作弹出式窗口的窗口 ID。如果未指定，则默认为当前活动窗口。 二、TabDetails 1. 属性 tabId: number 可选 要查询其状态的标签页 ID。如果未指定标签页， ......
org.springframework.kafka.listener.ListenerExecutionFailedException: Listener method could not be invoked with the incoming message
问题描述 kafka在yml文件中未开启批量消费时，程序正常运行；但一开启正常消费后，就直接报错；排查问题的过程中一直觉得是配置文件里的问题，最后发现是消费者接受的参数类型错误 问题本质 消费者开启批量消费数据后，不能用单个实体类接收参数，而应该用list 解决方法 修改消费者函数参数类型 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
Probabilistic Method
Probabilistic Method 符号约定 均值：\(\mu=\mathbb{E}[X]\) 方差：\(\sigma=\text{Var}[X]\). 斜方差：\(\text{Cov}(X,Y)\). 引入 对于 0/1 随机变量 \(X_i\)（也对应着一个事件是否发生），令 \(X=\s ......
Introduction to Finite Element Method (FEM) for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=C6X9Ry02mPU&ab_channel=SolidMechanicsClassroom ......
SciTech-Math-AdvancedAlgebra- Cramer' Rule (Gabriel Cramer (1704–1752)) + Gauss-Jordan Method
2.2: Systems of Linear Equations and the Gauss-Jordan Method Learning Objectives In this section you will learn to Represent a system of linear equati ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
CSS: Button with Gradient Border
from: https://codepen.io/airen/pen/OaVopb <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, init ......
css: rainbow Border with gradient and radius
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
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 ......
Python中的Magic method）
以首字母排序，记一下python中这些常见的magic method Python 中的 "魔术方法"（magic methods），又称为特殊方法，是一组预定义的方法，它们以双下划线（__）开始和结束。这些方法使得开发者能够对内建的 Python 行为进行自定义或扩展。实现这些方法有几个主要好处： ......
vue中watch、methods 和 computed 的区别?
1、基本说明 1.1 computed： 计算属性将被混入到 Vue 实例中,所有 getter 和 setter 的 this 上下文自动地绑定为 Vue 实例 1.2 methods： methods 将被混入到 Vue 实例中。可以直接通过 VM 实例访问这些方法，或者在指令表达式中使用。方法 ......
Mirror Descent
我们已经知道梯度下降的每一次迭代可以看作求\(\hat f(x)=f(x_k)+\lang \nabla f(x_k),x-x_k\rang+\dfrac{1}{2\eta}\|x-x_k\|^2\)的最小值，而\(\hat f(x)\)的选取其实并不是唯一的，换言之我们不一定要选取二次函数。二次函 ......
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 ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Gradients and Automatic Differentiation
In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......
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。 ......
单元测试2-gmock及MOCK_METHOD学习
转自：https://www.cnblogs.com/welkinwalker/archive/2011/11/29/2267225.html，https://www.cnblogs.com/pugang/p/9500352.html 1.介绍 #include <gmock/gmock.h> #i ......
405错误---Request method 'POST' not supported
错误： Request method 'POST' not supported -- 方法不支持 解决： 多数情况下， 是由于GET，POST，DELETE，PUT等方法类型不一致导致的。 所以将请求方法改回就好。例：此处的@Get方法改为@Post ......
神经网络优化篇：详解其他正则化方法（Other regularization methods）
其他正则化方法 除了\(L2\)正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器，如果想通过扩增训练数据来解决过拟合，但扩增数据代价高，而且有时候无法扩增数据，但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如，水平翻转图片，并把它添 ......
工厂模式 Factory Method
一、简单工厂 定义一个工厂类，根据传入的参数的值的不同返回不同是实例 1、特点 被创建的实例具有共同的父类或接口 2、适用场景 需要创建的对象较少 客户端（应用层）只知道传入工厂的参数，对如何创建对象（逻辑）不关心 3、优缺点 优点：可以对创建的对象进行“加工”，对客户端隐藏相关细节缺点： 因创建逻 ......
启用微服务报错：Method has too many Body parameters
启用微服务报错：Method has too many Body parameters package com.llq.springcloud.controller; @RestController public class StorageController { @Resource private ......
Comparison method violates its gene
1、如果我没有写这一步，就会报这个错误了 2、 分析，应该是你一会进行长度排序，一会是字符串的compare分析。如果长度小于， 不做判断的话。显然和compare会冲突。 3、加上小于这步就可以了 ......
css渐变背景，linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变
1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变（左右+上下+背景图） .layout{ width: 10 ......
CF1804F Approximate Diameter 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 很有意思的题，但不难 首先一个显然的结论是：算着边的加入，直径长度递减 第一眼看到误差范围是 2 倍，可以想到二分 可以观察到如果取答案为 \(\frac{n}{2}\) 可以覆盖到 \(\frac{n}{4}\)（上下取整不重要），那这样每次可以把值域范围缩小 4 ......
连接MySQL报错{"Authentication to host 'PC10103' for user 'root' using method 'sha256_password' failed with message: Access denied for user 'root'@'PC10103' (using password: YES)"}
连接MySQL报错{"Authentication to host 'PC10103' for user 'root' using method 'sha256_password' failed with message: Access denied for user 'root'@'PC10103 ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......