gradient decision boosted reading
【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 ......
fish和pacman：“error: Unable to read input file: 是一个目录”报错的处理
问题描述 依照Arch Linux Wiki中，此页面介绍的方法，通过保持默认 shell 为 Bash 不变，然后添加exec fish到合适的 Bash 配置文件中，比如.bashrc，可以使得 Bash 会正常执行/etc/profile和/etc/profile.d中的所有配置文件。然而，注 ......
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 ......
[cpp]: <fstream> - read_from_file
[cpp]: <fstream> - read_from_file 一、介绍 1、介绍：从文件【big.cpp】读取内容，然后将【读取内容】输出到【屏幕】。 2、主程序源文件：iotest.cpp 3、被读取的文件：big.cpp 二、源代码 1、主程序源代码：iotest.cpp 1 /* fil ......
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 ......
read_excel_pandas.py
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_exce ......
Read TEXT优化
*& * *& Report ZREAD_TEXT *& * *& *& * REPORT ZREAD_TEXT. TYPES : BEGIN OF TY_VBAK , VBELN TYPE VBAK-VBELN, TDLINE TYPE TLINE-TDLINE, END OF TY_VBAK. ......
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 ......
npm install安装依赖包时报错npm ERR! command C:\Windows\system32\cmd.exe /d /s /c node install.js，npm ERR! ChromeDriver installation failed Error with http(s) request: Error: read ECONNRESET
PS E:\20231213\uirecorder> PS E:\20231213\uirecorder> PS E:\20231213\uirecorder> PS E:\20231213\uirecorder> PS E:\20231213\uirecorder> npm install npm ......
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 ......
C++利用boost捕捉coredump信息
背景 一个C++节点，希望再coredump的时候打印调用堆栈信息而不是直接给出core文件。 实现 使用boost::stacktrace::stacktrace()展示调用栈，依靠signal进行捕捉。 代码 #include <iostream> #include <string> #incl ......
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。 ......
linux 中while 循环read读入数据 使用IFS指定分割符
001、测试数据 [root@pc1 test1]# ls a.txt [root@pc1 test1]# cat a.txt ## 测试数据 d_j j k d d_kk 002、不指定分隔符 [root@pc1 test1]# ls a.txt [root@pc1 test1]# cat a.t ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 2023/12/15 11:06:36 The "Long read hybrid error correction algorithm based on se ......
【五期李伟平】CCF-B（TFS'23）Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game
Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......
BUG分享|报错：Cannot access Memory (@ 0xe00fffe4, Read, Acc Size: 4 Byte)；移植FreeRTOS后无法烧录；DAPLink无法烧录；低功耗无法烧录；
引言 在移植FreeRTOS到STM32F411CEU6上时，出现了烧录一次后，无法再次烧录的情况。 现象 烧录时报错： Cannot access Memory (@ 0xe00fffe4, Read, Acc Size: 4 Byte)； 弹窗：Connection refused due to ......
Cannot read properties of null (reading 'parentElement')问题的解决
问题描述 出现了一堆这种报错，echarts真的，我的一生之敌~~~~~ 问题解决 发现，我使用输入框，将文本内容传递到后端，然后再传回到这个界面，就直接引起了整体的报错，在我去掉输入框时， 这个错误就被解决啦~~~ 所以，我就直接将条件输入的文本框与图表分开了，这样就能够解决上面那个问题啦！ ......
PacBio long-read error correction algorithms
为了更深入了解纠错策略，以下是一些相关的研究论文，供您参考： 纠错策略的相关研究综述：该综述对国内外专家多年来关于错误和纠错相关理论的研究进行了总结和归纳。其中包括错误分析的相关研究（错误的定义、错误产生的原因、错误的类型）、纠错的相关研究（纠错的定义、纠错的意义、纠错策略、纠错时机）、国内外有关纠 ......
LocPatcH An efficient long-read hybrid error correction algorithm based on local pHMM
该文档主要介绍了一种基于装配的方法和概率隐藏马尔科夫模型 (pHMM) 用于纠正长读序列的错误。文档详细描述了对酵母数据进行实验的结果、纠正方法的拓扑结构以及实验设置和数据集。 这种基于装配的纠正方法相对于直接纠正存在哪些优势？ pHMM 的拓扑结构是怎样的？ 在实验中使用了什么样的数据集？ 提示： ......
long-read error correction algorithms”
“long-read error correction algorithms”是指用于纠正长读长测序数据中错误的算法。长读长测序技术能够产生更长的DNA或RNA序列，但也容易受到测序过程中的错误影响。这些算法通过分析测序数据中的错误模式和参考序列信息，识别和纠正错误，从而提高长读长测序数据的准确性和 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究
基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
React 项目启动在 chrome 上报错 之 Uncaught TypeError: Cannot read property ‘forEach‘ of undefined
chrome上报错如下： 原因：安装React Developer Tools导致的，关闭这个插件就行 ......
Markov decision process
https://medium.com/@hosamedwee/bellman-equation-1-understanding-the-recursive-nature-of-the-bellman-equation-in-mathematics-cd71bf14be1a https://mediu ......
【CGAL】VS-Boost-Qt-CGAL的版本和变量
VS-Boost-Qt-CGAL的版本 引言 原因：因为Boost、Qt creator、VS是CGAL的高度依赖库或环境，所以要注意版本一定要适配。 故障：Cmake编译出现bug，因为msvc版本CGAL最后测试出现bug，因路径不对输出白纸页面。 一、VS 先确定VS版本，才能对应下载合适的C ......
How to Read a Paper
paper.dvi http://ccr.sigcomm.org/online/files/p83-keshavA.pdf https://jyywiki.cn/ISER/2023/1-intro/index.html https://jyywiki.cn/ISER/2023/1-intro/ind ......