gradient rainbow border radius
【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 ......
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 ......
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 ......
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。 ......
[CSS]border-image-slice宽高不确定时自定义边框
宽高不确定时自定义边框效果： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> < ......
一套键鼠控制两台电脑——mouse without borders 与synergy
基于微软的mouse without border一套键鼠控制两台电脑 由于实验室的电脑加上自己的笔记本（其键盘不太好用），所以需要配两套键鼠， 然而桌面的空间放两套键鼠的话实在是太拥挤了（关键是换来换去键鼠太不方便了） 因此突发奇想一台键鼠控制联泰电脑，但是好哥们我没有钱购买无线键鼠，那当然也没有 ......
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 ......
border-image用法总结
border-image 支持 渐变，可实现虚线边框，斑马纹边框 border-image 支持在外部显示图像，不占空间，不影响布局，且不受overflow:hidden限制 border-image，box-shadow，outline 均支持 内填充，外填充，可以实现 背景，边框，外延 bord ......
思科wlc使用windows radius 认证配置
原贴https://www.cnblogs.com/sanjiu/p/14131980.html 思科wlc使用windows radius 认证配置 目录 一 需求介绍：... 2 二 实验环境：... 2 三 windows环境安装... 3 3.1 第一步，安装windows环境。... 3 ......
Border 基本使用
Border 基本使用 1单线效果 代码： <Border Grid.Row="0" BorderThickness="0,0,0,1" BorderBrush="Red" /> 说明： BorderThickness="0,0,0,1" 可以分别设置四条边，顺序是：左 上 右 下 2虚线效果 代码 ......
Matlab中gradient函数 梯度计算原理
Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.Gradient算法 >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0 >> [Fx,Fy]=grad ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
无界鼠标的使用 (mouse without borders)
下载： https://www.cnblogs.com/dengziqi/p/14613391.html 官网https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=35460 使用： https://www.cnblogs.com/yufe ......
软件测试|好用的pycharm插件推荐（一）——Indent Rainbow
简介 在Python中，缩进至关重要，缩进关系着我们的代码层级和逻辑的实现，一旦缩进错误，整个代码的运行就会报错，但是对于初学者来说，又不太容易注意到这一点，所以要是能够有一款提示代码缩进的插件能够使用的话，对我们是很有帮助的。 PyCharm作为一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），提 ......
软件测试|好用的pycharm插件推荐（三）——Rainbow Brackets
简介 我们平时写代码的时候，括号是让我们非常头疼的地方，特别是代码逻辑很多，层层嵌套的情况。 一眼很难看出，代码是从哪个括号开始，到哪个反括号结束的。这个时候要是有一款工具能够让我们一眼就看出代码从哪个括号开始，到哪个反括号结束，无疑对我们会有很大帮助。 PyCharm Rainbow Bracke ......
Approximation with Gradient Descent Method
title: Approximation with Gradient Descent Method layout: page categories: data analysis Polynomial Approximation with Gradient Descent Method Suppose ......
2023-11-02 微信小程序的button的border如何清除？==》清除其伪类after即可
给微信小程序的button的border设置为0或者none，依旧无法清除，这是因为button的border是用了伪类after来实现的，清除该伪类即可，你也可以参考我的css： .button { padding: 0; margin: 0; background: transparent !i ......
Border树
Border树 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/546135224 芝士🧀️ boder树：将next[i]作为i的父结点建成的树 同时作为S的前缀和后缀的字符串t在S中出现的次数？ 在border树中，结点i的子树大小是S[1..i]在S中出现的总次数 同时作为S ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
微软发布开源平台 Radius：高效构建、运行基于Dapr 云原生应用程序
Microsoft Azure 孵化团队很高兴地宣布[1]推出一个名为 Radius 的新开放应用程序平台，该平台将应用程序置于每个开发阶段的中心，重新定义应用程序的构建、管理和理解方式。Radius是一个开源项目，支持跨私有云，Microsoft Azure和Amazon Web Services ......
WPF Border圆角剪切
临时马上用，有空再封装 应该没有空 宽度为 100 注意匹配 圆角为 10 注意匹配 边框粗细为2 剪切的半径为11（圆角+边框粗细/2） <Window x:Class="WpfApp2.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2 ......
CF1010C Border 题解
题目传送门 前置知识 最大公约数 | 裴蜀定理 简化题意 给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，求能用 \(r=(\sum\limits_{i=1}^{n}d_ia_i) \bmod k\) 表示的不同的 \(r\) 的个数及所有情况，其中对于每一个 \(i(1 \le i \le n)\ ......
2023 ICPC 网络赛2 L Super-palindrome 字符串 border KMP dp
传送门 给出一个\(5000\)长的字符串 判断有多少个连续子串是超级回文的。 这里超级回文的定义是将字符串分成\(2k\)段每段按照回文对应相等。 设\(f_{l,r}\)表示区间\(l,r\)是否是符合要求的。引入\(border\)的定义：最长的前缀和后缀匹配长度。 容易想到我们如果暴力枚举每 ......