系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 4.4 多样本单特征值计算 在前面的代码中,我们一直使用单样本计算来实现神经网络的训练过程,但是单样本计算有一些缺点: 很有可能前后两个相邻的样本,会对反向传播产生相反的作用而互相抵消.假设样本1造成了误差为0.5,w的梯度计算结果是0.1:紧接着样本2造成的误差为-0.5,w的梯度计算结果是-0.1,那么前后两次更新w就会产生互相抵消的作用. 在样本数…

bt种子的hansh值计算,近期忽然对bt种子感兴趣了(原因勿问) 1. bt种子(概念) bt 是一个分布式文件分发协议,每一个文件下载者在下载的同一时候向其他下载者不断的上传已经下载的数据,这样保证下载越快,上传越快,从而实现告诉下载 2. bt 怎样实现下载同一时候上传文件 这个须要从文件本身说起,bt文件包括了两部分信息,一部分是Tracker信息,一部分是文件信息,tracker信息主要是记录下载过程中须要的trackerserver地址和针对trackerserver的设置,文件信息…

单特征 NDCG 能计算模型的 NDCG,也就能计算单特征的 NDCG,用于评估单特征的有效性,跟 Group AUC 用途一样 单特征 NDCG 如何衡量好坏 如果是 AUC,越大于或小于 0.5,特征越有效,但 NDCG 没有这个特点,NDCG 都是正的,而且,样本正负比例不同,NDCG 的值也不同,变化很大.那么在同样的样本下,就需要有个基准用来说明好坏. 一个可靠的方案是把随机数作为一个特征,以其 NDCG 为基准,比随机数 NDCG 高得越多,特征就越有效. 为什么要打散 有些离散化的…

GSL(GNU Scientific Library)作为三大科学计算库之一,除了涵盖基本的线性代数,微分方程,积分,随机数,组合数,方程求根,多项式求根,排序等,还有模拟退火,快速傅里叶变换,小波,插值,基本样条,最小二乘拟合,特殊函数等.下面介绍一下GSL的安装和使用. 方法一: 首先从官网下载到源代码(我用的版本是 gsl-1.9)压缩包,解压后进入目录,执行 ./configure make make install 这个过程需要几分钟.这里还有一点需要注意的是,执行 make inst…

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征…

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似…

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了…

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C…

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个…

概要 动态表单指的是我们的表单不是通过vue 组件一个个编写的,我们的表单是根据后端生成的vue模板,在前端通过vue构建出来的.主要的思路是,在后端生成vue的模板,前端通过ajax的方式加载后端的表单模板,权限数据和表单数据,在前端使用vue进行构建出来. 表单渲染过程. 实现步骤 1.在前端开发表单组件,比如用户组件,文本输入组件. 在平台中我们可以看到我们开发的组件. 组件的开发在第三篇有介绍. 我们定义的组件和后台配置的权限相关. 我们每个组件都定义了: permission: 权限对…