转自:http://blog.csdn.net/g_salamander/article/details/9163455 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 以下是最近几个月在调试 MIPI DSI / CSI 的一些经验总结,因为协议有专门的文档,所以这里就记录一些常用知识点: 一.D-PHY 1.传输模式 LP(Low-Power) 模式:用于传输控制信号,最高速率 10 MHz HS(High-Speed)模式:用于高速传输数据,速率范围 [80 Mbps, 1Gbps]

RK3288     Android 5.1系统     Linux 3.10 mipi屏参数配置文件所在的路径:kernel/arch/arm/boot/dts/xxx_mipi.dtsi 屏参数配置文件包括四个部分:mipi host配置.屏电源控制配置.屏初始化序列和屏参. mipi屏参数文件解析: mipi host配置.屏电源控制配置.屏初始化序列是在 kernel/drivers/video/rockchip/screen/lcd_mipi.c 中解析. 屏参是在 kernel/dr

面板上包含了Elements面板.Console面板.Sources面板.Network面板.Timeline面板.Profiles面板.Application面板.Security面板.Audits面板这些功能面板.这些按钮的功能点如下: Elements:查找网页源代码HTML中的任一元素,手动修改任一元素的属性和样式且能实时在浏览器里面得到反馈. Console:记录开发者开发过程中的日志信息,且可以作为与JS进行交互的命令行Shell. Sources:断点调试JS. Network:从

下面是体现带参数调试的一个代码demo,首先输出参数的数量,然后依次输出每个参数. public class ArgsEx { public static void main(String[] args) { int argNum = args.length; System.out.println("args number is = "+argNum); for (int i = 0; i < args.length; i++) { System.out.println(args

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

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1.超参数调试: (1)超参数寻找策略: 对于所有超参数遍历求最优参数不可取,因为超参数的个数可能很多,可选的数据过于庞大. 由于最优参数周围的参数也可能比较好,所以可取的方法是:在一定的尺度范围内随机取值,先寻找一个较好的参数,再在该参数所在的区域更精细的寻找最优参数. (2)选择合适的超参数范围: 假设 n[l] 可选取值 50~100:在整个范围内随机均匀取值 选取神经网络层数 #layers,L的可选取值为 2~4:在整个范围内随机均匀取值 学习速率 α 的可选取值 0.0001~1:在

小东西,不要在意这些细节-- OD带参数比较简单: 文件-- 打开 --  在最下面有一个参数 KALI LINUX下的EDB 命令格式为  edb –run  "对应程序路径"  参数 (注意中间的空格) 比如: 这里调试 stack程序, 参数是abcdef

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

1.调试处理 2.为超参数选择合适的范围 3.超参数在实践中调整:熊猫与鱼子酱 4.正则化网络的激活函数 5.将batch norm拟合进神经网络 6. 为什么Batch Norm会起作用? 7.测试集怎么用Batch Norm? 也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下: 8. softmax回归 9. 训练一个softmax分类器 参考文献: [1]为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log

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这次分享的是Chrome开发工具中最有用的面板Sources. Sources面板几乎是我最常用到的Chrome功能面板,也是在我看来决解一般问题的主要功能面板.通常只要是开发遇到了js报错或者其他代码问题,在审视一遍自己的代码而一无所获之后,我首先就会打开Sources进行js断点调试,而它也几乎能解决我80%的代码问题.Js断点这个功能让人兴奋不已,在没有js断点功能,只能在IE(万恶的IE)中靠alert弹出窗口调试js代码的时代(特别alert一个object根本不会理你),那样的开发环

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

不论是处于特殊功能的需要,还是处于效果调试方便,我们可能都需要修改模型中的参数值.在Three.js中,谷歌提供了一个js库,即dat.GUI.js用于处理这种需求. 通过该库,我们就不需要通过手动修改源码来观察不同参数对模型的效果影响. demo效果如下:  关键代码 入口文件: function init()

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笔记:Andrew Ng's Deeping Learning视频 参考:https://xienaoban.github.io/posts/41302.html 参考:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80210363 1. 训练集.验证集.测试集(Train, Dev, Test Sets) 当数据量小的时候, 70% 训练, 30% 测试:或 60% 训练.20% 验证.20%测试. 训练集( training set):用来

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat