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在微积分的进阶学习中,会涉及许多更加复杂和深奥的公式与定理。以下是一些常见的复杂公式和定理,涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面:1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数:∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,y,z)∂x∂f(x,y,z)是函数f(x,y,z)f(x,y,z)f(x,y,z)对变量xxx的偏导数。梯度(Gradient):∇f=
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
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人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- AI需要的基础数学知识
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- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
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- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
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- 静态路由与动态路由
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静态路由和动态路由是网络中两种不同的路由配置方式,它们在网络中的运作方式、配置方法以及适用场景等方面存在显著差异。以下是对两者的详细比较:一、定义与配置方式静态路由定义:静态路由是由网络管理员手动配置的固定路径,用于指导数据包从一个网络到另一个网络的传输。配置方式:管理员需要在路由器上手动设置路由表,明确指定数据包到达目的地的路径。动态路由定义:动态路由是通过运行在网络设备上的特定协议(如RIP、
- 凸优化学习
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认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- 利用等价无穷小替换求极限(二)
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- 弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
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现阶段建筑行业数字化是趋势,国家政策上也在大力倡导数字化。这么多年过去了,为什么我们还在工程应用当中,还停留在一些初级阶段?经过讨论,提炼成一句话就是,建筑行业数字化不仅仅是一个技术问题,更是管理问题。目前建筑行业数字化的现状是数字化程度较低,数字化程度不超过0.08%。而且在某些工序上还停留在“远古”时代。国外建筑行业超过80%的项目是运用计算机技术,国内则还不足10%,还存在相当一部分企业高层
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严格的说,梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算,是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度,反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;对于图像中较平滑的部分,其灰度值变化较小,梯度值也较小。为了检测边缘,我们需要检测图像中的不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声的影响,因此建议
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初等数学算术运算基本算术加法+添加数字,追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法(自R2020b起)tensorprodTensorproductsbetweentwotensors(自
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Python导数据的时候,需要在一个大表上读取很大的结果集。如果用传统的方法,Python的内存会爆掉,传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理,内存容易溢出解决的方法:1)使用SSCursor(流式游标),避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据,它不会读取所有所有到内存中,它的做法是从储存块中读取记录,并且一条一条返回给你。)2)使用迭代器而不用fetcha
- 大学半年,带给我了什么
小命_1437
和之前的寒假都不同,不再有繁多的作业,有的是浪费人生的快意和恐慌。也有过多种可能,比如旅行,比如寒假工,最后都归于沉静下来的思考。在寒假的尾巴被安排给亲戚的小孩补课,陪那孩子做作业外加辅导数学,不免回忆起自己的初高中生活。其实高中刚毕业半年,但觉得仿佛横跨了一光年距离。回头看看这大学半年,应该给它一个说法。从教学模式、班级组织、社团活动、志愿者实践来做小结。一.教学模式大学的教学也基本是传统模式,
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什么是特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示,其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。通常,特征描述符将一个width*height*3(通道)的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下,输入图像的大小为64×128×3,输出特征向量的长度为3780。在HOG特征描述符中,梯度方向(定向梯度)的分布(直方图)被用作特征。图像的梯度(x和y导数)是有用的,因为在边缘和角落
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当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
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在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。但是,更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵),来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
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深度学习人工智能
梯度消失和梯度爆炸(解释意思,分析产生原因)在反向传播过程中需要对激活函数进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1,那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足。请解释什么是batchnormal,它有什么作用?神经网络在训练的
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梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题,它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失(VanishingGradientProblem)定义:梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,由于链式法则,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。原因:激活函数的导数很小,如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当,导致梯度在网络中的传播过
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设计函数求一元多项式的导数。(注:xn(n为整数)的一阶导数为nxn−1。)输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为00。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160个人题解
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后台找我导数据以此记录在mongodbbin目录下执行./mongoexport-dxxx(dbname)-cxxx(Collectionname)-uxxx(username)-p(pwd)-oxxx.json(outputfilename)--typejson-f"_id,vctp,bizId,vid,cid,tid,pid,appId"(Fieldname)转载于:https://www.c
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Halcon经典的边缘检测算子文章目录Halcon经典的边缘检测算子1.Sobel算子2.Laplace算子3.Canny算子4.总结关于边缘检测,有许多经典的算子,各大图形处理库都有各自的边缘检测算子,这里简要介绍几种。1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子,使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算,然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
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机器学习算法人工智能
梯度下降算法这篇博客更加详细,以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法,通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。其基本思想是沿着梯度方向的反方向更新参数,直到逼近函数的极值或者函数值足够小,或者是到达最大迭代次数。目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例,通过找均方差损失函数最小值,得到最优的权重
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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
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- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
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sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
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1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
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- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
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但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
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定义一个共享数据:
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- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
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错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
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- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
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Scala语法 1. classOf运算符
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defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
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jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
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* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
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- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
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CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
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工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
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1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
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- 读源码之:ArrayBlockingQueue
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ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
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- C语言学习九枚举的定义和应用
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枚举的定义
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int main(void)
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//int day; //day定义成int类型不合适
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- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
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Forwarded port
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Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
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- 16.性能优化-完结
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性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
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Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
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- Spring4新特性——Web开发的增强
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- 第14章 工具函数(上)
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Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
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