【X2】Qt学习第62页

PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward()

X2=W1X1\mathbf{X_2}=\mathbf{W_1}\mathbf{X_1}X2=W1X1y=W2X2\mathbf{y}=\mathbf{W_2}\mathbf{X_

精致的螺旋线·2022-11-20 19:27

神经网络Python实现（9行代码）

下面介绍一下单个神经元：输入节点：x1,x2权重：w1,w2偏置：b激活函数：h()输出结果：ya=x1*w1+x2*w2+b2.代码解释这段代码是在GitHub上找到的，链接如下：https://github.com

程序员要早起·2022-11-20 18:32

matlab构造核函数,matlab常用核函数

讨论核函数及参数对SVM分类性能......xdx=(x1,x2,…,xd)模式识别–成分分析与核函数Ma

景澄·2022-11-20 18:30

用三角函数模拟人工智能

y=A1cos(w1x+θ1)+…+Ancos(wnx+θn)+b这个函数命名为y=K(n)(x)对于一个有3个输入、3个输出的函数，有y1=K(x1)+K(x2)+K(x3)y2=K(x1)+K(x2

Orc King·2022-11-20 18:53

QT5 + MSVC + OpenCV4 配置

记录QT学习的知识点，年纪大了是真的记不住了。一、系统环境操作系统:windows10home开发工具:QT5.14.1(MSVC2017)构建工具:MSVC201

haif1978·2022-11-20 16:52

动手学习深度学习-Softmax与分类模型 _pytorch

图像中的4像素分别记为x1,x2,x3

yhj20041128001·2022-11-20 16:08

softmax和分类模型

图像中的4像素分别记为x1,x2,

qq_40441895·2022-11-20 16:58

【Python】用 Python 的 scipy 包实现线性规划（LP）

原来是max,直接乘以-1求min若原来约束为=，转为>=且=同样的乘以-1，就变成了=0，x2>=0

想变厉害的大白菜·2022-11-20 15:44

数学建模——线性规划模型详解Python代码

数学建模——线性规划模型详解Python代码标准形式为：minz=2X1+3X2+xs.tx1+4x2+2x3>=83x1+2x2>=6x1,x2,x3>=0上述线性规划问题Python代码importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportlinprogc

Code_King1·2022-11-20 15:09

【线性代数】Python解常见的三种线性规划问题

pulp.LpProblem('Example7',pulp.LpMaximize)#求最大值x1=pulp.LpVariable('x1',lowBound=0,cat='Continuous')#限制约束变量为连续性x2

西瓜WiFi·2022-11-20 15:33

[python]线性规划作图及求解

一、最优化题目(求最大值)maxZ=70x1+30x2max\\\Z=70x_1+30x_2\\maxZ=70x1+30x2x1≥0，x2≥0x_1≥0，x_2≥0\\x1≥0，x2≥0二、求解线性规划

Foldit·2022-11-20 15:00

学习感知器

importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange(

优雅小孩·2022-11-20 14:49

SAT DPLL CDCL

对给定的布尔变元集合x1,x2,...,xn{x_1,x_2,...,x_n}x

YunusQ·2022-11-20 14:04

Swin Transformer代码实现部分细节重点

部分代码：【amazing】x0=x[:,0::2,0::2,:]#[B,H/2,W/2,C]对应图片所有1的位置x1=x[:,1::2,0::2,:]#[B,H/2,W/2,C]对应图片所有3的位置x2

weixin_44040169·2022-11-20 14:06

Gumbel-Softmax trick

与softmax区别是，gumbel-softmax得到得是样本（即采样,对于神经网络，离散输入常转化为one-hot形式，采样出来的样本是经soft后one-hot向量[x1,x2,...,xn][x

Michael F·2022-11-20 13:24

YOLO系列算法详解（一）

一、深度学习经典检测方法1.检测任务中阶段的意义对于单阶段(one-stage)检测来说，输入一张图像，经过一个卷积神经网络，输出一个边界框，只需要得到框的（x1,y1）和(x2,y2)四个值即可，是一个简单的回归任务

邱宇-·2022-11-20 11:26

2022数维杯国际大学生数学建模挑战赛

通过查阅文献，常见的投入指标有总负债（X2),营运资本（X3),总资产（X17),营业费用（X33)产出指标有（X

qq_50593822·2022-11-20 11:50

Qt学习第22节：Qcolor 中的Alpha不透明度

QColor::QColor(intr,intg,intb,inta=...)ConstructsacolorwiththeRGBvaluer,g,b,andthealpha-channel(transparency)valueofa.color对象里头的alpha其实是指不透明度，其值范围为0-255，越大越不透明。其通常对应opacity，这个就是单词语义表达的不透明度，其值范围[0,1.0f

基本模型与排列组合·2022-11-20 10:20

Jacobi Seidel Sor --Python

defjacobi(x1,x2,x3,count=1):y1=-2*x2-3*x3+6y2=-4/5*x1-6/5*x3+3.2y3=-7/9*x1-8/9*x2+24/9ifabs(y1-x1)<0.00001andabs

江水西流...·2022-11-20 09:28

OpenCV-Python教程：统计函数~L1、L2、无穷范数、汉明范数(norm,NORM_HAMMING2,NORM_HAMMING)

什么是范数下图是百度百科关于范数的定义：从定义可以看到L1范数是所有元素的绝对值的和；L2范数是所有元素(绝对值)的平方和再开方；无穷范数是所有元素取绝对值后再取最大值；在OpenCV中所有元素展开成一个集合构成了上述x1，x2

桔子code·2022-11-20 09:27

2022吴恩达第一课第二周学习总结

因此当我们进行模型训练时，样本数据不再是（特征，标签）类别，而是（特征1，特征2，特征3…，标签），此时一个标签由多个特征来表示，（x1，x2，x3……，y）称为多维特征。

星光斑斓里放歌·2022-11-20 08:21

python里order_volume_Python2.7使用新的“order”约束重新排序列表的输出

在让我先解释一下这个程序的作用：我有一个输入文件colors.csv，其中包含一个颜色列表，一行一个颜色：颜色由它们的名称和色度坐标X、Y和Z定义，看起来是这样的：Colorname,X1,Y1,Z1Colorname2,X2

5G Sir·2022-11-20 07:13

Nesterov加速算法

Lipschitz连续Lipschitz连续：在一个连续函数fff上面额外施加了一个限制，要求存在一个常数K≥0K\geq0K≥0使得定义域内的任意两个元素x1x_1x1和x2x_2x2都满足∣f(x1)−f(x2

involute__·2022-11-20 06:14

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（1）

创建一个数组创建数组需要具备的条件：①形状：3*4/4*5…………，就像矩阵的行列比一样②数据类型：int、float、long、以及int32、float64这种细分领域的类型，非常多③元素的值：例如X1=10，X2

chenyuhan1997·2022-11-20 06:13

剃度下降法

剃度下降importsysimportnumpyasnpx1=np.array([2104,1600,2400,1416,3000])x2=np.array([3,3,3,2,4])y=np.array

m0_65726092·2022-11-20 06:22

感知器实验

importmatplotlib.pyplotaspltimportsysx1=np.array([0,0,1,1])x2=np.array([0,1,0,1])y=np.array([0,0,0,1]

m0_65726092·2022-11-20 06:22

【西瓜书+南瓜书】学习笔记2

3.1基本形式给定属性示例x=(x1;x2;...xd)x=(x_{1};x_{2};...x_{d})x=(x1;x2;...xd)其中xix_{i}xi是xxx在第iii个属性上的取值，线性模型(linearmodel

黎小强同学·2022-11-20 05:28

第三章线性模型

3.1基本形式给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;x3;…;xd)。

高自期许·2022-11-20 04:00

条件随机场的肤浅理解

一、基本概念随机场:给定一组随机变量:X={X1,X2,X3...,Xn}X=\{X_1,X_2,X_3...,X_n\}X={X1,X2,X3...,Xn},每一个随机变量XiX_iXi又可以在另一个集合

Researcher-Du·2022-11-20 03:54

MATLAB：常用绘图tips

标题换行利用newlinetitle([str1,neline,str2])利用celltitle({str1;str2})在一个ax中绘制多条lineplot(ax,x1,y1,x2,y2);利用hold

一从际发·2022-11-20 03:07

吴恩达机器学习神经网络 8-1非线性假设

当只有两个特征，比如X1、X2时，这种方法确实能得到不错的结果，因为你可以把X1和X2的所有组

妳貞可愛·2022-11-20 02:43

从线性到非线性——神经网络的激活函数

我们来看，假设有n个点呈非线性分布，将n个(x1,x2)输入到这个神经网络中，得到算出来的y1和y2，其结果可见下图：可以看见没有激活函数的神经网络模型b+w1*x1+w2*x

孟浪#·2022-11-20 02:25

机器学习笔记

对区间[a,b][a,b][a,b]上定义的函数fff，若它对区间中任意两点x1x_1x1,x2x_2x2均有f(x1+x22）≤f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2}）\le\

O zil·2022-11-19 23:59

MATLAB手工仿照BP神经网络功能，数据预测建模、没有使用第三方库

手工仿照BP神经网络功能，数据预测建模、没有使用第三方库clear;closeall;clc;%网络架构：401-10-1%50个样本，每个样本402个变量、输入变量401个、输出变量1个%y=f(x1,x2

智能.优化.控制.自动化·2022-11-19 20:50

【无标题】

torch.cat()的用法：一般为torch.cat((x1,x2),0)或torch.cat((x1,x2),两种形式)，0表示按行连接，1表示按列连接，具体列子从pytorch官网上粘贴过来的，具体请参

巷末巷陌·2022-11-19 20:38

K-均值聚类算法

给定数据集XXX,假设XXX包含KKK个聚类自己x1,x2,⋅⋅⋅,xkx_1,x_2,···,x_k

Refrain*·2022-11-19 20:23

《MATLAB编程练习题》小结

获取x的第10个单元的值，赋值给x1；获取x的前10个单元的值，赋值给x2；获取x的后5个单元的数据，赋值给x3；将x的偶数单元中的数据赋值给x4；将x的数据倒排，赋值给x5。

PRSer_Carrot·2022-11-19 19:49

人工神经网络（ANN）及python实现

一、什么是神经网络1.单层神经网络首先以单层神经元为例解释人工神经元是如何工作的x1,x2,…,xN：神经元的输入

杨Zz.·2022-11-19 18:52

BP神经网络基础架构及流程（简单易懂版）

我们应该明确构建神经网络的目的是：通过输入X1与X2，经过一些操作得到一个y。中间这些神经元构成的结

GV5555·2022-11-19 17:28

洛谷刷题p1650迷宫

,t;//n为行数，m为列数constintN=100,M=100;intg[N][M];//要定义两个，一个是是否走过，第二个是是否有障碍intans;inttemp[N][N];intx1,y1,x2

不存五亿不改ID·2022-11-19 15:06

knn距离公式比较

为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1，x2，x3，…xn），Y=

ziyubiti·2022-11-19 14:36

支持向量机(Support Vector Machine)算法原理详细推导

2.对于线性可分的数据假设：存在线性可分的二分类数据及标签为：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)，此时我们希望找到参数(W,b)使用模型XWT+b=0(超平面)能够将以上数据分开。

bigcindy·2022-11-19 13:57

DOTA数据集+YOLOV5

，是指标注任意四边形；顶点按顺时针顺序排列，通常表示为{x,w,h,θ\thetaθ}现有数据集的标注方式为OBB，在数据集中，每个对象都由一个定向边界框（OBB）注释，该边界框可以表示(x1,y1,x2

从心_·2022-11-19 11:51

初探softmax

举例1）将预测结果转化为非负数y1=exp(x1)=exp(-3)=0.05y2=exp(x2)=exp(1.5)=4.48y3=exp(x3)=exp(2.7

xiang_Tree·2022-11-19 11:04

回溯法（基础版）

文章目录算法适用问题算法思想步骤基础题目A.装载问题B.0-1背包问题C.N皇后问题D.涂色问题算法适用问题搜索问题(求解的个数)/最优解问题算法思想步骤深度优先搜索定义解空间解的组织形式：一个n元组{x1{_1}1,x2

Julie Y·2022-11-19 11:19

深度学习神经网络中的前向传播和反向传播算法推导

1.神经网络这是一个常见的神经网络的图：这是一个常见的三层神经网络的基本构成，LayerL1是输入层，LayerL2是隐含层，LayerL3是隐含层，当我们输入x1,x2,x3等数据时，通过隐含层的计算

qq_45022126·2022-11-19 09:15

初学NLPday4笔记

文本生成：基本概念：通过上文生成下文，你瞅啥->瞅你咋地，你=x1,瞅=x2,啥=x3。

WJY991202·2022-11-19 08:34

Transformer架构-self-attention(注意力机制原理)

前言在传统的RNN网络时，x1会用到x0的特征，x2会用到x1的特征，下一步都会用到前一步结果。RNN比较大的问题就是没办法做并行操作。

dzm1204·2022-11-19 07:55

机器学习算法之K均值算法(KMeans)

算法步骤假设我们现在有数据集DDD：D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,.

Black Magician·2022-11-19 06:02

一个简单的神经网络例子

一.问题与数据数据如下，x1,x2为输入，y为对应的输出，现需要训练一个网络，用x1,x2预测y.二.确定模型结构与训练算法我们这里采用的网络结构如下：1：节点个数设置：输入层、隐层、输出层的节

老饼讲解-BP神经网络·2022-11-19 04:58

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