二阶导数

【运维的七种武器】

2.第二阶段，以ITIL流程化管理为代表的综合网管，通过事件、服务、流

搞技术的季·2025-03-21 14:32

数学中的“矩”

如果这些点代表“质量”，那么：零阶矩表示所有点的质量；一阶矩表示质心；二阶矩表示转动惯量。

heraldww·2025-03-20 19:21

什么是hessian矩阵

Hessian矩阵是一个数学概念，是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵，对于多元函数来说，每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。

红廉骑士兽·2025-03-20 08:55

Hessian 矩阵（海森矩阵）

Hessian矩阵（海森矩阵）是一个包含二阶偏导数信息的方阵，在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数，其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。

Chen_Chance·2025-03-20 08:51

Hessian 矩阵是什么

****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

分布式事务3PC解决了2PC哪些问题？

三阶段提交（3PC，Three-PhaseCommit）是对二阶段提交（2PC，Two-PhaseCommit）的改进，旨在解决2PC的一些固有缺陷，特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。

java干货仓库·2025-03-19 21:50

Docker镜像瘦身终极指南：七种武器让你的镜像体积减少90%!

(强调重要性)七种Docker镜像瘦身武器(核心内容，分点详细讲解)--------第二阶段：运行阶段--------引言你是否也曾被Docker镜像那臃肿的身材所困扰？

DevKevin·2025-03-19 09:12

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

在过去两年指导数百

SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。

x-jeff·2025-03-17 21:15

深入浅出分布式事务原理

一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付

梵高的猪v·2025-03-17 20:40

7-3 一元多项式求导分数 20

作者DS课程组设计函数求一元多项式的导数。单位浙江大学输入格式: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。注意：零多项式用00表示。

超级翼小子·2025-03-16 19:02

MATAB学习笔记2

比如：第三个参数为1，说明为1次项，即一次函数，第三个参数为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好

好大一口果汁·2025-03-16 16:11

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段：分布式架构第二阶段：基于域的集中式架构（转型中）第三阶段：基于域融合的带状架构（未来趋势）车载电子电气架构作用EEA开发工作内容

格图素书·2025-03-15 23:40

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。

yuanpan·2025-03-15 15:45

解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm

风电场气象塔布局方法详细流程图（详细）核心算法和公式详解2.2解读流程（深入浅出）第一阶段：把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段

赵孝正·2025-03-15 00:02

数学中常用的求导数的公式汇总

一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。

彬彬侠·2025-03-14 23:54

参数化曲线——参数三次样条曲线（实例）

Alpha狼霸·2025-03-14 21:05

InternVL：论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)

3）训练策略（1）第一阶段：视觉-语言对比训练（2）第二阶段：视觉语言生成训练（3）第三阶段：监督微调（SFT）3.InternVL应用1）对于视觉感知任务2）对于对比任务3）对于生成任务4）对于

XiaoJ1234567·2025-03-12 23:20

Python自动化识别与删除Excel表格空白行和列

这些空白区域不仅占用表格显示空间，还可能导致数据分析时出现偏差，影响数据处理的效率与结果的准确性，如空白行可能干扰数据聚合操作，导致统计计数不准确；空白列则可能误导数据解析逻辑，影响后续的数据分析流程。

Eiceblue·2025-03-12 14:53

网络编程基础知识总结

1.1网络协议1.1.1描述：网络协议是计算机网络中通信双方共同遵守的规则和约定，就是马路上的红绿灯约定红灯停绿灯行一样，专门用于指导数据的传输和处理。

老梁学Android&HarmonyOS·2025-03-12 06:24

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

导数：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度

一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG（RetrievalAugmentedGenerative）中的应用，本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响，比

深度学习机器·2025-03-11 13:03

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

自适应学习率：跟踪梯度平方的指数衰减平均（二阶矩），调整

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

Hadoop的mapreduce的执行过程

（getSplits）第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量，value是本行的文本内容。

画纸仁·2025-03-10 01:34

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

老榕树的Java专题：XA的二阶提交

XA（二阶提交）执行原理准备阶段（PreparePhase）事务协调者（TransactionCoordinator，TC）向所有参与事务的资源管理器（ResourceManager，RM）发送准备请求

程序员_老榕树·2025-03-08 05:03

01计算机视觉学习计划

：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

一、计算机网络技术——概述、性能指标

这一阶段的主要特点是TCP/IP协议初步成型第二阶段：采用三级结构，这一阶段的主要特点是将互联网分为了主干网、地区网和校园网。

练习&两年半·2025-03-07 17:07

中值定理总结_微分中值定理大总结

罗尔定理设函数f(x)满足以下条件：(1)在闭区间[a,b]上连续；(2)在开区间(a,b)内可导；(3)在区间两端点处的函数值相等，即f(a)=f(b).那么至少存在一点ε∈(a,b),使得函数在该点处的导数为零

知乎圈子·2025-03-07 13:44

深度学习_第二轮

在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献

Humingway·2025-03-06 22:16

vxe-table v3.10+ 中开启虚拟滚动同时使用自适应行高

中开启虚拟滚动同时使用自适应行高说明是否固定行高：show-overflow启用后将固定所有行的高度（性能最优），不加则自适应行高开启虚拟滚动开关：scroll-y={enabled:true,//是否启用，支持全局开启gt:0,//当大与指导数量时启用

·2025-03-06 13:19

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

【六袆 - MySQL】SQL优化；Explain SQL执行计划分析；

EnglishUnit案例分析1.分析的SQL2.执行计划分析【如图】MySQL执行计划参数以及它们的影响或意义：概念：MySQL执行计划（ExecutionPlan）是数据库系统根据查询语句生成的一种执行策略，用于指导数据库引擎执行查询操作

鞠崽23333·2025-03-04 04:21

Android逆向学习知识体系（三）

第二阶段：Android逆向进阶学习：Android系统结构深入分析，自定义ClassLoader，自定义注解和元注解原理分析；了解AndroidNDK，静态注册，动态注册，SO加载分析，App保护策略去除霸哥磁力搜素

zhangjianming2018·2025-03-04 03:11

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

（图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框）

dx和dy：分别指定是否对x轴或y轴求导数，0表示不求导，1表示求一阶导数。ksize（可选）：使用的Sobel核大小，默认为3。返回值：经过Sobel算子处理后的图像，通

GWY_uu·2025-03-01 17:08

【网络】第六章-链路层协议及其他协议

网络层负责主导数据传输方向，而链路层更加偏向底层，用来引导相邻主机间数据如何传输，之后由物理信号传输数据。以太网协议以太网协议用于在链路层组织数据，主导相邻主机之间的数据传输方向。

MisakiFx·2025-03-01 16:33

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在，则导数就存在。

奋力向前123·2025-03-01 08:29

神经网络中的Adam

它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。

化作星辰·2025-02-28 08:01

有限差分法

文章目录泰勒展开有限差分的基本原理一阶导数差分前向差分后向差分中心差分二阶导数差分关于xxx方向的二阶导数关于yyy方向的二阶导数混合二阶导数∂2u∂x∂y\frac{\partial^{2}u}{\partialx

~夕上林~·2025-02-25 18:07

Babylon第二阶段测试网发布

我们很高兴地宣布将于2025年1月8日星期三启动Babylon第二阶段测试网(bbn-test-5)。

Flutter鸿蒙梁典典学院·2025-02-25 09:40

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

什么是Grok-3？技术特点，场景，潜在问题与挑战

Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入：Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU，分两个阶段训练（第一阶段10万GPU训练144天，第二阶段20万GPU训练92天），总计算量是前代

AndrewHZ·2025-02-24 13:46

1秒响应、90%决策准确率！京东商家智能助手的技术探索

第二阶段：京东招商站，单一Agent处理知识库问答和工具调用，准确率低&LLM模型幻觉，场景区分度差。

京东零售技术·2025-02-24 03:01

MSE损失函数

偏导数$$\begin{aligned}\frac{\partialL}{

亲持红叶·2025-02-23 06:02

开源的H5即时聊天系统 spring-boot + netty + protobuf + vue ~

前往心路历程第一阶段,刚看完文章时,特别兴奋,开始着手,花了一个月把聊天界面基本弄,然后着手于后端,经过些简单的调研,决定用netty搭建一个,后面发现里面的复杂逻辑,再加上心中的火似乎已经熄灭,最后…第二阶段

lmxdawn·2025-02-23 05:55

XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析

一、算法原理深度对比1.XGBoost：工程优化的奠基者核心创新：二阶泰勒展开：利用损失函数的一阶导和二阶导

机器学习司猫白·2025-02-23 00:18

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