E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
交叉损失函数
计算机网络基础实验五—路由器静态路由的配置
三、实验设备和器材1.安装了Windows操作系统的计算机2.Switch_2960:2台;3.PC:2台;4.Router-PT可拓展路由:2台;5.DCE串口线;6.直连线和
交叉
线。
混时魔王
·
2023-11-12 05:44
计算机网络基础实验报告
计算机网络
路由器
交换机
静态代理
操作系统
交叉
导轨在自动化设备中的作用
其中,
交叉
导轨作为一种常见的导轨类型,在各种场景中发挥着重要作用。
GAOJ_K
·
2023-11-12 03:37
交叉导轨
自动化
运维
科技
人工智能
Verilog RTL基础模块代码设计学习笔记
VerilogRTL基础模块代码设计组合逻辑电路多路选择器电路描述2选1的mux4选1的mux
交叉
开关电路描述2x2路
交叉
开关4x4路
交叉
开关优先编码器电路描述4_2优先编码器8_3优先编码器多路译码器电路描述
VermouthLeft
·
2023-11-12 00:25
verilog
fpga
2020-5 leetcode 765. 情侣牵手
关键点:1.能分析出利用并查集联系在一起的情侣,必定是
交叉
的坐着。可以连成一个圈。使一个圈的情侣相邻而坐的话,交换次数为n-1n是情侣数目。
畏人心i
·
2023-11-12 00:02
leetcode
个人总结:机器学习模型评估与调优 余弦相似度 余弦距离 欧氏距离 A/B测试
交叉
验证 自助法 | 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 过拟合欠拟合
模型评估余弦相似度对于两个向量A和B,其余弦相似度定义为,即两个向量夹角的余弦,关注的是向量之间的角度关系,并不关心绝对大小,其取值范围为[-1,1]。有着“相同时为1,正交时为0,相反时为-1”的性质。当一对文本在长度相似度很大,但内容相近时,如果使用词频或者词向量作为特征,它们在特征空间的欧氏距离通常很大;而如果使用余弦相似度的话,它们之间的夹角可能很小,因而相似度高。如果希望得到类似于距离的
yyhhlancelot
·
2023-11-11 22:00
机器学习
机器学习
模型评估
L1,L2,Lp,L∞范数,曼哈顿距离,欧式距离,切比雪夫距离,闵可夫斯基距离以及
损失函数
和正则项的应用
什么是范数?在线性代数以及一些数学领域中,norm的定义是afunctionthatassignsastrictlypositivelengthorsizetoeachvectorinavectorspace,exceptforthezerovector.——Wikipedia简单点说,一个向量的norm就是将该向量投影到[0,)范围内的值,其中0值只有零向量的norm取到。看到这样的一个范围,相
迷雾总会解
·
2023-11-11 22:26
机器学习/深度学习
机器学习
正则化
正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型,focal lossfunction解决问题
3.一般来说不论在yolo还是fasterrcnn中,每个阶段
损失函数
是把所有的情况都
武凯的博客
·
2023-11-11 22:44
df:
交叉
表
importpandasaspddf=pd.DataFrame({'ame':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'sex':['Female','Male','Male','Male','Female'],'T2DM':[0,1,1,0,0],'age':[85,79,92,65,88]})pd.crosstab(df['sex'],df['age']
_nephrologist_
·
2023-11-11 21:54
DataFrame
pandas
python
spssχ2检验_spss
交叉
表分析方法与步骤 + SPSS卡方检验结果的阅读
spss中
交叉
分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用
交叉
表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
weixin_39626369
·
2023-11-11 20:24
spssχ2检验
交叉
表做卡方检验
spss中
交叉
分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用
交叉
表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
付修磊
·
2023-11-11 20:21
Spss
SPSS-卡方检验-论文常用
二、步骤【分析】-【描述统计】-【
交叉
表】将要分析进行卡方检验的两个变量分别选择至“行”、“列”,然后点击菜单右侧第二个按钮“统计”
森格的博
·
2023-11-11 20:18
Spss
笔记
数据分析
spss
SPSS:卡方检验(
交叉
表)
第二步在工具栏中找到【分析-描述统计-
交叉
表】打开
交叉
表对话框(如图所示)。第三步接着将【行-列】相关变量放在对应对话框中(如图所示)。
博士僧小星
·
2023-11-11 20:45
#
科研软件
#
概率论/数理统计
SPSS
卡方检验
交叉表
gcc objdump反汇编
panic调试oops信息及栈回溯一、gcc编译反汇编一、gcc编译1、gcc编译过程:预处理->编译->汇编->链接一步编译、连接gcc无需加选项,直接生成可执行文件,如果是Linux内核中,可能要用
交叉
编译工具链的
it_is_time_to_do
·
2023-11-11 19:04
Linux内核
机器学习笔记(三)
相关文章链接机器学习的基本概念模型的评估与选择回归分析决策树与随机森林支持向量机SVM与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记(三)回归分析线性回归
损失函数
最小二乘法岭回归
枯鱼过河泣
·
2023-11-11 17:50
机器学习
回归
逻辑回归
人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063
然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的
损失函数
脑瓜凉
·
2023-11-11 17:14
人工智能
回归
笔记
套索回归
曼哈顿距离
【pytorch】二元
交叉
熵
损失函数
nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
torch.nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元
交叉
熵
损失函数
Enzo 想砸电脑
·
2023-11-11 17:11
#
pytorch
#
损失函数
python
机器学习
深度学习
详细介绍二元
交叉
熵
损失函数
,计算过程及优缺点
二元
交叉
熵
损失函数
是一种常用的机器学习
损失函数
,它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。
滚菩提哦呢
·
2023-11-11 17:10
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
python
logistic回归算法的
损失函数
:binary_crossentropy(二元
交叉
熵)
假设函数:更为一般的表达式:(1)似然函数:(2)对数似然函数:如果以上式作为目标函数,就需要最大化对数似然函数,我们这里选择最小化负的对数似然函数(3)对J(w)求极小值,对求导(4)上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为:(5)将(5)式带入(4)式,得:梯度下降GD的更新方式,使用全部样本:(6)当样本不多的时候,可以选择这个方法随机梯度下降:每次只取一个样本,则的更新方式
weixin_30279671
·
2023-11-11 17:39
人工智能
python
对知识蒸馏的一些理解
软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的
交叉
熵损失;硬损失hardloss顾名思义就是很硬和,不太软柔放松,就是直接在蒸馏温度为
重剑DS
·
2023-11-11 17:38
深度学习
知识蒸馏
二元
交叉
熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss
这是一个二分类问题中常用的Loss
损失函数
,用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度:y_i是标签1或0,p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。
森林木有熊
·
2023-11-11 17:07
算法
python
人工智能
二元
交叉
熵
损失函数
(Binary Cross Entropy Loss,BCELoss)是
交叉
熵
损失函数
(CrossEntropyLoss)的特殊情况
一直以来看到二元
交叉
熵
损失函数
(BinaryCrossEntropyLoss,BCELoss)还以为是很复杂的东西,原来其实是
交叉
熵
损失函数
(CrossEntropyLoss)的特殊情况,也就是二元
交叉
熵
损失函数
其实就是
交叉
熵
损失函数
重剑DS
·
2023-11-11 17:01
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
BCELoss
交叉熵
YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换
损失函数
之GIoU
模型的Neck网络层融合坐标注意力机制,以提升模型的特征提取能力;其次,增加一个预测层来提升对小目标的检测性能;进一步地,利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框;最后,改进边界框回归
损失函数
以提高边界框的定位精度
小哥谈
·
2023-11-11 15:02
YOLO算法:基础+进阶+改进
YOLO
目标检测
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
计算机视觉
机器学习算法——线性回归的详细介绍 及 利用sklearn包实现线性回归模型
1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2代码过程3、线性回归的损失和优化3.1
损失函数
Ma Sizhou
·
2023-11-11 13:46
机器学习
交叉
编译工具链的制作
先把小编收集的一部分内容贴上来**********************************************/前言
交叉
工具链的制作方法和系统移植有着很多相似的地方,也就是说,
交叉
开发工具是一个支持很多平台的工具集的集合
四季帆
·
2023-11-11 13:31
开发环境
交叉编译
构建
交叉
编译工具链
构建
交叉
编译工具链有三种方法,即手工编译、通过脚本编译和直接获取
交叉
编译工具链。
霖枫007
·
2023-11-11 13:54
嵌入式操作系统
工具
脚本
ubuntu
虚拟机
服务器
path
m基于GA遗传算法的电动汽车有序充电控制策略matlab仿真
然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过
交叉
,变
我爱C编程
·
2023-11-11 11:59
Matlab优化算法
matlab
GA遗传
电动汽车
有序充电控制策略
matlab源码
第四章 linux学习入门之开发板的使用
二、使用步骤1.引入库二.
交叉
编译工具三.复制文件到开发板总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,开发板这门技术也越来越重
CN-JackZhang
·
2023-11-11 11:35
linux操作指令学习
linux
学习
运维
全新Inner-IoU
损失函数
!!!通过辅助边界框计算IoU有效提升检测效果
边界框回归模式分析2.2Inner-IoU损失3实验3.1模拟实验3.2对比实验3.2.1PASCALVOC上的YOLOv73.2.2YOLOv5在AI-TOD上4.参考摘要随着检测器的快速发展,边界框回归(BBR)
损失函数
不断进行更新和优化
AI追随者
·
2023-11-11 11:28
目标检测算法原理
深度学习
目标检测
YOLO
ARM Linux BackTrace
如果是ARM平台arm-linux-gcc
交叉
编译,需要带如下编译参数-rdynamic-funwind-tables-ffunction-sections否则可能backtrace返回值为0,得不到需要的信息
qq_36346625
·
2023-11-11 10:28
arm开发
linux
2022年T2I文本生成图像 中文期刊论文速览-1(ECAGAN:基于通道注意力机制的文本生成图像方法+CAE-GAN:基于Transformer
交叉
注意力的文本生成图像技术)
2022年T2I文本生成图像中文期刊论文速览-1一、ECAGAN:基于通道注意力机制的文本生成图像方法1.1、主要创新1.2、主要框架1.2.1、低分辨率图像生成阶段1.2.2、图像精炼阶段1.3、
损失函数
中杯可乐多加冰
·
2023-11-11 09:08
文本生成图像
text-to-image
计算机视觉
深度学习
人工智能
T2I
文本生成图像
机器学习——实践
目录一、数据集划分1、
交叉
验证2、不平衡数据的处理代价敏感学习二、评价指标三、正则化、偏差和方差为什么要标准化/归一化?
七七喝椰奶
·
2023-11-11 09:34
机器学习
机器学习
人工智能
python
【入门深度学习】Pytorch基础知识(二)
3.2张量索引与数据筛选3.3张量组合和拼接3.4张量切片与变形1、Tensor中统计学相关函数范数(Norm)是用来衡量向量大小的函数,它将向量映射到非负实数,在机器学习中体现的作用有:参数惩罚:通过在
损失函数
中引入范数项
敲代码的喜羊羊
·
2023-11-11 07:40
深度学习
pytorch
人工智能
矩阵
BI 数据可视化平台建设(1)—
交叉
表组件演变实战
作者:vivo互联网大数据团队-ZhuJianchen本文是vivo互联网大数据团队《BI数据可视化平台建设》系列文章第1篇-
交叉
表组件。
vivo互联网技术
·
2023-11-11 07:36
BI可视化
表格组件
交叉表
架构演进
深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础
深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1
损失函数
3.4.2优化函数3.5
Monday______
·
2023-11-11 06:25
深度学习
pytorch
计算机视觉
ALSA音频编程常用参数详细说明
ALSA简介音频采样回放过程音频采样过程音频回放过程PCM及其相关参数PCM简介参数说明实例分析PCM接口编程WAV音频格式WAV简介WAV格式opus简介及libopus库安装使用在PC下的配置编译安装在
交叉
编译环境下的配置编译安装
有梦的青年
·
2023-11-11 06:05
音视频编程
linux
编程语言
[深度学习]不平衡样本的loss
不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的
损失函数
。
或许,这就是梦想吧!
·
2023-11-11 06:03
深度学习
人工智能
Pytorch使用
交叉
熵
损失函数
CrossEntrophy一些需要注意的细节
Pytorch使用
交叉
熵
损失函数
CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy()
交叉
熵
损失函数
,是一种在多分类任务,多标签学习中效果较好的
损失函数
。
Geronimo620
·
2023-11-11 05:25
Pytorch
python
深度学习
pytorch
带你走进Cflow (四)·使用 ASCII 码来生成流图
目录1、运行预处理器2、使用ASCII码来生成流图3、
交叉
引用输出1、运行预处理器cflow可以在分析之前预处理输入文件,与cc在编译之前做的工作一样。
时光の尘
·
2023-11-11 05:13
Cflow
java
前端
linux
GPIO实验:ARM汇编代码实现LED灯亮灭控制
GPIO实验:ARM汇编代码实现LED灯亮灭控制一、汇编工程模板Makefile分析NAME=asm-led#指定编译的源文件名字CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf-#指定
交叉
编译工具链前缀
zhk___
·
2023-11-11 03:34
arm开发
嵌入式硬件
汇编
测试开发面试题
POST),怎么组成,状态码)TCP三次握手四次离手线程,进程区别联系内存泄露,内存溢出区别死锁自动化测试:自动化测试脚本的应用场景:自动化框架的搭建:功能自动化框架平台工具:算法:c程序实现找二叉树
交叉
ai_XZP_master
·
2023-11-11 02:49
面试题汇总
测试工程师
面试
损失函数
总结(十四):RMSELoss、LogCosh Loss
损失函数
总结(十四):RMSELoss、LogCoshLoss1引言2
损失函数
2.1RMSELoss2.2LogCoshLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列
损失函数
(L1Loss、MSELoss
sjx_alo
·
2023-11-11 01:44
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
python
损失函数
MAE(Masked Autoencoders) 详解
2.2非对称的编码器和解码器机制的介绍2.3
损失函数
是怎么计算的?2.4bert把mask放在编码端,为什么MAE加在解码端?
sjx_alo
·
2023-11-11 01:14
机器视觉
深度学习
计算机视觉
人工智能
深度学习
transformer
深度学习——激活函数(函数,函数图像,优缺点,使用建议)
单调性:当激活函数是单调的,能保证单层网络的
损失函数
是凸函数。近似恒等性:
plasma-deeplearning
·
2023-11-11 01:13
tensorflow
神经网络
深度学习
机器学习
Linux应用开发基础知识——
交叉
编译与gcc编译(一)
前言:源文件需要经过编译才能生成可执行文件。在Windows下进行开发时,只需要点几个按钮即可编译,集成开发环境(比如Visualstudio)已经将各种编译工具的使用封装好了。Linux下也有很优秀的集成开发工具,但是更多的时候是直接使用编译工具;即使使用集成开发工具,也需要掌握一些编译选项。PC机上的编译工具链为gcc、ld、objcopy、objdump等,它们编译出来的程序在x86平台上运
嵌入式的那些事儿
·
2023-11-11 01:51
linux
交叉编译
gcc编译
动态库
静态库
gcc常用编译选项
交叉编译器
D11.FS4412开发环境搭建-ARM体系结构与接口技术-嵌入式学习LV9
我用的GitHub+图床保存的图片,可以参考我另外一篇文章GitHub的使用方法含网络问题解决GitHub使用教程含网络问题_github加速器_肉丸子QAQ的博客-CSDN博客1.开发板硬件资源介绍2.
交叉
开发环境搭建
肉丸子QAQ
·
2023-11-11 00:35
arm开发
学习
linux
编译linux系统下libusb,在Ubuntu上
交叉
编译libusb,libusb-compat,usbutils和usb_mode
配置完之后,进行编译。输入make或者makeintall,将出现如下error信息:**************************清单4**************************...makeall-recursivemake[1]:Enteringdirectory`/home/decuhi/project/New/libusb-compat-0.1.3'Makingallin
Axyliu2006
·
2023-11-11 00:10
交叉
编译 openocd
1.openocd是什么openocd是一个运行在pc机上开源的嵌入式调试软件,几乎统一了各大主流调试器,如st-link、jlinlk、daplink等等,一般芯片厂商都会原生选择openocd作为自己芯片的调试软件,然后配合自己芯片的调试器做到对芯片的调试能力。2.背景一般的开源项目都是在linux环境下开发的,可以在linux环境下安装相关依赖后,直接从源码编译为可执行文件使用,linux的
EINT
·
2023-11-10 23:59
linux
linux
windows
交叉
编译libusb配置configure时出错
报错信息如下:configure:error:udevsupportrequestedbutlibudevheadernotinstalled提示找不到udev依赖,如果用不到该库的,可以直接跳过:./configure--host=arm-linux-gnueabihf--disable-udev
lxh1205509119
·
2023-11-10 23:58
linux
libusb 和 usbutils 的
交叉
编译
libusb和usbutils的
交叉
编译libusb编译:usbutils编译:摘要因为需要使用到usb设备,但是buildroot编译的usbutils版本太低了,很多功能不能使用,因此重新编译usbutils
hean_ui
·
2023-11-10 23:27
linux
linux
arm开发
usbmuxd通过
交叉
编译移植到Android上(一)
1、gitclonehttp://git.libimobiledevice.org/usbmuxd.git2、配置好ubuntu下ndk编译环境,配置好以后执行ndk-build会有如下的打印,证明配置ndk编译环境正确。3、编写.mk,在根目录下mkdir-pandroid/jni并创建如下:4、编译依赖库如下,需要自己一一整理编译,后续章节会持续更新如何一一编译如下依赖库include$(CL
VendorLinux
·
2023-11-10 23:53
android
java
apache
上一页
63
64
65
66
67
68
69
70
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他