交叉损失函数第69页

通用奇数分频FPGA设计

再利用两个时钟的高电平交叉部分刚好=1.5倍源时钟，“异或”后，得到3分频的时钟clk_out，即1.5倍的高电平和1.5倍

时间看得见·2023-11-09 11:22

基于三交交叉遗传算法的TSP路径优化，遗传算法原理

目录背影遗传算法的原理及步骤基本定义编码方式适应度函数运算过程代码结果分析展望完整代码下载链接：基于遗传算法的TSP路径优化，基于三交交叉遗传算法的TSP路径优化（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-09 10:12

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第四章训练参数化量子电路

从数据中学习任意函数的任务在数学上表示为代价或者损失函数(也称为目标函数)f(θ⃗)f(\vec\theta)f(θ)的最小化，相对于参数向量θ⃗\vec\thetaθ。通常，在训练参数化量子电路

溴锑锑跃迁·2023-11-09 08:34

ARM-GCC环境搭建：适用STM32/GD32的编译调试总结

gd32vscode部分工程源码及安装包放在文章末尾，那么我们进入正题：一、本次环境搭建所用的软硬件1）Win10系统2）JLink、STLink烧录器3）GNUArmEmbeddedToolchain交叉编译器

言之有李丿·2023-11-09 07:36

VSCode+arm-gcc+FreeRTOS+STM32F1

前言本文是在Windows10环境下，以VSCode+arm交叉编译工具链为开发环境，将FreeRTOS移植到STM32F103系列单片机的说明。其实不叫移植，叫做拷贝，大家都叫移植，那就这样叫了。

l923y·2023-11-09 07:06

Ubuntu中用VSCode交叉编译程序放到从机上运行

文章目录前言：1.前期准备：1.1树莓派系统烧录与虚拟机创建1.2VSCode拓展下载2.树莓派交叉编译链查询与下载2.1交叉编译链如何判断下哪一个2.2交叉编译链各种版本含义3.开始操作3.1创建helloworld

澄澈i·2023-11-09 07:00

Jetson Nano交叉编译教程

因此，我决定尝试在笔记本虚拟机中实现JetsonNano的交叉编译。实现效果：在虚拟机上可以编译JetsonNano平台上的代码将虚拟机中的编译

K_K_yl·2023-11-09 07:00

搭建 Makefile+OpenOCD+CMSIS-DAP+Vscode arm-none-eabi-gcc 工程模板

工程模板一、本次环境搭建所用的软硬件1）WindowsorLinux(本文以Windows为主)2）JLink、Daplink、Wch-Link烧录器3）GNUArmEmbeddedToolchain交叉编译器

End-ING·2023-11-09 07:58

搭建嵌入式GDB调试环境以及VSCode+gdbserver 图形化调试

目录1搭建嵌入式gdb调试环境1.1交叉编译工具链自带的gdb和gdbserver1.2使用gdb进行嵌入式程序调试1.2.1编写简单测试程序1.2.2gdb调试程序1.3源码编译gdb和gdbserver1.3.1

陈洪伟·2023-11-09 07:58

【目标检测】SSD损失函数详解

文章目录定位损失LlocL_{loc}Lloc偏移值的计算smoothL1loss置信率损失LconfL_{conf}Lconf最近看看这个古早的目标检测网络，看了好多文章，感觉对损失函数的部分讲得都是不很清楚得样子

Jiangnan_Cai·2023-11-09 06:18

PPO算法是什么？

ppo称作近邻策略优化算法，是典型的Actor-critic算法，即以两个网络为输入，并可以同时更新两者参数；在RLHF中我们更关注actor网络的更新方式，其损失函数由三部分构成，分别是：1，新旧状态输出比

张牧之的AI课·2023-11-09 06:17

目标检测回归损失函数（看情况补...）

文章目录L1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError——MAE)L2loss-均方误差（MeanSquareError——MSE）SmoothL1LossMAE、MSE、SmoothL1对比IoULossGIoULossDIoULoss、CIoULossE-IoULoss、FocalE-IoULossReferenceL1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError

怎么全是重名·2023-11-09 05:06

【Excel】如何画不同时序交叉的百分比堆积柱状图

这里写自定义目录标题1将两表交叉合并为一个表1.1步骤一：在两独立表的工作天数和工资列下面按1-n顺次标号。

糯米火锅·2023-11-09 04:27

Linux环境下使用cmake交叉编译ARM程序

1.前提条件1.1arm交叉编译器已经安装1.2cmake已经安装2.编写CMakeList.txt3.编写toolchain.cmake用于指定cmake的交叉编译工具链。

小狮子&·2023-11-09 04:27

科研宝典·工具篇 | CiteSpace: 科学文献分析

文献计量学是指用数学和统计学的方法，定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体，注重量化的综合性知识体系。

asyxchenchong888·2023-11-09 00:11

机器学习实验1：线性回归及岭回归

：ex1data1.txt-单变量的线性回归数据集ex1data2.txt-多变量的线性回归数据集评分标准如下：目录实验1：线性回归及岭回归介绍1单变量线性回归1.1绘制数据1.2梯度下降1.3可视化损失函数

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

C++之弱引用智能指针weak_ptr的验证

目录shared_ptr带来的问题：标准库weak_ptr弱引用验证：标准库中weak_ptr交叉引用的验证：shared_ptr带来的问题：在交叉引用时，会造成堆上资源无法释放的问题。

一声梧桐·2023-11-08 22:23

机器学习笔记(四)

损失函数J也叫失真函数Distortion选择聚类数量

半岛铁盒@·2023-11-08 19:01

ARM-LINUX交叉编译集合

一、ffmpeg移植安装ubuntu下简易安装（默认最新版本，其它版本及移植往下看）：sudoapt-getinstallffmpegffmpeg源码安装及移植需要提前安装x264。1.1x264基于X86平台安装1）下载；2）解压；3）进入源码根目录，输入以下命令：./configure--prefix=/usr/local/x264--enable-shared--enable-pic--en

萌王本王·2023-11-08 19:38

HarmonyOS应用开发03-基础组件-让我们来码出复杂酷炫的UI

HarmonyOS应用开发01-ArkTS基础知识HarmonyOS应用开发02-程序框架UIAbility、启动模式与路由跳转文章目录系列文章目录前言一、Column&Row组件的使用参考链接：1、主轴和交叉轴概念

杨亮Jerry·2023-11-08 18:04

Linux|configure交叉编译简单记录

/configure\--host="arm-anykav500-linux-uclibcgnueabi"\--prefix="$PWD/output"#--host:指定目标程序运行环境,是交叉编译工具链的前缀

wasApp·2023-11-08 16:19

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导前言一、正常思路：目标/损失函数直接对优化变量求导1.实例：最小二乘位姿估计二、清奇思路：不直接求导1实例：追踪光流也能是优化问题？

Ares_Drw·2023-11-08 15:31

Yolov5修改损失函数

Yolov5修改损失函数，主要是修改如下三个py文件：train.py、val.py、loss.py一、train.py#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.0license"""TrainaYOLOv5modelonacustomdataset.ModelsanddatasetsdownloadautomaticallyfromthelatestYOLOv5release.Usa

weixin_44119674·2023-11-08 14:50

LoongArch平台UEFI交叉编译环境搭建

1、X86平台交叉编译：需要搭建相应的编译环境，搭建方法如下面章节所述。2、LoongArch平台本地编译：如使用3A5000机器，只需要按照下面编译方法进行编译即可。

核芯晓事·2023-11-08 14:43

【QT5.12.9 ARM编译】

QT5.12.9ARM编译准备工作：1.1交叉编译器路径：1.2需要安装一下库2.1:下载地址2.2:解压2.3:新建目录.arm-qt-5.12.92.4:修改qmake.conf2.5:新建autoconfigure.sh

光芒Shine·2023-11-08 13:29

汽车零件缸盖去毛刺工艺与柔性浮动工具

按照发动机缸盖生产过程中产生的毛刺问题，大致可以将毛刺分为四类，即面边缘毛刺、钻孔毛刺、镗孔毛刺、交叉孔毛刺，汽车缸盖形状复杂，去毛刺的

速科德电机科技·2023-11-08 13:48

如何学习训练大模型——100条建议

以下是学习训练大模型的一般步骤：基础知识：学习深度学习基础知识，包括神经网络结构、损失函数、优化算法等。可以通过在线课程、教科书和教程来学习。

嗯，这是一个好名字·2023-11-08 11:00

交叉线、直通线背后掩藏着什么？

BaiShi_·2023-11-08 10:41

golang mac编译linux程序,Golang 在 Mac , Linux , Windows 下交叉编译详解

一、前言Golang支持交叉编译，在一个平台上生成然后再另外一个平台去执行。

weixin_39535527·2023-11-08 08:50

Golang 在 Mac、Linux、Windows 下如何交叉编译

Golang支持交叉编译，在一个平台上生成另一个平台的可执行程序。

飞乐鸟·2023-11-08 08:45

Intersection Observer API 图片懒加载、无限滚动、视口交叉

letoptions={root:document.querySelector('#scrollArea'),//可以是任何元素，或者不设置，表示相对于视口rootMargin:'0px',//类似css的margin，可以是px，也可以是百分比threshold:1.0//目标元素的可见比例，1.0表示完全可见，0表示完全不可见，也可设置0.8既需要80%区域在视口区域}letobserver=

ZHWenDong·2023-11-08 08:12

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

机器学习之模型选择（交叉验证）

问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数τ？形式化定义：假设可选的模型集合是Μ={M1,M2,…,Md}，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中

MachineLP·2023-11-08 07:05

cgo linux arm,Golang如何交叉编译各个平台的二进制文件详解

Golang交叉编译平台的二进制文件熟悉golang的人都知道，golang交叉编译很简单的，只要设置几个环境变量就可以了#mac上编译linux和windows二进制CGO_ENABLED=0GOOS

hkelll·2023-11-08 07:21

linux usb modeswitch,usb_modeswitch移植详解

usb_modeswitch移植交叉工具链安装交叉编译安装libsub库交叉编译安装lib-compat-x.x.x交叉编译安装usb_modeswitch交叉编译工具链为了使编译的程序可以在嵌入式开发板上运行

转角一只喵·2023-11-08 07:50

LLVM-Clang交叉编译详细教程

文章目录前言对比GCC与ClangClang交叉编译参数选项安装交叉编译器交叉编译生成二进制文件TargetArch列表TargetTriple列表参考文档后话前言最近自己写了个C++的小项目，想在Windows

NueXini·2023-11-08 07:43

amd64位linux系统C++交叉编译arm程序详解

文章目录一、交叉编译介绍1.1为什么需要交叉编译？

三雷科技·2023-11-08 07:40

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

学习笔记——pipeline是干嘛的

Pipeline类的主要目的是将数据处理流程封装为一个可执行的模型对象，使得数据的处理过程更加简洁、可读性更高，并且方便进行交叉验证和模型评估。

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:09

电磁信息论学习笔记

摘要电磁信息论（EIT）是一门新兴的交叉

快把我骂醒·2023-11-08 03:37

18.自监督视觉`transformer`模型DINO

文章目录自监督视觉`transformer`模型DINO总体介绍DINO中使用的SSL和KD方法multicropstrategy损失函数定义`teacher`输出的中心化与锐化模型总体结构及应用reference

恒友成·2023-11-08 02:18

信息量、熵、联合熵、条件熵、相对熵、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离

信息量I(xi)=log1P(xi)=−logP(xi)I(x_i)=log\frac{1}{P(x_i)}=-logP(x_i)I(xi)=logP(xi)1=−logP(xi)信息量（self-information），又译为信息本体，由克劳德·香农（ClaudeShannon）提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只

小瓶盖的猪猪侠·2023-11-07 21:41

有关熵、相对熵(KL散度)、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离的内容

写在前面最近学了一些关于熵的内容，为增强自己对这些内容的理解，方便自己以后能够温习，随手记录了相关的介绍，可能有不对的地方，敬请谅解。信息量任何事件都会承载一定的信息，事件发生的概率越大，其含有的信息量越少，事件发生的概率越小，其含有的信息量越多。比如昨天下雨了，是一个既定的事实，所以其信息量为0，天气预报说明天会下雨，是一个概率事件，其信息量相对较大。假设XXX是一个离散型随机变量，p(X=x0

Y.IU.·2023-11-07 21:11

操作系统引论（一）

上述是从理解的角度，实际的操作系统更复杂，更交叉。操作系

不见长安见晨雾·2023-11-07 19:43

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

目录一、构建神经网络二、数据准备三、损失函数和优化器四、训练模型五、保存模型一、构建神经网络首先，需要构建一个神经网络模型。在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

PyTorch入门学习（十八）：利用GPU训练

目录一、数据准备二、模型迁移至GPU三、设置损失函数和优化器四、GPU加速训练五、保存模型一、数据准备首先，需要准备训练和测试数据集。在示例中，使用CIFAR-10数据集作为示例。