交叉熵损失函数优缺点第18页

研究下适合部署在jeston上的深度学习类单目标跟踪算法

视觉AI·2025-04-04 23:39

各种梯度下降算法

以下是梯度下降方法及其变种的详细介绍，包括原理、数学公式、优缺点和适用场景。1.批量梯度下降（BatchGradien

♚放晴♛~·2025-04-04 22:33

Java设计模式之模板方法模式

文章目录前言一、定义二、应用场景三、基本结构四、基本使用1.抽象类/抽象模板角色2.具体子类/具体实现角色3.客户端角色总结1.优点2.缺点前言掌握模板方法模式的原理掌握模板方法模式的应用场景掌握模板方法的优缺点一

白泽·2025-04-04 17:30

深入理解 MVC 与其他主流设计模式：架构精髓与实现方法详解

本文将从经典的MVC模式开始，逐步探讨多种常用的设计模式，并针对每种模式的应用场景、优缺点、实现方法进行详细介绍。这样一来，你可以清楚地了解每种模式的特点以及如何在项目中高效应用它们。

苗壮.·2025-04-04 16:25

配置文件 ini

文章目录一、概念介绍1.ini简介2.ini文件的特点3.ini的优缺点4.ini文件与其他配置格式对比二、ini文件结构1.ini文件的结构(1)节(Section)(2)键值对(Key-ValuePair

程序员爱德华·2025-04-04 13:03

Java 代理模式深度解析：从静态到动态的实现与原理

目录一、引言二、静态代理：手动实现的基础形式1.定义业务接口与实现类2.创建代理类3.组合使用代理类4.优缺点分析三、JDK动态代理：基于接口的运行时代理1.核心实现定义InvocationHandler

梦三辰·2025-04-04 13:30

PyTorch复现线性模型

材料来源：2.线性模型_哔哩哔哩_bilibiliPyTorch编写思路对于大部分的神经网络模型，我们应该要有以下编写思路：1.构建数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.周期训练

誉鏐·2025-04-04 12:51

PyTorch复现逻辑回归

材料来源：06.逻辑斯蒂回归_哔哩哔哩_bilibiliPyTorch编写思路对于大部分的神经网络模型，我们应该要有以下编写思路：1.构建数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.周

誉鏐·2025-04-04 12:51

java 面试题记录

1.Redis的持久化机制RDB和AOF的优缺点分别是什么？对比项RDB（快照持久化）AOF（日志追加持久化）持久化机制定时生成内存数据的二进制压缩快照（全量数据）。

万变不离其宗_8·2025-04-04 07:20

读论文学习——相位恢复和零像素填充

文章目录相位恢复算法Gerchberg-Saxton(GS)算法基本原理算法步骤**优缺点**角谱迭代（AngularSpectrumIteration,ASI）算法基本原理**算法步骤****ASI的改进

tt555555555555·2025-04-04 05:42

路由与交换技术详解：VLAN与NAT

以下从原理、配置、应用场景及优缺点进行全面解析：一、VLAN（虚拟局域网）1.核心原理VLAN是一种在物理网络基础上，通过逻辑划分将设备分组为独立广播域的技术。物理隔离

海马电子·2025-04-04 05:08

实时数仓Kappa架构：从入门到实战

本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理，并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套

喜欢猪猪·2025-04-03 20:10

PyTorch中.pth文件的解析及应用

文章目录一、.pth文件简介二、如何保存.pth文件三、如何加载.pth文件跨硬件加载加载后操作四、.pth文件的结构与内容解析.pth文件示例五、.pth文件的优缺点优点缺点六、常见应用场景七、模型文件体积优化技巧问题背景解决方案效果对比八

草莓奶忻·2025-04-03 17:51

XML（超详细笔记DTD XSD DOM SAX XML解析）

的作用细节DTD1.简介2.分类2.1内部DTD细节2.2外部DTD2.3公共DTD（使用最多）3.总结XSD1.简介2.定义XSD3.引用XSDXML解析1.简介2.DOM解析2.1DOM方式2.2DOM优缺点

PJP__00·2025-04-03 16:47

Python 进程间通信（IPC）的几种方式解析

Python提供了多种方式来实现进程间的通信，每种方式都有其适用场景和优缺点。本文将对Python中常用的几种IPC方式进行详细解析。1.管道（Pipe）管道是一种最简单的IPC机制

等一场春风bk·2025-04-03 16:15

c＋＋模板进阶——模板特化和模板分离编译

非类型模板参数2.模板的特化2.1概念2.2函数模板特化2.3类模板特化2.3.1全特化2.3.2偏特化2.3.3类模板特化应用示例3模板分离编译3.1什么是分离编译3.2模板的分离编译3.3解决方法4.模板的优缺点前言

不穿格子衬衫·2025-04-03 14:38

TensorFlow实现逻辑回归

目录前言TensorFlow实现逻辑回归前言实现逻辑回归的套路和实现线性回归差不多,只不过逻辑回归的目标函数和损失函数不一样而已.TensorFlow实现逻辑回归importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs

浊酒南街·2025-04-03 11:12

设计模式：深度解析抽象工厂模式

本文将深入探讨抽象工厂模式的定义、实现方式、优缺点以及应用场景，并结合实际项目经验，为大厂面试中的深度追问提供详细解决方案。2.抽

WeiLai1112·2025-04-03 10:04

【Linux网络#18】：深入理解select多路转接：传统I/O复用的基石

select2.select函数原型2.1关于fd_set结构2.2函数返回值3.理解select执行过程3.1socket就绪条件读就绪写就绪异常就绪(选学)3.2select的特点3.3select优缺点

IsLand1314~·2025-04-03 05:03

Pytorch中torch.nn.functional模块介绍

提供函数式接口实现神经网络操作，涵盖以下功能：激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh卷积运算：包括1D/2D/3D卷积、转置卷积池化操作：最大池化、平均池化、自适应池化正则化方法：Dropout、BatchNorm损失函数

小白的高手之路·2025-04-03 02:44

NLP高频面试题（三十一）——多模态预训练模型的主要结构、特征对齐与融合方法及对比损失函数详解

多模态学习的背景与挑战多模态学习旨在让模型同时理解和融合来自不同模态（如图像和文本）的信息，以获得更全面的语义理解。在人类认知中，我们习惯将视觉、语言、听觉等多种信息共同处理，因此发展能够整合多模态数据的人工智能模型具有重要意义。近几年，随着深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的突破，研究者开始探索将视觉和语言模态进行联合预训练，希望模型能从海量未标注的图文数据中学习通用表示，从而在下游任务（例

Chaos_Wang_·2025-04-03 02:12

Java 基础-30-单例设计模式：懒汉式与饿汉式

本文将详细介绍两种常见的单例实现方式：懒汉式和饿汉式，并分析它们的优缺点及适用场景。1.单例模式的核心要素要实现单例模式，需要满足以下三个条件：私有化构造方法：防止外部通过n

落榜程序员·2025-04-03 01:33

【分布式】分布式限流方案解析

本文将深入探讨固定窗口、滑动窗口、令牌桶以及漏斗这四种常见的分布式限流方案，详细剖析它们的实现原理、各自的优缺点，助力开发者在实际项目中做出最优选择

小样vvv·2025-04-03 01:32

一张图带你详细了解容器和虚拟机这两种虚拟化技术的区别，有用！

本文将详细探讨容器和虚拟机的定义、工作原理、优缺点，以及它们之间的区别，以帮助读者更好地理解这两种技术。什么是虚拟机？虚拟机（VirtualMachine

wljslmz·2025-04-02 18:49

基于OpenCV的Haar级联人脸检测：实现与优化建议

铠哥不喝粥·2025-04-02 16:38

基于yolov8的鱼病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

其全新的网络结构，包括优化的骨干网络、Anchor-Free检测头和新的损失函数，使得模型在各种硬件平台上都能表现出色。在

萌萌哒240·2025-04-02 15:03

掩码图像建模 (MIM) 中的对数似然与交叉熵

掩码图像建模(MIM)中的对数似然与交叉熵1.问题背景在掩码图像建模（MIM）任务中，模型需要预测被遮蔽的图像块对应的视觉词元（可以理解为图像块的离散类别标签）。

frostmelody·2025-04-02 12:09

山洪预警秒级响应-AI本地化部署在极端降雨短临预测中的技术突破。AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

降水预测误差超50%‌数据孤岛‌：水利、气象、国土多源异构数据难实时融合‌2.边缘智能的技术优势核心创新点‌：‌时空Transformer架构‌：融合微波链路衰减数据与雷达反射率的跨模态注意力机制‌地形感知损失函数

KY_chenzhao·2025-04-02 12:39

PyTorch 深度学习实战（27）：扩散模型（Diffusion Models）与图像生成

一、扩散模型原理1.核心思想扩散模型（DiffusionModels）通过逐步添加和去除噪声学习数据分布，核心分为两个过程：2.训练目标（简化损失函数）通过最小化预测噪声的均方误差：二、扩散模型实现（基于

进取星辰·2025-04-02 11:34

Mapreduce初使用

（二）MapReduce优缺点好，知道了MapReduce的作用之后，我们先来大概说下它的优缺点。先来看优点，这里总结了4条：1）M

直裾·2025-04-02 10:25

神经网络检测题

列举3种常见的激活函数及其优缺点。损失函数分类任务和回归任务常用的损失函数分别是什么？写出它们的数学形式。

豆芽819·2025-04-02 06:00

结合深度学习模型与物理信息神经网络（PINN）来处理激光自混合干涉数据的Python示例代码

这里我们构建一个简单的全连接神经网络作为深度学习模型，并将物理信息融入损失函数中。

max500600·2025-04-02 06:58

有什么优缺点？

本文将梳理SFT中常用的几种参数微调方法及各自的优缺点。一、SFT中的参数微调方法常见的参数微调方法主要分为两类：全参微调和PEFT方法。

Chaos_Wang_·2025-04-02 05:22

C#桌面开发选WinForm还是WPF？一文彻底解析两者的优劣！

它们各有优缺点，适用于不同的开发场景。本文将从多个角度对比WinForm和WPF，帮助你选择适合自己项目的技术。

硅谷调试员·2025-04-02 01:20

C/S与B/S架构

目录C/S架构什么是C/S架构优缺点B/S架构什么是B/S架构优缺点对比项C/S架构B/S架构安装相对复杂，要安装单独客户端软件易于安装，与平台无关，只需要浏览器软件部署和维护部署维护较为繁琐，升级难易于部署和维护

lastriches·2025-04-01 21:16

每日一博 - 一致性哈希：分布式系统的数据分配利器

今天，我们来深入探讨这个经典的分布式算法，包括它的基本原理、优缺点，以及实际应用中的

小小工匠·2025-04-01 19:28

深入解析 C++ 字符串处理：提取和分割的多种方法

本文将详细探讨如何使用C++标准库中的工具（如std::istringstream和std::string的成员函数）来提取和分割字符串，并分析不同方法的适用场景和优缺点。

星途码客·2025-04-01 18:24

Python----机器学习（基于PyTorch的线性回归）

主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时，我们需要准备好

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-01 17:18

如何选择一款AI大模型绘图工具

本文将从技术角度分析市面上可用于生成这些图表的AI大模型工具，并对它们的功能、优缺点及价格信息进行详细比对。

brave java·2025-03-31 22:32

深度学习篇---模型GPU训练

PaddlePaddle框架下使用GPU训练模型步骤1：确保环境准备就绪硬件软件步骤2：确认GPU可用步骤3：设置使用的GPU设备步骤4：定义模型步骤5：将模型移到GPU步骤6：准备数据并移到GPU步骤7：定义损失函数和优化器步骤

Ronin-Lotus·2025-03-31 21:29

自动化脚本编写方法

关于优缺点，从以

gddsky·2025-03-31 19:14

控制台清屏函数system(“cls“)

system("cls")的优缺点注意事项什么是system("cls")？system("cls")是一个C/C++函数调用，用来清空控制台屏幕。

闪电麦坤95·2025-03-31 19:13

12. STL的原理

仿函数与算法和容器的关系：4.空间配置器5.STL的优缺点是什么？设计的好的地方和不好的地方？STL包含六大组件，这些组件是杂糅到一起的，互相之间有关联。问到就详细讲容器和迭代器。

想要成为计算机高手·2025-03-31 19:11

职能型组织、项目型组织、矩阵型组织的介绍及优缺点比较

PMP考试中，经常会涉及到职能型组织、项目型组织、矩阵型组织的比较，下面简单介绍下职能型组织、项目型组织、矩阵型组织及其优缺点：一、职能型组织定义：以专业职能划分部门（如财务、技术、市场等），员工向职能经理汇报

dushky·2025-03-31 15:13

剖析 Redis 缓存更新策略：保障数据一致性与系统性能的平衡

这篇博客将带你深入探讨Redis缓存更新的多种策略及其优缺点，助你在不同业务场景下做出明智抉择。一、缓存更新策略总览Redis的缓存更新策略一般分为三种：内存淘汰，超时剔除和主动更新。

阿黄学技术·2025-03-31 09:26

深度学习篇---模型参数调优

默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数（epoch）1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率

Ronin-Lotus·2025-03-31 05:04

Java依赖注入完全指南：高效解耦、技术深析与实践落地

本文从依赖注入的基本原理出发，深入解析五种核心方案（包括构造器注入、Setter注入、接口注入、注解驱动注入和XML配置注入）的特点、适用场景与优缺点，并对Spring、Guice和Dagger三大主流框架进行对比分析

领码科技·2025-03-31 04:54

动态IP与静态IP的优缺点

让我们来看看动态IP与静态IP的优缺点。1.静态IP的优点：更好的DNS支持：静态IP地址在网络中保持不变，这使得使用DNS服务器更易于设置和管理。

听楷哥说跨境·2025-03-31 02:10

动态IP与静态IP：哪种更适合用户使用？

每种类型都有其独特的优缺点，适用于不同的使用场景。本文将探讨动态IP和静态IP的特点，并分析哪种更适合用户使用。

KookeeyLena7·2025-03-31 02:10

正则化是什么？

一、常见的正则化方法1.L1正则化（Lasso回归）在损失函数中添加模型权重（参数）的L1范数（绝对值之和）作为惩罚项。特点：会倾向于

点我头像干啥·2025-03-30 23:23

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