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交叉熵损失函数优缺点
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
1.背景常见的分类
损失函数
可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。
dailleson_
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2024-09-05 07:20
机器学习
机器学习
数据挖掘
神经网络
深度学习
自然语言处理
(二)十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别
此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的
优缺点
Sisphusssss
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2024-09-05 00:37
opencv
人工智能
计算机视觉
笔记
python
学习
华为APP UI自动化测试岗面试真题,真实面试经历。
3.APP自动化测试工具开放性问题,带点主观意见:对比其他熟悉的自动化工具的
优缺点
;自动化的简要方案(简要的同时关键内容请具体)。4.Android与web测试区
自动化测试君
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2024-09-04 22:27
自动化测试
接口测试
软件测试
ui
面试
职场和发展
经验分享
软件测试
java开发面试:AOT有什么
优缺点
/适用于什么场景/AOT和JIT的对比、逃逸分析和对象存储在堆上的关系、高并发中的集合有哪些问题
JDK9引入了AOT编译模式。AOT有什么优点?适用于什么场景?JDK9引入了一种新的编译模式AOT(AheadofTimeCompilation)。和JIT不同的是,这种编译模式会在程序被执行前就将其编译成机器码,属于静态编译(C、C++,Rust,Go等语言就是静态编译)。AOT避免了JIT预热等各方面的开销,可以提高Java程序的启动速度。并且AOT还能减少内存占用和增强Java程序的安全性
鸡鸭扣
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2024-09-04 14:31
java面试
java
面试
开发语言
李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算
损失函数
相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化
损失函数
。
小陈phd
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2024-09-04 10:07
机器学习
机器学习
算法
神经网络
Java 7 的 try-with-resource 语法
本文将详细讨论在finally块中清理资源和使用try-with-resources语句的
优缺点
及其应用场
Flying_Fish_Xuan
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2024-09-04 08:58
java
开发语言
pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化
损失函数
的算法。通常,优化器会计算
损失函数
相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133
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2024-09-04 08:57
pytorch
矩阵
人工智能
STL相关知识点
主要包括三类:算法、容器和迭代器算法:容器中数据的处理,包括排序,复制等容器分为:序列式容器(vector、list)关联式容器(set、map)迭代器:就是在不暴露容器内部结构的情况下对容器的遍历各容器的
优缺点
小丑乐
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2024-09-04 08:56
知识点总结
c++
开发语言
第四讲:拟合算法
拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化
损失函数
)。插值算法中,得到的多项式f(x)要经过所有样本点。
云 无 心 以 出 岫
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2024-09-04 08:53
数学建模
数学建模
算法
Jmeter进阶-接口自动化
以下是JMeter进行接口自动化测试的一些
优缺点
:优点:易用性:JMeter上手简单,大部分操作都有对应的元件帮助完成,开源且社区接受度高。
俊俏的萌妹纸
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2024-09-04 04:58
jmeter
自动化
运维
写的很全面的Redis高可用技术解决方案大全
很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的
优缺点
以及如何选择合适的方案线上使用,这里再整理发出来,供大家参考,如有不妥之处,欢迎批评指正,也欢迎推荐更好的技术方案。
JAVA架构师的圈子
·
2024-09-04 04:31
深度学习基础之循环神经网络
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析
优缺点
优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?
Ctrl+CV九段手
·
2024-09-04 00:02
机器学习和深度学习
rnn
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
学习
服务之间调用的几种方式
优缺点
优点模块化开发:可复用性:服务可以被多个应用或系统调用,减少重复开发。分而治之:系统可以拆分为多个独立
ArchManual
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2024-09-03 15:08
分布式架构
数据库
分布式
微服务
架构
服务调用
GitHub Copilot的详细介绍
目录主要功能:示例用法:GitHubCopilot的
优缺点
:优点:缺点:如何使用GitHubCopilot?
西瓜本瓜@
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2024-09-03 15:35
github
copilot
开发语言
前端框架有哪些
2.1.1.
优缺点
优点:虚
丁爸
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2024-09-03 03:21
web前端
前端框架
浅析事件驱动Reactor
文章目录前言1、Reactor模式的核心概念2、Reactor模式的工作流程3、典型的Reactor模型架构4、
优缺点
分析5、实际应用中的Reactor6、使用示例前言事件驱动的Reactor模式是一种设计模式
不适合写代码的程序员
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2024-09-03 02:47
服务器
C/C++
IO多路复用
事件驱动
Reactor
设计模式
每天花费几小时,通过一单一结的微信兼职日结赚钱
在这篇文章中,我们将深入探讨微信兼职,探讨其
优缺点
,并提供一些关于如何最大化利用微信兼职的建议。在这里向大家推荐一个靠谱的兼职宝藏地,这里有打字录入,文本配音,线上画画等靠谱一单一结副业。
幸运副业
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2024-09-02 20:22
java 23种设计模式
作者备注:该文未全部完成,正在编辑完善中文字结构:第1章为类型第2章为概念第3章为概念和
优缺点
第4章为详细或demo第1章Java语言中常用的设计模式有23种,它们被分为三大类:1、创建型模式(CreationalPatterns
Lambert_lin0
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2024-09-02 18:00
java
设计模式
开发语言
从混乱到清晰:Android应用开发架构演进之路(MVC、MVP、MVVM、MVI)
我们将探讨四种常见的架构模式:MVC、MVP、MVVM和MVI,并深入了解它们的
优缺点
以及适用的场景。一、MVC(Model-View-Controller)我们从最早
程序员小森
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2024-09-02 15:34
Lua协同程序coroutine的简介及
优缺点
例子解析
代码示例:Lua中的协同程序(coroutine)是一种非常强大的功能,它允许程序以非抢占式的方式进行多任务处理。协同程序类似于线程,拥有独立的堆栈、局部变量和指令指针,但与其他协同程序共享全局变量和其他资源。协同程序的运行需要彼此协作,同一时间只有一个协同程序在运行,且该协同程序只有在必要时才会被挂起。协同程序的基本语法和使用创建协同程序使用coroutine.create函数,它接受一个函数作
乔丹搞IT
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2024-09-02 11:16
lua非常实用的脚本
lua
开发语言
Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析
线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2
损失函数
J(θ)
SmileySure
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2024-09-02 09:33
Spark
人工智能算法
Spark
MLlib
A/B交叉测试:探讨其定义、应用场景与
优缺点
在互联网产品开发与优化过程中,测试方法的选择至关重要。A/B测试作为一种常见的用户体验优化工具,已为众多企业所采用。然而,除了传统的A/B测试,还有一种更具对比性和严谨性的测试方法——A/B交叉测试(Cross-OverA/BTesting)。本文将详细探讨A/B交叉测试的定义、适用场景、优势与不足,并结合实际案例进行分析。什么是A/B交叉测试?A/B交叉测试是一种实验设计方法,与传统A/B测试相
测试论道
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2024-09-02 06:12
软件测试
功能测试
自动化测试
【大数据】孤立森林算法
目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法
优缺点
和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA
大雨淅淅
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2024-09-02 03:56
大数据
算法
python
大数据
人工智能
kafka生产者发送模式有哪几种?(发后即忘、同步发送、异步发送)
Fire-and-Forget)2.同步发送(SynchronousSend)3.异步发送(AsynchronousSend)总结Kafka生产者发送消息时,主要有三种模式,每种模式都有其特定的应用场景和
优缺点
小丁学Java
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2024-09-02 03:52
Kafka
kafka
发后即忘
同步发送
异步发送
日进六功76天
2.女儿做作业时,我也做我的作业,写父母的
优缺点
,以及从中的学习收获,没想到一口气,父母的优点都写了三十多条,看着父母的优点,心里非常自豪,好温暖。
林_ffbf
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2024-09-02 02:38
Java设计模式【解释器模式】-行为型
1.2
优缺点
优点:易于扩展:可以很
lianyinghhh
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2024-09-02 02:18
Java
java
设计模式
解释器模式
Docker 使用场景和
优缺点
一一一docker的8个使用场景一一一1.简化配置虚拟机的最大好处是能在你的硬件设施上运行各种配置不一样的平台(软件,系统),Docker在降低额外开销的情况下提供了同样的功能.它能让你将运行环境和配置放在代码汇总然后部署,同一个Docker的配置可以在不同的环境环境中使用,这样就降低了硬件要求和应用环境之间耦合度.2.代码流水线管理代码从开发者的机器到最终在生产环境上的部署,需要经过很多的中坚环
SevenCoder
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2024-09-02 01:04
Http的
优缺点
通过学习我们已经了解到Http具有相当优秀和方便的一面。http的优点是一、灵活性高,可扩展性强,从http1.0到http1.1再到http2.x,http协议一直在扩展新的属性。二、http是可靠的数据传输协议(底层的TCP协议会确保传输内容顺序的正确性以及确保不会在传输过程中丢包)三、请求应答有来有回四、无状态的每一个请求都是相互独立的,默认不需要保存上下文的信息。然而,http并非中有好的
不断持续学习ing
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2024-09-01 18:30
http
tcp/ip
网络协议
网络
opencv之阈值处理
常见的阈值处理方法3.1全局阈值(GlobalThresholding):3.2自适应阈值(AdaptiveThresholding):3.2.1工作原理3.2.2工作步骤3.2.3适用场景3.2.4
优缺点
自适应阈值的优点自适应阈值的缺点
hola173841439
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2024-09-01 18:28
opencv
opencv
计算机视觉
人工智能
【硬件工程师面经整理31_非技术问答(主管面)】
个人优势/性格
优缺点
。团队协作你觉得最重要的是什么未来有什么职业规划如果都给你发了offer你会怎么选?
LeeYLong
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2024-09-01 17:22
硬件工程师面经
硬件工程
面试
经验分享
华为
大疆
PCM、PCMA和PCMU之间区别与转换
一、三者
优缺点
1.PCM优点:压缩比小(CD音质>400kbps),编解码延时短缺点:声音质量一般2.PCMA优点:语音质量
优缺点
:占用的带宽较高3.PCMU优点:语音质量优(PCMU>PCMA)缺点:
yaoao214
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2024-09-01 13:27
音频编码
严于律己,宽以待人
只有真正地看到自己身上的
优缺点
,我们才能够真正地努力进步,将自己以往的成果结合起来从而成为真正的“完人”。好好从自我完善起来吧。
重生darker
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2024-09-01 10:20
它们分别有什么特色和
优缺点
?
文章目录前言一、阿里云——通义千问二、科大讯飞——星火大模型三、百度——文心一言四、字节跳动——豆包五、智谱华章——智谱清言六、华为云——盘古七、百川智能——百川大模型八、腾讯——混元九、商汤——商量SenseChat十、360——360安全大模型总结前言2023年被誉为AI大模型的元年,从OpenAI先后推出了多个版本的GPT,再到国内外大模型的密集发布、技术与应用的突破、行业生态的初步形成以及
MrxMyx
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2024-09-01 10:05
IT杂谈
人工智能
业界资讯
自然语言处理
语言模型
深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.
优缺点
分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力
生瓜蛋子
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2024-09-01 08:22
机器学习
机器学习
人工智能
每日一问:Java、C、C++、Python语言的区别详解
本文将深入分析这四种编程语言的区别,通过具体实例帮助读者理解它们的
优缺点
及适用场景。
upgrador
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2024-09-01 03:27
每日一问:C++基础知识全解
python
java
c语言
PyTorch nn.MSELoss() 均方误差
损失函数
详解和要点提醒
文章目录nn.MSELoss()均方误差
损失函数
参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差
损失函数
torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce
Hoper.J
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2024-09-01 01:14
PyTorch笔记
pytorch
MSELoss
均方误差
pytorch中的nn.MSELoss()均方误差
损失函数
一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个
损失函数
,用于计算均方误差损失。均方误差
损失函数
通常用于回归问题中,它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect
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2024-09-01 01:42
深度学习
python基础
pytorch基础
pytorch
人工智能
python
鸿蒙 操作系统
各种各样的系统
优缺点
-CSDN博客目录1漫天星光终汇成璀璨星河,鸿蒙的星星之火得以燎原2生态千帆起助鸿蒙独立3六大体验优势巩固鸿蒙行业领先地位1漫天星光终汇成璀璨星河,鸿蒙的星星之火得以燎原凭借中国的需求和不断增长的海外销量
WSH2012ffff
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2024-08-31 19:37
操作系统
服务器
设计模式-原型模式 Prototype Pattern
原型模式PrototypePatternOverview1.原型模式PrototypePattern1.1.原型模式的主要角色包括1.2.C++实现示例1.3.原型模式的应用场景1.4.注意事项2.原型模式
优缺点
WeSiGJ
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2024-08-31 16:48
设计模式
C++
设计模式
原型模式
c++
【重走编程路】设计模式概述(八) -- 策略模式、模板方法模式
文章目录前言13.策略模式(Strategy)定义解决方案应用场景
优缺点
14.模板方法模式(TemplateMethod)问题解决方案应用场景
优缺点
前言行为型模式关注对象之间的交互以及如何分配职责,提供了一种定义对象之间的行为和职责的最佳方式
咖啡+=方糖
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2024-08-31 16:47
重走编程路
设计模式
策略模式
模板方法模式
江协科技stm32————9-4USART串口数据包
目录HEX数据包可能产生的问题文本数据包HEX数据包和文本数据包
优缺点
对比数据包的发送流程数据包的接收流程HEX数据包接收状态机工作流程文本数据包接收HEX数据包串口数据包通常使用额外添加包头包尾的方式可以规定一批数据有
早睡早起|
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2024-08-31 13:55
科技
stm32
嵌入式硬件
587:按照“工龄退休”,养老金按工龄发放,工龄1年150元,可行吗?
一、关于工龄退休的
优缺点
由于人口老龄化的缘故,“延迟退休”逐步被提上日程,但是许多人并不赞同这个方案。最主要的情况就是许多不同意的群体,身体状况很难在接受延迟退休。
社保小龙虾
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2024-08-31 10:16
SQL之存储过程学习
文章目录前言一、存储过程的定义1、系统存储过程2、本地存储过程3、临时存储过程4、远程存储过程5、扩展存储过程二、创建存储过程语法1.简单示例三、调用存储过程四、删除存储过程四、存储过程的
优缺点
优点缺点总结前言上一篇学习了
十一*
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2024-08-31 04:23
mysql
sql
学习
数据库
JS继承的6种方式及
优缺点
参考文章:一文看懂JS继承构造函数继承优势可以定义私有属性方法子类传递参数给父类劣势不能定义共享的属性方法共享的属性方法需要写在外面失去了封装性:chestnut:letshare=[1,2,3];functionlog(){console.log(this.name);}functionParent(name,friends){this.name=name;this.friends=friend
OriX0
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2024-08-30 18:13
设计模式- 代理模式(Proxy Pattern)结构|原理|
优缺点
|场景|示例
设计模式(分类)设计模式(六大原则)创建型(5种)工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型(7种)适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型(11种)策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式代理模式(ProxyPattern)是一种结构型设计模式,它为其他对象(被代理对象)提供一个代理对象,并由代理对象控制
TsengOnce
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2024-08-30 18:51
设计模式
设计模式
代理模式
Spring 单例问题
1.为什么是spring使用单例2.为什么默认是单例3.单例的
优缺点
4.什么时候用单例,什么时候用多例首先,1.单例:因为没必要每次请求都新建一个新的对象,这样子即可以减少CPU和内存的浪费。
守护00后的地中海
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2024-08-30 18:20
java
spring
spring
java
后端
机器学习:svm算法原理的
优缺点
和适应场景
1、概述:基本原理:间隔(Margin):SVM试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量(SupportVectors):这些是距离超平面最近的数据点,它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机(SVM)是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
夜清寒风
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2024-08-30 15:29
支持向量机
算法
机器学习
2019-07-25
结合自己就是:任何人都有
优缺点
,学习他人优点,发现自己缺点并不断改变。
德靜愛生活
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2024-08-30 12:56
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着
损失函数
的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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2024-08-30 08:14
人工智能
深度学习
【CVPR‘24】BP-Net:用于深度补全的双边传播网络,新 SOTA!
2.双边传播模块(BilateralPropagationModule)深度参数化参数生成先验编码3.多模态融合(Multi-modalFusion)4.深度细化(DepthRefinement)5.
损失函数
结果与分析结论论文地址
BIT可达鸭
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2024-08-30 04:50
深度补全:从入门到放弃
网络
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计算机视觉
cvpr
深度估计
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