工程化调参

学术裁缝调参术，轻松解决消融难题

AA+b+cA的性能A+b+c如何使号呢？？A—》参数aA+b==>a+b（尽量让A+b达到一个最优解），参数是自己调出来的我调100套a+b，但我取最差的10套，然后在10套里取最优的A+b+c–》a+b+c（尽量让A+b+c达到最优解）对应3套餐数我调100套a+b+c，但我取最好的10套，然后在10套里取最优的
毕竟是shy哥·2023-08-29 17:36

机器学习基础14-算法调参（基于印第安糖尿病Pima数据集）

机器学习的模型都是参数化的，可以通过调参来提高模型的准确度。模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合，可以把它当作一个查询问题来处理，但是调整参数到何时为止呢？应该遵循偏差和方差协调的原则。
小海聊智造·2023-08-29 16:29

2019-04-26 从数据中学习&损失函数

所谓学习或训练，即是让模型通过优化算法在数据中进行自动优化调参的过程，也就是从数据中发现模式的过程。损失函数虽然我们知道要让模型自动寻优，但是计算机并不懂什么是我们认为的最优。
BA蓬莱传说·2023-08-29 15:21

iOS砸壳系列之三：Frida介绍和使用

在这种情况下，我们需要进行所谓的“砸壳”，也就是解除应用程序的保护，将其逆向工程化，这个过程被称为IPA砸壳。砸壳可以让我们更轻松地访问私有API、获
姜庄湖·2023-08-29 13:39

最新ChatGPT网站AI系统源码+详细图文搭建教程/支持GPT4/AI绘画/H5端/Prompt知识库

1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练
只恨天高·2023-08-29 09:19

最新AI系统ChatGPT程序源码+搭建部署教程/支持GPT4/支持ai绘画/H5端/完整知识库

程序核心功能：程序已支持ChatGPT3.5/4.0提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI
只恨天高·2023-08-29 09:49

最新AI创作系统ChatGPT源码+详细图文部署教程/支持GPT-4/AI绘画/H5端/Prompt知识库/思维导图生成

1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练
只恨天高·2023-08-29 09:17

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

实战训练营开课了授课内容：机器学习，深度学习，文本分类，计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost网格调参实战机器学习算法
甜辣uu·2023-08-29 07:35

3DS Max中绘制圆锥箭头

3DSMax中绘制圆锥箭头绘制结果绘制过程步骤一：绘制立体圆锥方法1方法2步骤二：圆锥体调参（模型尺寸设置）1圆锥体参数说明2圆锥体参数调整步骤三：绘制圆柱体步骤四：圆柱体调参步骤五：圆锥与圆柱的对准，
很菜又爱学·2023-08-29 07:19

决策树（CLS, ID3, CART, 随机森林, 参数详解），一篇就够了

决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART回归树CART分类树CART剪枝算法随机森林RF概念（引入Bootstrap/Bagging/RF）RF流程RF特点RF如何选Feature数量随机森林RF调参概况与基本概念概况原则
Machine Liang·2023-08-29 06:55

前端工程化

早期混合开发：1.沟通成本高2.分工不明确3.不变管理4.不便维护和管理前后端分离开发：前端开发--------------（请求/响应）------------后端开发【依照接口文档（原型+需求）】需求分析-->接口定义-->前后端并行开发-->测试-->前后端联调测试YApi介绍：YApi是高效、易用、功能强大的api管理平台，旨在为开发、产品、测试人员提供更优雅的接口管理服务API接口管理M
冰逸.itbignyi·2023-08-29 04:33

AST 与前端工程化实战

本文将通过AST与前端工程化的实战向大家展示AST的强大以及重要性。直播分享视频地址：AST与前端工程化实战一、初识AST1、demo-1第一次看见A
小哪吒·2023-08-29 04:43

02-04.使用Webpack配置文件

webpack为了提高易用性，提供了很多默认配置，但是随着项目复杂度的提升和其各工程各自的特点，使用默认配置已经不足以满足我们对项目工程化的需求，webpack支持使用自定义配置文件，对项目进行打包编译
v刺猬v·2023-08-28 23:56

javascript实现几何粒子星空连线背景效果

newParticleBackground();particleBackgroundInstance.initPoints();particleBackgroundInstance.drawFrame();/*//可调参数
liuccn·2023-08-28 19:40

研究生如何水论文

水出论文抽象理解具体做法1、Baseline与模块2、怎么做3、怎么写抽象理解论文1=A+B+C论文2=D+E+F我的=A+E+C+F（调参）创新不是自己发现的，是找来的具体做法1、Baseline与模块
毕竟是shy哥·2023-08-28 15:12

计算机毕设 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较
DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

前端需要理解的工程化知识

1Git1.1Git常见工作流程Git有4个区域：工作区（workspace)、index（暂存区）、repository（本地仓库）和remote（远程仓库），而工作区就是指对文件发生更改的地方，更改通过gitadd存入暂存区，然后由gitcommit提交至本地仓库，最后push推送到远程仓库。工作目录包括.git子目录（包含仓库所有相关的Git修订历史记录）、工作树，或签出的项目文件的副本。裸
薛定谔的猫96·2023-08-28 12:28

【DEVOPS】现状篇

0.目录1.前言2.现状2.1需求管理2.2开发流程2.3测试流程2.4部署流程2.5维护阶段3.后记4.相关1.前言一直以来，深感内部工程化能力欠缺，急于将事情向前推进，总是希望能够向前走几步，再走几步
夫礼者·2023-08-28 10:29

unity 模拟引力

把下面的Gravity.cs代码放在需要被引力作用的物体上，然后给Body1拖拽一个吸引该对象的物体，并在InitSpeed处给此物体一个初速度，即可引力公式：F=G*M*m/r/r（G视情况而定，自己调参寻找合适值
四月的小白·2023-08-28 08:00

基于深度神经网络的分类--实现与方法说明

隐含层：可以根据实际情况增加多个隐含层，每个隐含层的节点数量可以根据经验或者调参进行设置。隐含层的激活函数
12134·2023-08-28 05:40

matlab使用教程(25)—常微分方程(ODE)选项

1.ODE选项摘要解算ODE经常要求微调参数、调整误差容限或向求解器传递附加信息。本主题说明如何指定选项以及每个选项与哪些微分方程求解器兼容。
配电网和matlab·2023-08-28 02:18

前端工程化概述

软件工程定义：将工程方法系统化地应用到软件开发中前端发展历史前端工程化的发展历史可以追溯到互联网的早期阶段，随着前端技术的不断演进和互联网应用的复杂化，前端工程化也逐渐成为了前端开发的重要领域。
codeteenager·2023-08-28 01:58

前端工程化之模块化

模块化的背景前端模块化是一种标准，不是实现理解模块化是理解前端工程化的前提前端模块化是前端项目规模化的必然结果什么是前端模块化?前端模块化就是将复杂程序根据规范拆分成若干模块，一个模块包括输入和输出。
codeteenager·2023-08-28 01:58

前端工程化之规范化

规范化是我们践行前端工程化中重要的一部分。
codeteenager·2023-08-28 01:58

Introduction to Data-Centric AI 以数据为中心的人工智能导论

LabelErrorsandConfidentLearning1.引入库2.读入数据总结前言本博客笔记来源于MIT的课程，IntroductiontoData-CentricAI传统的机器学习流程都是基于给定的数据集，通过选择不同的模型、调参
cnhwl·2023-08-27 23:08

引入MybatisPlus后对分层结构的影响以及解决方案

序在之前写分层模型以及代码工程化规范的时候写到了分层规范中有说到DAO数据层，当项目架构中只有Mybatis的时候显然mapper接口（实际是mapper接口在Mybatis中生成的代理类）本身就是DAO
削减脑袋·2023-08-27 23:37

机器学习理论笔记（二）：数据集划分以及模型选择

文章目录1前言2经验误差与过拟合3训练集与测试集的划分方法3.1留出法（Hold-out）3.2交叉验证法（CrossValidation）3.3自助法（Bootstrap）4调参与最终模型5结语1前言欢迎来到蓝色是天的机器学习笔记专栏
蓝色是天·2023-08-27 23:34

软件工程保研成功率_推免数据 | 双非推免生比例仅3%！北大软微真的是北大容易保研的学院吗？...

，已初步形成了一个学院（北京大学软件与微电子学院）、两个学科（软件工程学科、集成电路设计与工程学科）、三个基地（国家软件人才国际培训（北京）基地、国家集成电路人才培养基地、软件工程国家工程研究中心北京工程化基地
伶邪·2023-08-27 13:20

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，有了这个指标，我们就可以进一步调参逐步优化我们的模型
热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

ULID规范解读与实现原理

笔者尝试把ULID基于Java实现的代码工程化，见仓库ulid4j，欢迎star或者提交PRULID出现的背景ULIDlogoULID全称是UniversallyUniqueLexicographicallySortableIdentifie
Throwable文摘·2023-08-27 10:22

vue2 生命周期,工程化开发入门

一、今日目标1.生命周期生命周期介绍生命周期的四个阶段生命周期钩子声明周期案例2.工程化开发入门工程化开发和脚手架项目运行流程组件化组件注册二、Vue生命周期思考：什么时候可以发送初始化渲染请求？
小钟不想敲代码·2023-08-27 10:47

自动驾驶——最优控制算法(LQR）工程化总结

1.Summary时隔一年，从写下第一篇博文自动驾驶-LQR工程实现（调研），到近段时间，真正在我们的控制器上运行最优控制算法（LQR），一步一个脚印，从开始只是知道其“控制理论”的阶段、再到对着一堆网上的资料和公式一筹莫展不知何着手、再到初步实现了LQR算法的开发（但是使用的扭矩环控制，控制的不好，而且由于各种原因被delay。。。。迟迟无法落地。。。）。直到大上个星期，泊车平台有此最优控制算法
Jack Ju·2023-08-27 09:22

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业05Transformer(Machine Translation)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：15.05】【MediumBaseline：18.44】【StrongBaseline：23.57】【
22世纪冲刺·2023-08-27 09:47

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classification(Framewise Phoneme Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：0.49798】【MediumBaseline：0.66440】【StongBaseline：0.74944
22世纪冲刺·2023-08-27 09:17

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：1.96993】【MediumBaseline：1.15678】【StrongBaseline：0.92619
22世纪冲刺·2023-08-27 09:16

【前端工程化】万字拆解package.json (一)

什么是packagepackage指拥有package.json的一个文件夹（或压缩包），而package的属性就是package.json文件的内容，比如：name：这个包叫什么名字，唯一version：这个包的版本号是多少main：这个包默认引入的是哪个文件homepage：这个包的官网或者文档semversemver,语义化版本，它由[major,minor,patch]三部分组成，其中ma
冰镇白干·2023-08-27 08:55

最新人工智能源码搭建部署教程/ChatGPT程序源码/AI系统/H5端+微信公众号版本源码

1.1程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/GPT-4提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练
白云如幻·2023-08-27 04:50

2023最新AI创作系统ChatGPT网站源码V2.6.0+详细图文搭建安装教程/GPT联网/支持ai绘画+Dall-E2绘画/支持MJ以图生图

程序核心功能程序已支持ChatGPT3.5/4.0提问、AI绘画、Midjourney绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画、思维导图生成、知识库（可自定义训练）、AI绘画广场
白云如幻·2023-08-27 04:20

设计模式（23种）简介

使程序设计更加标准化、代码编制更加工程化，使软件开发效率大大提高，从而缩短软件的开发周期。使设计的代码可重用性高、可读性强、可靠性高、灵活性好、可维护性强。
努力码到100k·2023-08-26 12:20

【Unity 工程化】unity一些资源路径用途

ResourcesResources目录用于存放可以通过Unity的Resources.Load函数进行加载的资源。这些资源会在构建时被打包为一个单独的资源包，因此它们必须满足一些Unity所要求的命名和文件夹结构规则。由于这些资源被打包在一起，因此在构建后的游戏中可以更方便地使用。应用场景示例：预制体：可以在Resources文件夹中放置预制体，然后通过Resources.Load加载并实例化它
GAMESLI-GIS·2023-08-26 11:46

深度学习调参技巧

写完代码—>小数据上降loss无nan—>大数据没爆卡速度可以—>实验log完好可视化loss稳步下降—>回头看实验结果写完代码后，不要只是在小数据上降loss无nan，还要检查一下模型的输出是否符合预期，比如是否有明显的偏差或者异常值。大数据没爆卡速度可以是一个好的指标，但是也要注意模型的泛化能力，比如是否有过拟合或者欠拟合的现象。你可以使用交叉验证或者早停法来避免过拟合，或者增加模型的复杂度或
子燕若水·2023-08-26 09:54

Vue2向Vue3过度核心技术工程化开发和脚手架

目录1工程化开发和脚手架1.1开发Vue的两种方式1.2.脚手架VueCLI2项目目录介绍和运行流程2.1项目目录介绍2.2运行流程3组件化开发4根组件App.vue4.1根组件介绍4.2组件是由三部分构成
赵广陆·2023-08-26 03:39

Unity - MenuItem特性

是否使用自定义条件控制菜单项是否可点击，默认为false，一般不赋值，需要用的话需要定义两个MenuItemMenuItem1:自定义条件控制菜单是否可点击，函数需要返回bool值MenuItem2:点击回调参数
人生若只如初見♫·2023-08-26 02:23

前端工程化之规范化

规范化是我们践行前端工程化中重要的一部分。
·2023-08-25 23:30

【手把手带你用pid算法控制电机】——（2）PID速度环

目录前言1.PID速度环原理2.代码2.1main.c2.2pid.c2.4pid.h2.5main.h3.pid调参按照我配置的定时器中断和PWM情况，将速度PID系数调成以下值得到的电机转动结果比较合适
爱写博客的橙留香·2023-08-25 22:47

客户说有了PAI-AutoML，一下子可以节约半年开发周期

背景介绍如果你用过机器学习算法，那一定体验被算法调参支配的恐怖。面对错综复杂的算法参数，算法使用者们往往要花费无尽的黑夜去不断尝试，犹如大海捞针。
许此一生·2023-08-25 20:21

第二章 内存区域和 OOM内存溢出

目录一、内存区域二、内存溢出和内存泄漏三、实操OutOfMemoryError四、对象的创建和对象的内存布局五、JVM调参集锦一、内存区域image-20200712120044489.png线程共享内存区
我shi杰迷·2023-08-25 18:12

可视化绘图软件Multi-omics Visual之韦恩图绘制

免费的绘图网站则无法实现调参功能，或者数据量受限。本推文为了解决用户这一痛点，写了一个可视化绘图软件Multi-omicsVisual，用户只需要一次安装好，后面绘图即可
WJ的生信小院·2023-08-25 16:55

Day06-Vue全家桶项目

Day01-Vue全家桶项目一全家桶项目介绍Vue在使用脚手架创建项目的时候，提供前端工程化项目目前主要学习了Vue基础：Vue指令、Vue组件开发、Vue样式、组件通信、生命周期全家桶项目是很多技术结合的一种开发模式
金霖海·2023-08-25 15:45

CNGBdb支撑发表Science综述：与共生微生物和病原微生物相互作用驱动植物进化

探索和利用非开花植物-微生物相互作用中分子机制的多样性，可以扩大工程化共生优势作物和病原菌抗逆性作物的可能性。值
尐尐呅·2023-08-25 13:00
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