损失函数一直在波动

鸿蒙OS 5 架构设计探秘：从分层设计到多端部署

架构设计探秘：从分层设计到多端部署一、鸿蒙的分层架构设计二、模块化设计的精髓三、智慧分发设计：资源的动态调度四、一次开发，多端部署的实践总结与思考鸿蒙OS架构设计探秘：从分层设计到多端部署最近两年来，我一直在跟进鸿蒙系统的发展
熊文豪·2025-03-26 18:57

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Zoho Books：跨境ERP管理系统，功能全性价比高

汇率波动、多币种结算、全球库存协同等问题让许多企业“踩坑”。ZohoBooks推出跨境ERP管理解决方案，帮助中小企业轻松应对全球化挑战。
·2025-03-26 12:30

2025年恒指投资新风口：解析大粤国际期货的科技赋能招商战略

2025年全球资本流向新趋势‌根据国际清算银行最新报告，亚洲衍生品市场交易量同比上涨23%，其中恒生指数期货凭借T+0机制与高波动特性，成为算法交易者与量化团队布局重点。
11435-62125·2025-03-26 11:09

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，直接求解最小化损失函数的解析解
奋斗者1号·2025-03-26 08:14

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

今天，我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss（Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction）。这
RockLiu@805·2025-03-26 06:24

深入浅出！java文件编码格式转换

前言这段时间也一直在学习Netty相关知识，因为涉及知识点比较多，也走了不少弯路。
m0_56824583·2025-03-26 03:31

解决打开pycharm后一直更新索引并且关闭pycharm后不能再次打开的问题

问题描述：在一次平常的不能再平常的打开pycharm后，发现右下角一直在更新索引，以致于因为后台在执行这个更新索引的任务不能运行项目，于是我尝试关闭pycharm再次打开，结果发现点击图标没有反应，右击以管理员身份打开也没反应
绪风459·2025-03-26 02:57

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

本集将带领您学习如何使用TensorFlow构建简单的神经网络，并深入理解其核心概念（如张量、计算图）以及神经网络的基本组件（如层、激活函数、损失函数）。
带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

企业估值中的行业周期影响

企业估值中的行业周期影响关键词：企业估值、行业周期、经济波动、估值模型、行业特征摘要：本文深入探讨了企业估值过程中行业周期所产生的影响。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。
AI智能涌现深度研究·2025-03-25 21:47

【Antd5】修改table组件默认滚动条样式

因为之前一直在用Antd4.*版本，最初我以为是新项目中某个样式出现了问题造成的，翻阅文档发现是Antd5开始Table的滚动条需要手动设置。
Zacks_xdc·2025-03-25 19:34

分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间

无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。
·2025-03-25 18:03

机器学习_正则化方法

它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），还有结合了两者优点的ElasticNet。
V文宝·2025-03-25 13:18

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

延迟抖动：跨国业务因网络拥堵导致延迟波动（如金融交易超时）。2.群联方案优势加密专线：通过IPSec/SSLVPN建立私有隧道，隐藏源站拓扑。
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

Python 爬虫实战：汽车电商平台价格波动监控与市场趋势洞察

目录一、环境准备与依赖安装二、目标网站分析1.网站页面结构分析2.数据爬取策略三、代码实现1.数据抓取模块(1)爬取车型列表(2)爬取车型详情(3)主爬取函数2.数据存储模块3.数据分析模块四、完整工作流程(1)初始化爬虫(2)执行爬虫(3)数据存储(4)数据分析五、注意事项六、扩展功能在当今数字化时代，汽车电商平台为消费者提供了便捷的购车渠道。通过Python爬虫技术，我们可以监控汽车电商平台的
西攻城狮北·2025-03-24 18:50

Fyrox 游戏引擎教程

Fyrox引擎的前身是rg3d，自2019年以来一直在积极开发中。项
秋或依·2025-03-24 16:39

SGP.31/.32 规范以及它将如何影响物联网

自SGP.31获得批准以来，业界一直在等待GSMA发布SGP.31的技术实施规范SGP.32。
SofterICer·2025-03-24 12:04

为什么要制定执行标准？

2、规范操作流程：统一工作方法和步骤，避免因个人操作差异导致的质量波动或效率低下，有助于实现标准化作业，便于进行质量控制和管理。
德为先科技·2025-03-24 10:51

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。
欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

浅谈VB.NET为何还没有被时代淘汰

我之前一直在用C++和QT写项目，一时间让我换一种语言和框架，还要在c++和vb.net之间反复横跳确实让我很崩溃。但打工人再难的项目也要硬着头皮上呀，好在VB.N
练习AI两年半·2025-03-23 17:47

H800能效架构实战解析

在架构设计中，异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态，动态分配CPU、GPU及专用加速器资源，最大化硬件利用率；动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略，结合多级电压频率
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Nginx 接入 Keepalived 实现高可用，让你的网站稳如泰山！

简单来说，高可用就是让你的网站服务时刻在线，即使出现硬件故障、网络波动等问题，也能快速恢复，保证用户访问不受影响。
OutOfMemory~~·2025-03-23 10:25

SpringBoot接口防抖(防重复提交)，接口幂等性，轻松搞定

而对于网络波动造成的请求重发问题，仅靠前端是不行的。为此，后端也应实施相应的防抖逻辑，确保在网络波动的情况下不会接收并处理同一请
web18285482512·2025-03-23 10:50

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四
Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系
清风AI·2025-03-22 19:51

双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？

同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名
程序员yt·2025-03-22 16:31

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式，以及
iiiiii11·2025-03-22 14:17

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

股票交易之多策略协调规划

以下为具体策略内容：一、止损与止盈的协同设置（一）止损点设定原则固定比例止损：单笔亏损不超本金5%，适用于短线及波动适中品种。动态调整止损：加仓后成本下降
leo_厉锵·2025-03-21 15:40

eclipse中修改svn账号密码

背景：鉴于单位的邮箱密码定时更换，svn账号又跟邮箱账号绑定，所以每次都需要改svn账号密码，最近由于一直在用androidstudio开放，偶然接触到之前的eclipse项目，想打开一下，却发现svn
漫漫求索者·2025-03-21 09:44

A/B测试结果置信度不足时如何决策

其中，增加样本量尤为关键，因为样本量不足往往导致数据波动较大，易产生假阳性或假阴性，从而使测试结论失去可靠性。
·2025-03-20 18:01

Trading星周二Space第三期：理性应对波动，聚焦长期价值

作者：Trading星周二在3月20日美联储利率决议这一关键节点前夕，TechubNews王牌栏目「Trading星周二」第三期以「加密资产仓位攻防战：政策拐点下的BTC/ETH配置法则」为主题，引发行业高度关注。数据显示，本期由主持人茄哥与Balance（Kingdata&Geniidata联合创始人）、A神（RITDLab联合创始人）、交易员Beyond、Cassie（LYSLab研究员）组成
·2025-03-20 14:25

在Ubuntu上安装MEAN Stack的4个步骤

平均堆栈一直在很大程度上升高为基于稳健的基于JavaScript的开发堆栈。名称的意思是指其组件;MongoDB，ExpressJS，Angularjs和NodeJS。
·2025-03-20 09:16

大模型——模型上下文协议 (MCP)

大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。
不二人生·2025-03-20 07:48

神经网络基础之正则化

核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。
硬水果糖·2025-03-20 07:45

初识金融行业

以下是一些建议，帮助你在这样的环境中更好地应对挑战：1.调整心态，接受现实金融行业的竞争是常态，业绩波动也是不可避免的。接受这一点，可以减少不必要的心理负担。
Alessio Micheli·2025-03-20 02:33

双均线量化策略实战指南：基于 iTick 外汇API、股票API报价源的 Python 实现

其外汇API支持全球主要货币对（如EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含Bid/Ask深度报价和实时波动率数据；股票API则覆盖A股、港股及美股市场，提供Level-2逐笔成交和十档盘口信息
·2025-03-20 01:37

在Ubuntu上安装MEAN Stack的4个步骤

平均堆栈一直在很大程度上升高为基于稳健的基于JavaScript的开发堆栈。名称的意思是指其组件;MongoDB，ExpressJS，Angularjs和NodeJS。
·2025-03-20 01:06

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
pythonQA·2025-03-20 01:27

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

文章主要围绕LLM的四个主要方面展开：1引言自从1950年图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。
WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

在Ubuntu上安装MEAN Stack的4个步骤

平均堆栈一直在很大程度上升高为基于稳健的基于JavaScript的开发堆栈。名称的意思是指其组件;MongoDB，ExpressJS，Angularjs和NodeJS。
Kaede6·2025-03-19 14:58

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。
Fansv587·2025-03-19 06:20

html重点知识总结

html重点知识一直在网上看过许多不同的前端资料，但是总觉的只是单单的阅读和记忆不能够真正的加深自己的知识理解，所以开始尝试自己在不查看其他一切资料的情况下对自己了解的知识做一个总结（顺序或许有点乱），
*goliter *·2025-03-19 01:04

DeepSeek 训练数据模板生成指南

,"completion":"基金风险评估需关注：1.历史波动率...2.最大回撤..."}{"prompt":"用Pytho
He.Tech·2025-03-18 18:39

毕业论文需要进行几次AIGC检测？

2、AI率波动如果首次AI率检测结果超过或接近学校
kexiaoya2013·2025-03-18 16:31

2025年2月值得收藏的国内可用的免费AI大语言模型平台评测

作为开发者和AI爱好者，我一直在寻找便捷可靠的大语言模型服务。今天整理分享几个我亲自体验过的、国内可访问的AI对话平台，希望能为大家节省筛选时间。为什么需要替代方案？
·2025-03-18 13:20
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