损失函数调优

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

LangChain4j 性能优化与监控：构建高效的 AI 应用（详细版）

1.性能优化策略详解1.1调优LLM调用效率请求批量化原理：当面对高频请求时，将多个请求合并成一个批量调用
小张学Ai·2025-03-26 17:14

webots中人形机器人调试

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-03-26 12:44

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

Spring Boot 3.2性能优化：响应速度提升50%方案

通过电商系统、物联网平台、金融交易系统三大高并发场景的实战案例，详解线程池配置、JVM参数调优、SQL执行计划优化等15项关键技术，助您实现平均响应时间从300ms降至150ms以下，系统吞吐量提升3倍的工业级优化效果
知识产权13937636601·2025-03-26 08:37

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

Tomcat相关的面试题

以下是150道Tomcat相关的面试题，涵盖了Tomcat的基础概念、配置管理、部署运行、性能调优、安全机制、日志管理、集群与负载均衡、与其他技术的结合等方面，希望对你有所帮助。
努力的搬砖人.·2025-03-26 01:20

《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

TensorFlow 的性能优化的全面指南

的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.模型架构优化4.训练参数调优三
独隅·2025-03-25 23:07

具身系列——NLP工程师切入机器人和具身智能方向

职位高频词汇：VLM调优经验、核心算法（Diffusion、RL、VIT）、pytorch、仿真环境（IsaacGym、Mujoco、webots）基于当前具身智能行业发展趋势和岗位需求，以下是为NLP
music&movie·2025-03-25 21:47

linux进程 线程详解

理解进程及其管理是系统编程、性能调优和系统管理的基础。以下是对Linux进程的详细介绍，包括进程的基本概念、生命周期、管理以及常用的命令和工具。
Lntano__y·2025-03-25 21:16

Java云原生性能核爆指南：量子级穿透技术捅破天花板，让GC跪着回收！

像“量子扫描仪”穿透JVM黑箱核心原理：JVM代际GC与云原生适配：G1GC/ZGC：云原生推荐使用低延迟GC算法堆内存分代策略：通过-XX:NewRatio调整新生代/老年代比例代码示例：JVM参数调优与
墨夶·2025-03-25 21:43

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

JavaScript性能优化实战手册：从V8引擎到React的毫秒级性能革命

目录一、性能优化的本质挑战1.1浏览器渲染管线的性能瓶颈2.1内存管理优化2.2执行效率优化2.3网络传输优化三、React框架深度调优3.1渲染性能优化3.2性能监控体系四、企业级优化案例4.1电商平台首页优化
一个天蝎座 白勺 程序猿·2025-03-25 13:18

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

目录一、分布式系统的设计哲学演进1.1从Google三驾马车到现代数据湖二、企业级HDFS架构全景图2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命：从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战：运营商信令数据挖掘4.1场景描述4.2优化后的MR作业链4.3性能对比数据五、云原
一个天蝎座 白勺 程序猿·2025-03-25 13:48

Java高并发解决方案

但落实到更具体的实践上并不是对所有网站可以适用,其他语言开发的网站我还不敢多说，但Java开发的系统，我还是能您给插上几句话：JVMJEE容器中运行的JVM参数配置参数的正确使用直接关系到整个系统的性能和处理能力，JVM的调优主要是对内存管理方面的调优
wang_shuyu·2025-03-25 07:34

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

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

《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》 ——从零掌握JVM监控三剑客

JVM监控三剑客文章目录**《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》**@[toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则
admin_Single·2025-03-24 12:39

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

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

引言：为什么我要写这份开发指南？作为一名老技术，最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能，而且目前已经更新到API15了，那么咱们更要好好研究一下。而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源。比如之前在一款运动相机项目中，我们最初直接复用Android
李游Leo·2025-03-24 02:00

Java架构师成长之路

1.性能调优深入理解MySQL底层原理、索引逻辑，数据结构与算法。
hweiyu00·2025-03-24 00:50

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

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

引言：为什么我要写这份开发指南？作为一名老技术，最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能，而且目前已经更新到API15了，那么咱们更要好好研究一下。而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源。比如之前在一款运动相机项目中，我们最初直接复用Android
·2025-03-23 15:15

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

springboot 项目如何提高并发量

提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。
LCY133·2025-03-23 04:58

Flink相关面试题

以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答，涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink
努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

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

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。
云之兕·2025-03-22 06:25

新建react native项目都失败，创建出来的都是.xcodeproj，而不是.xcworkspace，如何解决？？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-03-22 04:41

SpringBoot JVM性能调优

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介SpringBoot是当前最流行的基于Java的Web框架，它为开发人员提供了很多便利，包括快速配置，强大的自动化特性等。但是，它的默认设置往往会给应用程序带来不小的性能开销。本文将讨论SpringBoot的默认设置，并着重探讨如何优化SpringBoot在JVM上的性能。2.JVM默认设置介绍在SpringBoot中，可以用application.proper
AI天才研究院·2025-03-22 00:28

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
尹清雅·2025-03-21 22:46

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

【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践

本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开，结合实际代码示例和配置参数，帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。
全栈追梦人·2025-03-21 12:50

下一代模型技术演进与场景应用突破

主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

从架构设计到调优避坑，手把手教你打造高可用调度系统！

一、核心架构设计：ETCD如何赋能AI调度？架构图：[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层（车辆/物流/交通设备）]核心角色：ETCD：存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据（如交通流量、天气）AI模型：基于ETCD数据动态决策（如路径规划、资源分配）调度执行层：接收ETCD下发的指令并执行（如车辆调度、信号灯控制）优势：强一致性：ETCD的Raft协议确保调度策略
码农突围计划·2025-03-20 19:50

ubuntu高并发内核参数调优 - （压测客户端调优）

压测的服务器也是需要进行性能调优的，以下列出调优前后的参数对比，更直观的分析和感受参数对程序的影响压测前内核参数自检#!
sj1163739403·2025-03-20 14:40

java中如何根据已有word文件快速生成目录和页码？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-03-20 11:46

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

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

Kafka 数据写入问题

**JVM参数调优**：6.**副本因子和同步复制**：分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题，以下是一些具体的原因和排查命令：1.生
喝醉酒的小白·2025-03-19 22:56

ES中_cat/nodes返回结果参数的解释以及性能调优指南

文章目录1、Elasticsearch`_cat/nodes?v`字段详解2、常用字段说明3、`node.role`字段详解4、示例输出5、其他可选参数6、总结1、Elasticsearch_cat/nodes?v字段详解在Elasticsearch中，_cat/nodesAPI用于查看集群中所有节点的信息。通过添加?v参数，可以返回带有表头的详细输出，便于理解每个字段的含义。以下是_cat/no
Elastic开源社区·2025-03-19 08:31

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

微服务监控prometheus+Grafana

Prometheus概述核心组件特点使用场景Grafana概述功能特点使用场景Prometheus+Grafana组合部署和配置一、准备工作二、部署Prometheus三、部署Grafana四、创建监控仪表盘五、验证和调优总结微服务监控是确保微服务架构稳定运行的关键环节
chen2017sheng·2025-03-19 01:58

《前端监控与性能优化全景指南：构建企业级高性能应用》

性能数据采集实战2.1增强版性能采集器2.2用户行为轨迹录制三、深度性能优化策略3.1构建阶段优化（Webpack5示例）3.2运行时优化技巧四、错误监控与智能诊断4.1增强型错误边界4.2网络请求监控五、生产环境调优指南
前端极客探险家·2025-03-18 16:31

SMT贴片加工核心技术突破与实践

本文围绕精密点胶工艺优化、三维堆叠焊接技术突破、全自动光学检测系统（AOI）部署等核心环节展开系统性分析，重点探讨工艺参数调优、异形元件焊接精度控制、缺陷检测算法升级等具体技术路径。
安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47
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