数量级第15页

归一化（数据预处理）

归一化的目的：每个维度可能对应的数量及不同，例如年龄和收入，我们线性回归公式在计算机看来X1和X2并没有数量级的不同，都是一样的数据，不理解其中的含义所以θ1X1=θ2X2,那么X1远远小于X2的话，有公式看来

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:53

独家 | 用归纳偏置来增强你的模型性能

本文为大家展示了在机器学习模型中编码现实生活中的对称性可以将其准确性提高几个数量级。对称无处不在，围绕在我们生活左右。从雪花美丽的规则形状和罗马花椰菜的自相似(分形)结构，到蜂巢的六角形图案。

数据派THU·2022-12-22 12:40

MySql Online DDL操作记录详解

数据库：Mysql5.6被操作表user：数量级为100w，外键200多个操作：altertableuseradddeletedbooleanNOTNULLdefaultfalsecomment'用户注销标识

·2022-12-22 12:31

Matplotlib 循环绘制图片内存、速率优化方法

核心要点：优化matplotlib大数量级绘图速率和内存管理的核心要点在于，尽可能少的新建画布。也就是尽可能一张纸，画了擦，擦了画，画完拍个照（即保存），再擦了准备画下一张，反反复复。

大宋黄药师·2022-12-21 17:22

多任务/多场景学习技术分享

RIxxtMqdb6yJKLorg_WjrAhttps://www.cnblogs.com/douzujun/p/14633524.html多任务学习的多个权重改如何调节梯度修剪，保证每个任务的梯度在同一个数量级

西二旗鲁智深·2022-12-20 18:48

I3D Finetune

Kinetics有两个数量级的数据，400类人类行为，每一类有超过400剪辑，并且这些都是从现实的，有挑战性的YouTube视频中收集的。我们分析了现有的结构在这个数据集

山水之间2018·2022-12-19 08:40

java 二分查找法和顺序查找法的效率比较

结论：1、如果数量级不大，二种方式速度差不多2、如果数量级较大*如果源数据是有序的，则二分查找法效率高*如果源数据是无序的，则顺序查找法效率高原因：1、字符串排序非常耗时2、二分查找法需要先排序执行结果

TIANFEIFEIFEI·2022-12-17 05:19

python——plt.figure（）画子图（双轴图）双Y轴实例

话对比图，如果两个数量级的纵坐标，我们要进行趋势比较，放在同一坐标轴，某一个往往被压缩的的很小。所以需要左右双Y轴画图。

小李、不姓李·2022-12-15 10:25

MongoDB之索引

这使得MongoDB的查找速度提高了好几个数量级。

逆天至尊·2022-12-15 00:25

Linux下限制端口速度的方法

开始以为iptables可以限速，发现iptables只能限制到网络包上数量级别，并不能达到模拟网络拥塞的长时间不返回的场景。搜索、尝试后，发现TC+iptables可以完美实现想要的目的。

brucemiao·2022-12-14 09:44

图像特征提取（七）——ORB特征原理

:anefficientalternativetoSIFTorSURF"，作者是OpenCV维护和开发的公司willowgarage的，论文名字起的很牛气，摘要里说，ORB算法比sift算法效率高两个数量级

马大哈先生·2022-12-14 06:37

【看看这长尾学习】解耦训练 Balanced group Softmax

04Overcomingclassifierimbalanceforlong-tailobjectdetectionwithbalancedgroupsoftmax论文观点和表现：现有检测方法在数据集严重倾斜时不能对极少数类进行建模，这导致分类器在参数量级上不平衡

你好啊：）·2022-12-14 00:19

小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总

它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过600,000个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字）

极市平台·2022-12-13 10:55

06-梯度下降优化(Lasso/Ridge/ElasticNet)

也就是说梯度下降的快慢是不同的,归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。

处女座_三月·2022-12-12 17:50

C++ vector at() 和 [ ] 性能

vectorarr;arr[]和arr.at()都可以对arr中元素进行访问，[]不做边界检查，at会做边界检查，所以原理上来讲，使用at()访问肯定要比[]慢，但具体慢多少个数量级呢？

sugelapeng·2022-12-09 15:09

标准差归一化的python实现

这种归一化的方式能够使不同数量级的数据都映射到同一个范围内，有利于后续的数据分析。标准差的实现标准差是方差的算术平方根，能够反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

天才·洛神·2022-12-09 08:16

深度学习神经网络归一化方法及MATLAB函数

数据归一化处理把所有数据都转化为［0，1］之间的数，其目的是取消各维数据间数量级差别，避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大数据归一化的方法主要有以下两种。

Python大数据分析·2022-12-08 19:47

2021AAPM大赛第一名技术报告Designing an Iterative Network for Fanbeam-CTwith Unknown Geometry 阅读笔记

他的RMSE直接领先最前沿方法一个数量级！

wangtao990503·2022-12-07 16:09

特征工程—特征预处理及K-近邻算法总结

特征的单位或者大小相差较大，或者说某些特征的方差比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征。

王涛涛.·2022-12-07 13:13

特征工程特征预处理归一化与标准化、鸢尾花种类预测代码实现

即通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程特征的单位或大小相差较大，或某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征，故需要进行归一化

learning-striving·2022-12-07 13:41

深度学习对模型进行微调

然而，在实践中，像Covnet这样的深度神经网络具有大量的参数，通常在百万数量级。在一个小的数据集（小于参数数量）上训练一个Covnet，会极大的影响网络的泛化能力，通常会导致过拟合。

江州司马青衫湿·2022-12-07 07:18

过拟合以及常见的解决方式

【常见原因】1.学习过度2.样本特征不均衡【细分原因】1.训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模

农夫の三拳·2022-12-07 01:37

吴恩达机器学习笔记九 PCA降维

如果特征是在不同的数量级上，我们还需要将其除以标准差。第二步是计算协方差矩阵（covariancematrix）：第三步是计算协方差矩阵的特征向量（eigen

qsdzxp·2022-12-06 12:24

MATLAB绘制局部放大图

同时，当曲线的峰值数据与平均值相差一个数量级时，如峰值12，平均值范围落在是±1间，此时同样需要对平均值数据段进行局部放大处理，操作细节与演示相仿，文中不做赘述。

奇妙水果·2022-12-06 04:49

承上启下：基于全域漏斗分析的主搜深度统一粗排

（注：下文中10、10^3、10^5等均代表数量级，数值只作为示意，只有其相对大小具备参照意义）其中，粗排（主搜有

阿里云云栖号·2022-12-05 14:41

深度学习笔记【三】

两大特点：（1）能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量（2）能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)，可以增大深层卷积的感受野全连接层类似传统神经网络的部分

huangxi000·2022-12-05 09:40

Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving Yurong

4线的激光雷达比64线的激光雷达价格要低两个数量级。这一套设备（4线激光雷达+摄像头）比之前64线的解决方案，

阳阳鸭·2022-12-03 18:10

列主元Guass消去法

一，列主元Guass消去法因为在使用不选主元的Guass消去法消元时，可能出现akk(k)=0的情况，此时消去法无法进行下去；即使主元素akk(k)≠0但绝对值很小时，用作除数会导致其他元素数量级严重增长和舍入误差的扩散

Albert Darren·2022-12-03 10:23

列主元高斯消去法数学原理及超级纯手工Python实现

一、引言从高斯消去法，我们看到还是有缺陷，高斯消去法中，当对角元素=0时，消去无法进行，当对角元素很小的时候，导致其他它元素数量级严重增长和舍入误差扩散1，使结果不可靠。因此引出了列主元高斯消去法。

泡泡怡·2022-12-03 10:23

BatchNorm 批量归一化层的解释与代码实现

批量归一化的引入随着网络第一层和第二层的参数在训练时不断变化，第三层所使用的激活函数的输入值可能由于乘法效应而变得极大或极小，比如第一层所使用的激活函数的输入值不在一个数量级上，这会导致模型识别不出重要的输入数据

来包番茄沙司·2022-12-03 09:36

MATLAB_数值计算_用平方根法解线性方程组—（Cholesky分解)

它所需要的乘除次数约为(n^3)/6数量级，差不多比LU分解节省一半的工作量，但要进行n

SmallCloud#·2022-12-02 12:35

MATLAB绘图: 等间距坐标，不等间距的数据

MATLAB绘图:等间距坐标，不等间距的数据MATLAB绘图一般选择plot()函数，其坐标轴间距默认是等间距的，但在绘制一些y轴数据与x轴数据数量级相差较大时，绘制的图无法看出细节的趋势，如下图所示：

异乡人hl·2022-12-01 08:20

【论文翻译】Deep Voice 3：通过卷积序列学习来扩展语音合成

DeepVoice3引入了全卷积序列到序列式模型来进行语音合成，这种新架构在语音训练速度上有了数量级的提升，经过800多个小时的语音数据学习，它可以合成2400多钟不同的语音结果。

lujian1989·2022-11-30 22:34

1亿条数据批量插入 MySQL，哪种方式最快？

利用JAVA向Mysql插入一亿数量级数据—效率测评这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用EXPLAIN比较不同的SQL语句，不能够得到比较有效的测评数据，大多模棱两可

·2022-11-30 07:27

matlab改变直方图数量级,直方图规定化——Matlab实现及其原理

作者辛苦原创，转载请注明出处，本人水平有限，疏漏在所难免，欢迎指正。一.用法灰度均衡化虽然能增大对比度、丰富灰度级数。但是为覆盖整个灰度区间的操作，且不受控制，即只能扩展到整个灰度区间，不能根据我们的实际需要作出相应调整。而灰度规定化可以弥补这个缺憾，能让我们通过灰度变换得到我们想要的灰度分布区间。在Matlab中没有直接实现灰度规定化的函数。但是我们可以通过imhist和histeq两个函数的结

weixin_39948824·2022-11-28 23:25

【论文学习笔记-11】StereoNet（Google ECCV）

Contribution①证明了基于神经网络的亚像素级别匹配的精度比传统方法高一个数量级②通过一个低分辨率的costvolume就可以达到高精度的亚像素级别匹配精度③说明了之前的方法使用的costvolume

Imperfactions·2022-11-28 13:09

神经网络与深度学习：梯度下降法

（包含学习率、迭代次数等）归一化/标准化：将数据的值限制在一定的范围之内使所有属性处于同一个范围、同一个数量级

Twinkle1231·2022-11-28 13:12

bp神经网络预测未来五年数据_基于小波神经网络的数据中心KPI预测

在一个大型软件系统里，往往每分钟能产生百万数量级的时间序列，如何从这些海量数据里发现规律，指导运维并将其智能化，成为了下一代运维中最重要的环节之一。智能运维的一个主要挑战是根据具体需求评

weixin_39980929·2022-11-28 00:45

某航某个大作业：十五数码A*算法，Python实现

状态数相差了8个数量级。解的存在性（可达性）如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面

Ta_Ex_·2022-11-26 23:57

数据标准化的常见方法(Min-Max标准化、Z-Score标准化等)

数据的归一化：把数转换为(0,1)之间的小数把有量纲的表达式转换为无量纲的表达式归一化的好处:在多指标评价体系中，由于个评价指标的性质，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果

元辰辰辰辰辰辰·2022-11-25 19:52

【机器学习】数据归一化全方法总结：Max-Min归一化、Z-score归一化、数据类型归一化、标准差归一化等

原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是常用的归一化方法：一、Min-Max归一化（Min-MaxNormalization）也称为离差标准化，是对原始数

daphne odera�·2022-11-25 19:46

Multisim小信号调谐放大器电路仿真

小信号通常指输入信号电压一般在微伏至毫伏数量级，放大这种信号的放大器工作在线性范围内。调谐主要是指放大器的集电极负载为调谐回路（如LC谐振回路）。这种放大器对谐振频率的信号具有

Ever267·2022-11-25 08:55

深度学习网络模型训练中loss为nans的总结

措施：减少base_lr(在solver.prototxt中)至少一个数量级。如果model有多个loss_layer，

savant_ning·2022-11-25 08:25

pytorch训练过程中出现nan的排查思路

最常见的就是出现了除0或者log0这种，看看代码中在这种操作的时候有没有加一个很小的数，但是这个数数量级要和运算的数的数量级要差很多。一般是1e-8。在optim.step()之前裁剪梯度。

风吹草地现牛羊的马·2022-11-24 22:29

文心ERNIE 3.0 Zeus千亿参数大模型，一键生成“学术范儿”论文标题

文心ERNIE3.0Zeus作为基于知识增强的千亿模型，在各类真实场景的生成准确性、流畅性、相关性上全面领先业界其他大模型，能提供多种参数量级的、具备超强的语言理解能力和文本创作能力。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-24 10:42

pytorch学习：xavier分布和kaiming分布

增益值gain是一个比例值，来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。

UQI-LIUWJ·2022-11-23 16:16

全新 ADAS 和自动驾驶车辆系统的处理器性能和安全要求

因此，自动驾驶汽车要求提高处理性能和安全要求的数量级。这些更大的SoC需要最先进的处理器架构，以提供具有最高汽车

功能安全·2022-11-22 23:32

Boundary Loss 原理与代码解析

BoundarylossforhighlyunbalancedsegmentationIntroduction在医学图像分割中任务中通常存在严重的类别不平衡问题，目标前景区域的大小常常比背景区域小几个数量级

00000cj·2022-11-22 10:38

iOS 图片加载方式对比

引言我们做启动优化和卡顿优化的时候，发现图片通过不同的加载方式，加载时长相差巨大，尤其在低端机型(iPhone6、iPhone7、iPhone8系列)上，不同方式的图片加载，加载时间可以相差10几倍-几十倍不等，相差至少一个数量级

果哥爸·2022-11-22 10:11

深度聚类部分简述

摘要传统的K-means聚类算法，对于维度高、数量级大的数据集不能很好地执行聚类，甚至无法得到有效的聚类效果，在实际场景中难以应用。

&刘仔很忙·2022-11-22 06:45

推荐频道

数量级