期望尾部损失

Android第六次面试总结（Java设计模式二）

适配器模式原理适配器模式的核心在于把一个类的接口转换为客户期望的另一个接口

每次的天空·2025-03-25 09:15

性能测试笔记

能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序是否返回了你期望的结果，JMeter允许使用正则表达式来创建断言CGI(CommonGatewayInterface)是WWW技术中最

云半S一·2025-03-25 05:49

C++ ：顺序容器

标准库提供6种核心顺序容器：容器类型头文件底层结构特点vector动态数组快速随机访问，尾部高效增删list双向链表任意位置高效插入/删除deque双端队列头尾高效增删，分段连续存储array(C++11

愚戏师·2025-03-25 04:13

如何做项目计划书

明确的目标帮助团队理解项目的最终期望，确保所有资源和努力都聚焦于实现共同的目标，避免资源浪费和任务偏离。一、明确项目目标项目目标的明确性决定了项目计划的成功与否。

·2025-03-25 04:08

Redis数据结构详解--列表

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，常用命令：LPUSHkeyvalue1[value2...]在列表头部插入一个或多个值RPUSHkeyvalue1[value2...]在列表尾部插入一个或多个值

八股文领域大手子·2025-03-25 01:19

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。

Geeker-2025·2025-03-25 01:17

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

以下是其关键技术及自动驾驶架构的演进分析：一、MindVLA的关键技术端到端+VLM双系统架构采用“视觉-语言-行为”（VLM）融合的端到端模型，直接从原始传感器数据生成驾驶决策，减少传统模块化流程的延迟和信息损失

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

机器学习之条件概率

其核心思想是交替执行期望（E）步骤和

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

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

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

1.策略梯度（PolicyGradient）基础策略梯度方法通过直接优化策略参数θθ来最大化期望回报。目标函数为：J(θ)

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

Leetcode-100 贪心算法

该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解，并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题，且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。

LuckyAnJo·2025-03-24 12:02

为什么要制定执行标准？

二、保障产品或服务的一致性1、满足客户期望：无论何时何地，客户都能享受到质量稳定、标准统一的产品或服务，有助于树立

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

“租赁业务ERP+deepseek”模式的应用

年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高

软件研究员·2025-03-24 03:41

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

ArrayList 和 LinkedList区别

操作ArrayListLinkedList随机访问O(1)O(n)头部插入O(n)（全体后移）O(1)中间插入O(n)O(n)尾部插入

重生之我在成电转码·2025-03-24 01:55

线上一个隐匿 Bug 的复盘

但因为不涉及到资金损失，Bug修复后对数据进行修补，所以最终级别也是较低的。

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

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

新需求如何实现

期望目标：量化成功标准（如“接口成功率从70%提升至95%”）。工具：5W1H分析法、用户故事地图（U

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：

UnknownBody·2025-03-23 17:46

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

以下是其计算和更新的关键步骤：一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数，即：Fi,j=−

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

PX4飞控之位置控制（1）整体架构

位置控制是无人机飞控的核心算法之一，一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制（自主模式下），另一方面得到期望姿态角（setpoint）的四元数信息，给到姿态控制模块进行姿态控制

Felix_ZL·2025-03-23 13:40

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

Temu跨境新风口：2025年开店必知的账号安全指南

账号被封、资金冻结、违规操作等问题频发，轻则影响销量，重则导致店铺损失惨重。因此，了解并遵循安全运营规则，是每位卖家成功的关键。

香菜9527·2025-03-23 08:36

《代码拯救世界》

《代码拯救世界》第一章：神秘的黑客组织“全球多个银行系统遭受黑客攻击，资金被大量转移，损失高达数十亿美元……”新闻播报员的声音在办公室里回荡，小陈的手心已经捏出了汗。

可问可问春风·2025-03-23 07:02

我的编程学习之旅

日常里，我喜欢拆解电子产品、探究其原理，这份好奇心也驱使我深入代码的海洋，期望能从软件层面创造更多“奇迹”。

Stars·ꦿ໊ོ·2025-03-23 01:03

蓝桥大使【算法赛】----贪心算法

这里比较的难点在于sort排序的根据是什么，为什么是两人的报酬差，我的理解是当两人报酬差越大，那么总报酬的损失就越大，其实是缺少具体的证明的，但是通过就说明确实是这样。也就不深究证明了。

wyshh119·2025-03-23 01:59

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

2.批次管理的重要性：提高可追溯性：精准追踪物料和产品的来源、去向及生命周期，在质量问题或召回需求出现时，能快速锁定问题批次，降低损失。增强质量控制：监控不同批次产品的质量指标，及时发现和分析质

·2025-03-22 22:23

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

业务逻辑漏洞

危害性高：可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景：用户A通过篡改ID

波兰的蓝·2025-03-22 17:05

Python——函数

小数点后不足10位，则输出这些位，尾部不补0；小数点后超出10位，则直接舍弃超出部分。【输入形式】十进制浮点小数【输出形式】对应输入小数的二进制小数字符串。若整数部分或者小数部分为0，则输出0。

生如雪花·2025-03-22 17:33

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

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

其中，Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性，它就像是一个高效的“压缩包”，在不损失数据内容的前提下，有效减少数据的

阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

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

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。我们将使用滑模控制（SlidingModeContro

matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

机器臂运动控制算法工程师面试

逆解：已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态，求解出各关节应处

道亦无名·2025-03-22 11:11

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在

煜bart·2025-03-22 03:53

头歌||使用Redis构建任务队列

Begin-End区域编写add_task(task_name)函数，实现将任务加入队列的功能，具体参数与要求如下：方法参数task_name是要加入的任务名称；推入任务的实现：将新的任务从列表task:list的尾部插入

myy的源代码·2025-03-22 01:36

视频管理平台：应急安全生产的坚实护盾

它不仅能够实时监测生产环境，还能在事故发生时提供关键信息，帮助企业快速响应、降低损失。

智联视频超融合平台·2025-03-21 23:48

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

c++ stl库有哪些技术

C++STL（标准模板库）包含以下一些重要技术：容器-序列容器：如vector（动态数组），支持快速随机访问和尾部插入/删除；list（双向链表），适合频繁的插入和删除操作；deque（双端队列），能在两端高效地进行插入和删除

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

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

C++ STL常用库的使用方法（一）

文章目录（0）C++STL介绍（0）C++STL组件(一)Vector容器1）创建vector2）尾部元素扩张3）访问Vector元素4)元素的删除5)元素的排序6)向量的大小(二)String基本字符系列容器

小崔的技术博客·2025-03-21 15:41

u-net系列算法

现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构：特征融合，拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision：也是很常见的事，多输出损失由多个位置计算

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

客户总是提出不合理的需求，如何破局？

但真正的困境往往不在于需求本身是否合理，而在于如何平衡客户期望与项目边界，将对抗转化为合作。本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维，提供一套系统化的解决方案。

·2025-03-20 23:46

路径问题（greedy）：地下城游戏

有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是

神里流~霜灭·2025-03-20 22:19

《网络安全应急响应技术实战指南》知识点总结（第1~2章网络安全应急响应概述和基础技能）

一、应急响应概念一个组织为应对各种意外事件的发生所做的准备，以及在时间发生之后所采取的措施，以减少突发事件造成的损失。

太菜是我的·2025-03-20 21:38

数学中的“矩”

如果这些点代表“概率密度”，那么：零阶矩表示这些点的总概率（也就是1）；一阶矩表示期望；二阶（中心）矩表示方差；三阶（中心）矩表示偏斜度；四阶（中心）矩表示峰度；这个数学上的概念和物理上的“

heraldww·2025-03-20 19:21

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

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