梯度反转

spring5-介绍Spring框架

2.1依赖注入和控制反转Java应用程序-这是一个宽松

m0_74824845·2025-03-22 01:07

说说Spring和SpringBoot之间的区别和联系？

联系：Spring和SpringBoot框架的核心是IOC（控制反转）和AOP（面向切面编程）；IoC和AOP都是一种设计思想，接下来先介绍对于这两种设计思想的理解；IoC（InverseofControl

一蓑烟雨渡平生·2025-03-21 20:59

rust学习笔记16-206.反转链表(递归)

rust函数递归在14中已经提到，接下来我们把206.反转链表，用递归法实现递归函数通常包含两个主要部分：基准条件（BaseCase）：递归终止的条件，避免无限递归。

水蜜桃one·2025-03-21 13:59

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

LeetCode刷题笔记

leetcode_01两数之和斐波那契数列三个数最大乘积反转链表x的平方根环形列表LeetCode随笔两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target

小李李李李腊八·2025-03-20 16:27

神经网络之参数初始化

合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

祛魅 Manus ，从 0 到 1 开源实现

之后又出现反转，被爆出实际体验效果不佳，存在造假的问题，Manus在X平台的账号被冻结。沟通之后，3月8日，Manus官方X账号又被解冻。

易迟·2025-03-19 15:38

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

用 C++ 打造综合管理系统：功能实现与代码解析

文章目录系统功能概述设计与实现可逆素数模块计算数字总和模块各位数字之和排序模块字符串中的最大整数模块字符串解压模块输出指定图形模块计算学生信息操作之最高分模块字符串反转模块菜单界面与主函数总结完整代码在

他是只猫·2025-03-19 13:24

Spring基本使用

Spring框架的主要目标是简化Java企业级应用的开发，通过提供一组全面的解决方案，如依赖注入、控制反转（IOC）、面向切面编程（AOP）、事务管理等，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现，而不是底层的细节

沉下心来学技术·2025-03-19 10:56

LeetCode第92题_反转链表II

LeetCode第92题：反转链表II题目描述给你单链表的头指针head和两个整数left和right，其中left1->2->3->4->5|prev|curr找到left前一个节点prev（即节点1

@蓝莓果粒茶·2025-03-19 09:14

Spring Boot中Bean的构造器注入、字段注入和方法注入

在Spring中，依赖注入（DI）是实现控制反转（IoC）的一种方式，Spring提供了多种注入方式来将依赖关系注入到Bean中，常见的方式有构造器注入、字段注入和方法注入。

Nijika...·2025-03-19 08:33

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（18）.纳米结构的几何优化

在每一步迭代中，软件会计算系统的梯度（即能量

kkchenjj·2025-03-19 07:54

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

刷算法Leetcode---4（字符串篇）

前言本文是根据代码随想录中的字符串顺序进行编写，只刷了里面力扣的题代码随想录其他文章链接：刷算法Leetcode文章汇总字符串篇344.反转字符串①双指针，前后交换②for循环，s[i]=s[n-i-1

搞笑症患者·2025-03-19 06:14

7.7：C++的 STL迭代器的分类和使用！（课程共7300字，8个代码举例）

例子1：使用输入迭代器读取文件中的数据例子2：使用输出迭代器将数据写入文件例子3：使用双向迭代器反转容器中的元素例子4：使用随机访问迭代器进行二分查找例子1：使用输入迭代器读取文件中的数据下面的代码演示了如何使用输入迭代器从文件中读取数据

小兔子平安·2025-03-19 05:09

Android第四次面试总结（基础算法篇）

一、反转链表//定义链表节点类classListNode{//节点存储的值intval;//指向下一个节点的引用ListNodenext;//构造函数，用于初始化节点的值ListNode(intx){val

每次的天空·2025-03-19 03:49

【C++经典例题】反转字符串中单词的字符顺序：两种实现方法详解

博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：C++经典例题期待您的关注目录问题描述基于快慢指针的解法基于索引的解法两种方法的比较问题描述在处理字符串相关的问题时，反转字符串中每个单词的字符顺序是一个常见的任务

倔强的石头_·2025-03-19 00:21

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。

进取星辰·2025-03-18 19:17

C++ STL（十四）：常用排序算法（sort、random_shuffle、merge、reverse）

random_shuffle、merge、reverse】1sort【对容器元素排序】2random_shuffle【洗牌：对指定范围的容器元素随机排序】3merge【合并两个容器的元素，并存储至新容器中】4reverse【反转容器元素

NewsomTech·2025-03-18 16:55

c++STL常用算法之排序算法——全面总结（附案例解析）（二十四）

常用排序算法学习目标：掌握常用的排序算法算法简介：sort//对容器内元素进行排序random_shuffle//洗牌指定范围内的元素随机调整次序merge//容器元素合并，并存储到另一容器中reverse//反转指定范围的元素

磊磊cpp·2025-03-18 16:24

链表力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题 LRU 合成K个升序链表环形链表II 合成两个有序链表两数相加删除链表的倒数第N个节点两两交换链表中的节点 K个一组反转链表等

链表一定要有模版思想，特别是反转链表，直接记住。

尘土哥·2025-03-18 13:37

软件性能测试深度解析（进阶篇）：JMeter高阶应用与性能工程体系构建

线程模型：基于Java线程池实现虚拟用户（VirtualUser）并发，通过Ramp-Up参数控制线程启动梯度。

追寻向上·2025-03-18 12:24

Spring、Spring Boot、Spring Cloud 的区别与联系

1.Spring框架定位：轻量级的企业级应用开发框架，核心是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程）。

码农的天塌了·2025-03-18 12:22

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

主要贡献：DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID)：提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID，首先提出一种迭代算法，该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

LeetCode 第7题：整数反转

题目描述给你一个32位的有符号整数x，返回将x中的数字部分反转后的结果。如果反转后整数超过32位的有符号整数的范围[-2^31,2^31-1]，就返回0。

IC 见路不走·2025-03-18 07:06

反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54. 替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：用左右指针顺利通过左右指针

Rachela_z·2025-03-18 05:52

leetcode:206.反转链表

206.反转链表来源：力扣（LeetCode）链接:https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list给你单链表的头节点head，请你反转链表，并返回反转后的链表

uncle_ll·2025-03-18 04:45

力扣p234：回文链表

题目：回文链表题目描述：请判断一个链表是否为回文链表思路1：根据回文结构的性质，直接反转整个链表，然后比较两个链表是否相同这种方法不推荐用，因为要反转链表要开辟新空间，空间复杂度会大于O(1)，不建立新链表的话会浅拷贝

&可乐·2025-03-18 04:44

C/C++ 每日一练：单链表的反转

链表（LinkedList）链表是一种线性数据结构，由一系列节点（Node）通过指针链接在一起。与数组不同，链表中的元素在内存中不需要连续存储，每个节点包含两部分：数据部分：存储节点的值或数据。指针部分：存储指向下一个节点的地址（单链表）或上一个和下一个节点的地址（双向链表）。链表的类型主要有以下几种：单链表：每个节点只指向下一个节点。双向链表：每个节点既有指向下一个节点的指针，也有指向上一个节点

風清掦·2025-03-17 20:41

21-梯度累积原理与实现

在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

Spring(6）——Spring、Spring Boot 与 Spring MVC 的关系与区别

Spring、SpringBoot与SpringMVC的关系与区别1.核心定位Spring定位：基础框架，提供IoC（控制反转）和DI（依赖注入）核心功能，管理对象生命周期及依赖关系。

南山不太冷·2025-03-17 17:20

Java面试精选（1）:Spring，SpringMVC，SpringBoot，SpringCloud有什么区别和联系？

简单介绍Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。Spring使你能够编写更干净、更可管理、并且更易于测试的代码。

Java面试精选·2025-03-17 15:34

基于发明的电容电感的新型热力梯度耦合电容电感lc谐振储能可行性

热梯度双层LC谐振储能结构可行性分析设计一种结合热力梯度、电容层（C层）、电感层（L层）及中间耦合层的双层LC谐振储能系统，需从物理原理、材料选择、热管理、能量耦合效率等方面进行综合评估。

热爱电气·2025-03-17 13:47

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析

Katie。·2025-03-17 07:38

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

什么是 Spring IoC 容器？

Spring的IOC容器，全称InversionofControl（控制反转）容器，是Spring框架的核心组件之一。

chen2017sheng·2025-03-16 16:10

数组逆序重放

下面是一个Python的示例代码，可以实现这个操作：defreverse_and_rearrange(arr):#反转数组arr.reverse()#重新放回原数组result=[]foriinrange

crmeb专业二开·2025-03-16 13:23

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类

supernova121·2025-03-16 12:10

web开发技术栈个人总结

Spring框架的核心是控制反转（IoC）和依赖注入（DI），它们提供了一种方法，允许开发者定义对象的依赖关系，而不是硬编码这些关系。

蓝砖科技HR_金庆硕·2025-03-16 03:41

基于Java的家居设备控制系统设计与实现

目录项目目标设计思路系统架构核心实现运行演示存在问题与优化总结项目目标实现四种家居设备（灯/空调/电视/洗衣机）的智能控制系统，要求：统一管理设备开关状态支持状态反转操作提供简洁的控制接口具备扩展性支持新设备接入设计思路面向对象设计原则抽象原则

不知江月待何人..·2025-03-15 23:11

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。

热爱电气·2025-03-15 23:07

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.

weixin_39584529·2025-03-15 18:04

数据结构与算法——数据结构4

顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转，知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态

写代码写到手抽筋·2025-03-15 17:59

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

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