梯度回传第11页

C# 不确定参数个数关键字 params

做的时候需要拼接多个字符参数组成字符串，字符参数个数不确定，可能有0到n个，如果不同字符数量都写一个参数重载就不大合理，网上查了C#有params这个参数，可以实现传不同参数个数的功能。

不射之射·2025-02-06 12:49

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn

怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

PreferenceFine-Tuning,PFT)：采用直接偏好优化(例如DirectPreferenceOptimization,DPO)算法，通过比较不同的模型输出，让AI能够学习并区分“更好”的回

大模型玩家·2025-02-05 16:24

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

设计模式学习（六）——《大话设计模式》

客户端只需要传

秋月霜风·2025-02-05 16:51

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。

彬彬侠·2025-02-05 12:53

MongoDB简介

NoSQL的思路是打破关系数据库的传

白菜4220·2025-02-05 11:39

C++类的初始化列表是怎么一回事?哪些东西必须放在初始化列表中进行初始化,原因是什么?

目录01-C++类的初始化列表的概要介绍语法为什么使用初始化列表？示例代码小结02-初始化列表是写在构造函数的函数体之前的代码的**1.结构分析****2.示例：基类+成员变量****输出****3.初始化列表vs构造函数体****(1)使用初始化列表****(2)在构造函数体赋值**03-必须放在初始化列表中进行初始化的东西常量成员引用成员没有默认构造函数的类成员类的基类没有默认构造函数01-C

昊虹AI笔记·2025-02-05 09:28

MySQL 索引优化

减少CPU和IO负担优化点方法选择合适的索引列WHERE、JOIN、ORDERBY、GROUPBY频繁使用的列最左前缀原则组合索引的查询字段顺序需匹配索引顺序覆盖索引SELECT仅查询索引中的字段，避免回表避免索引失效不使用计算

纠结哥_Shrek·2025-02-05 09:27

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

攻防世界web进阶_Web_php_unserialize

攻防世界web进阶_Web_php_unserialize解题思路打开之后是一段代码审计file=$file;//构造函数把里面的参数变成传进来的参数}function__destruct(){echo

Cxxxik·2025-02-05 03:51

股票量化交易进阶 - 使用回测框架backtrader

在本文中，我们将介绍一种常用的回测框架backtrader，并展示如何使用它来开发和测试自己的股票量化交易策略。backtrader是一个功能强大且灵活的

NisyPhilosophy·2025-02-05 02:41

股票量化交易进阶004_回测框架backtrader（四）

目录前言一、构建双均线策略1.双均线概念2.双均线的优点3.使用backtrader回测双均线策略4.得出双均线最优参数5.可能碰到到问题总结前言写一个双均线策略，使用backtrader进行回测，并选出双均线的最佳参数一

Johnny2004·2025-02-05 02:40

python 量化回测框架生成器

各位朋友们，小编在这里要分享，量化回归测试平台设计python量化交易策略回测，一起体验不同地域的风土人情，拓宽视野！

2401_85969422·2025-02-05 02:40

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。

无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。

彬彬侠·2025-02-04 15:23

分布式消息队列ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka

7、保证消息的顺序性8、MQTT与重量级消息队列的区别1、消息队列的主要的应用场景：解耦异步削峰（1）解耦传

zxm8513·2025-02-04 12:23

共模干扰详情

共模干扰‌共模干扰（Common-modeinterference）是指干扰电压在信号线及其回线（一般称为信号地线）上的幅度相同，以附近任何一个物体（如大地、金属机箱、参考地线板等）为参考电位，干扰电流回路在导线与参考物体构成的回路中流动‌

_Csharp·2025-02-04 08:25

传华为2025年新品更新用上超声波指纹nova上红枫

超声波指纹技术引领安全便捷新体验据爆料，华为2025年Pura80系列正在测试两套生物识别方案，其中Pro系列可能采用屏下超声波指纹技术。超声波指纹技术通过超声波脉冲穿透屏幕捕捉指纹的三维信息，实现高精度识别。与传统指纹识别技术相比，超声波指纹技术不受手指污垢、油脂及汗水影响，能够在各种复杂环境下保持精准识别，极大提升了手机的安全性和使用便捷性。早在2023年7月，华为就已申请相关专利，并经过长时

2501_90444774·2025-02-04 07:12

JavaSE-IO

（磁盘）个人理解：程序员操作的是程序，数据到了程序中，也就是到了我们可以操作的范围内，就是输入流，反之就是输出流常用文件操作创建文件的几种方式总结：三种方式只是创建文件时的构造器传入参数不同，方式1是传路径加文件

无敌的小周·2025-02-04 06:05

UE4安卓真机调试(AGDE)

插件用于直接编译安卓项目并且真机调试的功能，特别说明此功能只有4.27以上版本才可使用，老版本可使用AndroidStudio进行调试，麻烦是麻烦了点，但是也可以使用，AS调试方式也会放在下面链接，下面说回正题使用

NoCodeWorld·2025-02-04 05:58

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Android 进程间通信

常见的AndroidIPC机制包括：Intent通过发送Intent对象在不同组件间传

消失的旧时光-1943·2025-02-04 00:52

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方

极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

【爬虫】JS逆向解决蝉妈妈加密参数data

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关目录一、先打开目标网站，打开F12调试模式二、通过刷新页面定位接口，并找到接口上的加密参数data三、打开启动器（Initiator）

秋无之地·2025-02-03 13:15

CDN的回源原理和操作

CDN（ContentDeliveryNetwork，内容分发网络）的回源原理是指，当CDN节点（边缘服务器）无法命中缓存或缓存过期时，它会向源站请求数据的过程。

@CLoudbays_Martin11·2025-02-03 12:10

为什么 MySQL 需要“回表”？

摘要:1张图，512个字左右，让你在3分钟彻底搞MySQL产生“回表”现象的原因，同时了解“回表”现象对性能的实际影响，并掌握解决“回表”现象的思考方向。

HAibiiin·2025-02-03 06:22

Python函数参数 - 默认参数:在Python中，可以给函数参数指定默认值，从而使其成为可选参数

默认参数可以使函数更加灵活，允许用户在需要时传

伯乐 IAN·2025-02-03 05:16

day36|（dp)leetcode 1049. 最后一块石头的重量 II , 494. 目标和 , 474.一和零

每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。

kcwqxx·2025-02-03 05:46

读书笔记-《乡下人的悲歌》

前段时间看了一些J.D.Vance的采访视频，几乎都是记者带着刁难的问题先手进攻，而Vance面带微笑，提及对方的名字，条理清晰地从对方的攻击中切回主题形成后手反制，实在让人看得过瘾。

萝卜青今天也要开心·2025-02-03 04:04

【深度学习】softmax回归的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于

nnerddboy·2025-02-03 02:19

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

AI量金术师·2025-02-02 23:54

网件r7000刷回原厂固件合集测评

《网件R7000路由器刷回原厂固件详解》网件R7000是一款备受赞誉的高性能无线路由器，其强大的性能和可定制性吸引了许多高级用户。

鸿业远图科技·2025-02-02 21:09

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

Python第四课：input()函数

有问有达，有来有回，需要在终端处输入信息input('请在以下四个选项【X教授；魔形女；野兽；镭射眼】中，输入你认为最强的X战警:')二、input()函数结果的赋值name=input('请输入你喜欢人的名字

fightingoyo·2025-02-02 12:37

5G承载网中的前传、中传与回传

从4G到5G，承载网的成分也发生了变化4G的承载网主要由BBU、RRU、馈线与天线系统共同组成，到了5G这里接入网被重新分为三个实体，分别是CU、DU，与AAU。CU：集成式的处理单元DU：分布式的处理单元AAU：ActiveAntennaUnit有源天线单元AAU属于前传的部分，分散在各地的AAU通过离自己最近的DU,然后许多个DU再将自己的数据发送给自己区域的CU，通过CU将数据注入核心网里面

杂化轨道VSEPR·2025-02-02 10:52

pytorch实现循环神经网络

nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。

纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

光通信——PON系统典型组网

PON系统可同时承载包括Internet上网、VoIP语音、IPTV视频、TDM数据专线、以太网专线、基站回传等业务在内的多种业务，实现全业务承载，此外，还可通过三波方案承载CATV业务，实现“三网融合

1candobetter·2025-02-02 09:18

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

其次，介绍了基于透明转发、部分可再生处理、完全可再生处理、集成接入和回传的四种手机直连低轨卫星网络架构及组网方式。

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

程序诗篇里的灵动笔触：指针绘就数据的梦幻蓝图＜3＞

今天我们来对上一节做一些小补充，了解学习一下assert断言，指针的使用和传址调用等…目录一、assert断言二、指针的使用和传址调用2.1strlen的模拟实现2.2传值调用和传址调用一、assert

Xiao Xiangζั͡ޓއއ·2025-02-02 00:49

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