梯度收费第2页

Adobe系列软件的冷门小技巧分享

这包括Photoshop、Illustrator、InDesign等热门软件，包括收费软件和功能。因此，以下技巧可能涉及收费软件，部分免费用户可能无法使用。

reddingtons·2025-03-12 11:36

梯度提升决策树（GBDT）

GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器

binggorun·2025-03-12 09:18

JetBrains IDEs和Visual Studio Code的对比

以下是具体介绍：IntelliJIDEA是JetBrains公司的一款产品主要产品IntelliJIDEA：一款功能强大且广泛应用的Java集成开发环境，有开源免费的社区版和商业收费的终极版。

ZhangJiQun&MXP·2025-03-12 06:29

mathpix snpping公式输入不限次数的方法

但由于已经过了推广的时期，该软件已经开始收费了！！！！！！为了不限次数输入，特地提供以下开源网站，供大家使用！！！！！

冰虺·2025-03-12 06:25

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.

阿_旭·2025-03-12 05:51

【用友U8BOM全阶展开SQL】存储过程批量展开BOM结构，由子阶向上算母件的成本。

在百度查询U8BOM结构批量导出时，发现都要收费，于是自己写了个存储过程，顺便分享给需要的朋友。

陈家旺·2025-03-12 01:13

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。

songyuc·2025-03-11 11:21

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。

Wis4e·2025-03-11 07:47

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。

肆——·2025-03-10 15:17

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。

Start_Present·2025-03-10 09:05

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

OpenCV计算摄影学（16）调整图像光照效果函数illuminationChange()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换，然后通过泊松求解器重新积分

村北头的码农·2025-03-09 09:23

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

2024年MySQL 下载、安装及启动停止教程（非常详细），涉及命令行net start mysql80提示发生系统错误5的解决方案

www.mysql.com/MySQL官方提供了两种不同的版本：1.社区版本（MySQLCommunityServer）：免费，但MySQL不提供任何技术支持2.商业版本（MySQLEnterpriseEdition）：收费

m0_74824002·2025-03-09 02:21

短视频配音工具CosyVoice2.0，解锁市面上所有配音师，这篇文章价值好几千！

声音克隆也可以用于你用过的配音网站，比如魔音工坊等收费配音网站。现在有了它，你可以省去费用的同时，还能够通过克隆配音师的音色到你自己

Zhikes·2025-03-09 02:21

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

完整解决方案（一键复制）代码替换housing=fetch_california_housing()翻了几条解决方案要么不全，要么收费，烦死个人下面给出完整解决方案！！！

getalong·2025-03-08 23:34

图像处理篇---opencv中的图像特征

优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG（方向梯度直方图

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

Adobe全家桶的5个冷门小技巧

这不仅包括一些收费的软件，而且通过学校的学生邮箱，我发现这是目前最稳定且低成本的使用Adobe全家桶的渠道。

reddingtons·2025-03-08 15:26

python前闭后开_opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作(保括膨胀和腐蚀的组合操作)都叫形态学变换。opencv里有包：cv2.morphologyEx()morphology：译文形态学使用python+opencv讲解开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀morphologyEx运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)cv2.MOR

weixin_39814126·2025-03-08 05:09

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放（FeatureScaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

01计算机视觉学习计划

基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

通过寻找一个初始共享模型，让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应

还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

梯度爆炸和梯度消失现象也得到了一些缓解（我自己加上去的）。bat

niuyunpang·2025-03-07 11:16

深度学习_第二轮

在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献

Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。

Humingway·2025-03-06 22:15

联迅文库系统文库介绍

联迅文库系统适用于教育机构、政府机构、日报社、公司企业、个人收费等行业及单位，方便用户搭建起一套综合性的文档共享交互平台。

3D小将·2025-03-06 21:10

免费的 AI 代码辅助工具-codeium

但是只有一个缺点，就是这个工具和GitHubCopilot一样，是收费的。现在GitHubCopilot的个人版是每月10美元,

死磕代码程序媛·2025-03-06 21:08

Trae的免费优势真的能胜过Cursor的强大功能吗？

Trae和Cursor，一个免费，一个收费，一个新兵一个老将，摆在你面前的选择题。别急着拍脑袋决定，咱们把这两货拆开揉碎了看，看看谁才是

Jobot·2025-03-06 20:30

遗传算法基础讲解

无需梯度信息：对目标函数的数学性质要求低，适合黑箱优化。全局搜索能力：通过种群并行搜索，避免陷入局部最优，适合多维优化。

HH予·2025-03-06 18:42

图像识别技术与应用课后总结（14）

常用的优化算法如梯度

一元钱面包·2025-03-06 12:15

8.1 从28GB到7GB！大模型显存暴降4倍的量化实战指南

以LLaMA-7B模型为例，其参数规模为70亿（7B），若使用FP32（32位浮点数）存储，单参数占用4字节，总显存需求为：7B×4Bytes=28GB实际场景中，模型训练还需额外存储梯度（Gradients

少林码僧·2025-03-06 11:42

INA(In-Network Aggregation)技术

核心原理在传统分布式训练中，计算节点（如GPU）需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点（如参数服务器）进行聚合，这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

医院数据库优化：提升性能与响应时间的关键策略

使数据库系统容易出现死锁，从而造成客户工作站发生停顿死机，影响门诊收费、取药、

Allen_LVyingbo·2025-03-05 18:28

大模型训练内存预估计算方法

671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器

junjunzai123·2025-03-05 13:29

2025-03-04VSCode安装Continue配置DeepSeek

2025-03-04-VSCode安装CONTINUE配置DeepSeek自从Cursor和WindSurf收费了之后，国内的AI代码辅助开发工具在进度上还是有点落后，在经历了一系列的工具使用和选择后，

坐吃山猪·2025-03-05 12:56

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、