梯度检验第7页

SSM 校园一卡通密钥管理系统 PF：助力校园信息化建设中的安全基石

很多时候，面对功能繁多，逻辑复杂的系统时，系统的测试就需要不同人来测试，并设计一些故障来检验系统的应对能力，以及发现很多系统内部的潜在问题。并通过寻求解决办法去完善系统，确保系统质量。

2402_85758936·2025-02-01 18:58

对线性回归的补充——正规方程法

目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。

梦醒沉醉·2025-02-01 17:20

一个用于测试的 HL7 Server

在过NIST的认证时，需要演示检验数据通过HL7进行传输，所以写了这工具。HL7的消息解析和编码使用了NHapi。

月巴月巴白勺合鸟月半·2025-02-01 14:20

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。

蓝皮怪·2025-02-01 10:56

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

相同的树及延伸题型（C语言详解版）

一、题目简介LeetCode100：相同的树给你两棵二叉树的根节点p和q，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两个

扶我起来我还能再做一题·2025-01-31 21:11

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决

读思辨·2025-01-31 15:21

Python与R统计（4）泊松分布

numpy.random.poisson(lam,size)rpois(n,lambda)参数命名lam(λ参数)lambda(λ参数)随机种子控制numpy.random.seed()set.seed()统计检验集成需配合

宠物与不尤编程·2025-01-31 12:48

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

OpenCV中的边缘检测和轮廓处理

1.Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像灰度的近似梯度，梯度越大越有可能是边缘。参数：s

Luzem0319·2025-01-30 12:55

fpga学习入门串口rs232回环

奇偶检验位这里是省略了做好回环后可以使用上位机做回环测试，top文件写的方式就是将rx（fpga端）接受到的模块（pc端）tx发送出去，这两个端口用杜邦线连接，同理模块的rx连接fpga的tx，看上位机接收区是否是你发送的即可测试代码正确

杨龙龙yll·2025-01-30 11:46

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验

精通代码大仙·2025-01-30 09:31

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Python计算【15】

文章目录t分布理论基础python参考文献t分布理论基础通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下，进行假设检验和构建置信区间。

sakura_sea·2025-01-30 08:22

OpenCV 功能函数介绍（二）

一，梯度处理的sobel算子函数功能：用于计算图像梯度（gradient）的函数参数：cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType

ኈ ቼ ዽ·2025-01-30 01:03

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

国科大-算法中的最优化方法-林

考过内容汇总：A前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差

刀客123·2025-01-29 07:53

Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts 算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法

目录Python实现图像（边缘）锐化：梯度锐化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子的详细方法引言一、图像锐化的基本原理1.1什么是图像锐化？

闲人编程·2025-01-29 03:40

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估

资源存储库·2025-01-29 01:25

R 调用 python

R的强项在于统计方面，尤其是专业的统计分析，统计检验以及作图功能十分强大，但是在通用性方面，就远不如Python了，比如python可以做web，可以开发GUI，可以爬虫，甚至可以开发游戏，这些R其实也不是完全不行

weixin_33971205·2025-01-28 23:12

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)

梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

Python中opencv的一些函数及应用

Sobel算子函数功能：Sobel算子用于计算图像的梯度（变化率），常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分，特别是水平和垂直方向上的边缘。

灵封～·2025-01-28 06:05

阿里、字节：一套高效的iOS面试题（修正版）

侃侃而谈。句句是你·2025-01-28 06:34

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

一套专业的医院实验室信息管理系统源码，.Net检验系统LIS源码，

一套专业的医院实验室信息管理系统，包含检验标本采集系统、条码管理系统、常规报告、微生物报告、镜检报告、质控管理系统、消息与通知管理系统、危急值管理、检验周期TAT监控管理、查询统计分析管理、主任办公管理

源码世界·2025-01-27 22:37

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

数据挖掘r语言和python知乎_同时用R语言和Python爬取知乎美图

学习Python已有两月有余，是时候检验下学习效果了，之前练习了不少R语言数据爬取，Python的爬虫模块还没有来得及认真入门，乱拼乱凑就匆忙的开始了，今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取，完成一个简单得小爬虫

weixin_39932344·2025-01-27 19:46

【Python・统计学】卡方检验（原理及代码）

ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎）本文重点：卡方检验（非参数检验的一种）【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析

TUTO_TUTO·2025-01-27 18:40

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵

PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点

前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，

PaLu-LvL·2025-01-27 14:38

使用Python进行高并发压测：技术指南与实战案例

高并发压测作为性能测试的一种重要形式，通过模拟大量用户同时访问系统，以检验系统在极限负载下

傻啦嘿哟·2025-01-26 21:16

【diffusers极速入门（六）】缓存梯度和自动放缩学习率以及代码详解

系列文章目录【diffusers极速入门（一）】pipeline实际调用的是什么？call方法!【diffusers极速入门（二）】如何得到扩散去噪的中间结果？Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门（三）】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门（四）】EMA操作是什么？【diffusers极速入门（五）】扩散模型中的Schedul

多恩Stone·2025-01-26 18:52

xgboost在spark集群使用指南

简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。

一颗小草333·2025-01-26 17:49

一、深度学习的基本介绍

机器学习的基本步骤：前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习，就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。

关关钧·2025-01-26 14:52

信息学奥赛一本通 1346：【例4-7】亲戚(relation)

如果能得到完整的家谱，判断两个人是否是亲戚应该是可行的，但如果两个人的最近公共祖先与他们相隔好几代，使得家谱十分庞大，那么检验亲戚关系实非人力所能及。在这种情况下，最好的帮手就是计算机。

GXLZGBCDS·2025-01-26 14:49

app架构

一个好的app架构，能够经得起时间的检验，能让开发者愉快并非常自豪，拓展性非常好。架构是什么？一个app的架构，包含外在和内在2个方面。外在，指的是项目的目录。内在，指的是支撑app的基础运行库。

yx1166·2025-01-26 02:47

Python量化金融都需要用到哪些库？最全汇总

今天分享一篇Python量化金融最全汇总，推荐大家收藏～记得划到文末点赞呐～本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个

中年猿人·2025-01-25 19:51

微积分公式大全

以下是一些常见的复杂公式和定理，涵盖了多变量微积分、无穷级数、积分变换、极限等方面：1.多变量微积分偏导数和梯度偏导数：∂∂xf(x,y,z)\frac{\partial}{\partialx}f(x,

.NET跨平台·2025-01-25 03:51

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信

智源社区·2025-01-24 18:46

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题，其输出是一个概率值。对于二分类问题，逻辑回归模型的输出可以表示为：\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数，通常表示为：\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

【JAVA】我和我的第一个“对象”相遇

表达式1必须是一个布尔表达式如果表达式1为真，那么执行表达式2，否则执行表达式3自我检验根据以下代码思考打印的结果是什么？

2401_89791130·2025-01-24 12:25

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里

·2025-01-24 11:49

GNSS接收机测试怎么做

射频传导测试：主要检验板端的性能，通过模拟卫星信号源播发GNSS调制信号，并观察接收机的接收性能。天线OTA测试：针对天线与接收机整体性能

network_tester·2025-01-24 06:04

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