求导

[由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播

由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络

·2025-07-02 01:47

iOS 接口频繁请求导致流量激增？抓包分析定位与修复全流程

在一次版本更新后，我们的后端监控发现iOS端某接口QPS突然飙升数倍，甚至超过安卓端。没有异常崩溃、也没有大规模新增用户，唯一现象是服务端同一用户会在一分钟内多次重复请求该接口。这是最难排查的异常：既不像崩溃能看到日志堆栈，也没有用户主观反馈问题，只有冷冰冰的接口流量激增数据。我们依靠抓包和流量复现，完整地还原了问题触发链。背景：接口QPS大幅提升，无用户感知问题接口为首页刷新数据接口，按逻辑只需

2501_91600747·2025-07-01 00:28

随机过程chap1基本概念

思维导图（受伤了，一整张的太大塞不上来）重点知识辨析一维概率密度求解指路例题5、例题6两道例题给出了求解概率密度的两种思路：显式分布直接套原概率密度公式求解（如正态分布）隐式分布先求分布函数再进行求导得概率密度函数

八点叫什么·2025-06-29 05:35

Class00.4自动求导代码

Class00.4自动求导代码importtorch#定义一个4个元素的向量x=torch.arange(4.0)x#支持梯度计算x.requires_grad_(True)#计算梯度x.grad#计算向量点积

Morning的呀·2025-06-29 04:59

《高等数学》（同济大学·第7版）第九章多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式

今天我们学习《高等数学》（同济·第7版）第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子，带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问，随时提出，我们一步步解决！一、隐函数是什么？为什么需要它？

没有女朋友的程序员·2025-06-28 01:19

《高等数学》（同济大学·第7版）第九章多元函数微分法及其应用第三节多元复合函数的求导法则

今天我们学习《高等数学》（同济·第7版）第九章第三节多元复合函数求导法则。我会用“买菜路线”和“温度变化”两个生活例子，带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问，随时提出，我们一步步解决！

没有女朋友的程序员·2025-06-28 00:49

前端截图并导出pdf

实践使用domtoimage和domToPdf说明：1需要将页面的一个流程图导出2要求导出成pdf，且pdf上有标题等内容做法：因为导出的pdf中包含不存在页面上的内容需要先将流程图截图成图片，再生成dom

半糖1122·2025-06-26 16:33

Vue3组合式API中使用生命周期钩子教程

例如，要使用onMounted钩子，需要在组件文件中添加如下导入语句：import{onMounted}from'vue';-可以根据具体需求导入不同的生命周期钩子函数，如onBeforeMount、onUpdated

流着口水看上帝·2025-06-26 01:28

24. 开发者常用工具：抓包，弱网模拟，元素检查

使用以下步骤可以将一个接口请求导入到Postman进行进一步调

xd00002·2025-06-25 22:02

从一个请求封装的“死循环”Bug，我学到了什么？—— 深入剖析 async/await 与错误处理前言：那个让我头疼的下午

起初，我以为是并发请求导致的“竞态条

·2025-06-21 13:02

第十六届蓝桥杯国赛（2025）C/C++B组蓝桥星数字独家解析

但是，就像高考的导数你整个思路都会，你死在了求导上。。。（刚才A出来的那一刻真的快把我气哭了哈哈哈哈哈哈还不如不做出来呢）题面分析众所周知，蓝桥杯是数学杯。所以这题有没有什么数学方法来求解呢？

apcipot_rain·2025-06-20 10:07

pytorch——自动微分

求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分来加快求导。

·2025-06-16 23:03

矩阵运算与求导全面教程

矩阵运算与求导全面教程矩阵运算与矩阵求导是机器学习、强化学习、数值计算、量子计算、机器人学等领域的核心数学工具。

·2025-06-16 23:32

Pytorch框架——自动微分和反向传播

计算梯度的目的是更新权重w和b，，其中value是梯度值，学习率需要提前指定，求导计算梯度，前面我们学过了手动求导，这次使用自动微分的方法，来简化我们的工作量。注意：1.w和b一定是可自

Xyz_Overlord·2025-06-16 23:31

pytorch 中前向传播和后向传播的自定义函数

一、torch.autograd.function每一个原始的自动求导运算实际上是两个对Tensor操作的函数forwa

四川兔兔·2025-06-13 00:27

手游App被攻击了怎么办？

一、手游行业的安全困境凌晨三点的警报某棋牌手游服务器突遭20万肉鸡集群攻击，每秒10万次虚假房间创建请求导致CPU满载、玩家集体掉线。这不是科幻场景，而是真实发生的网络战争。黑客为何青睐手游？

ugitk02871·2025-06-11 17:47

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能关键词：PyTorch、深度学习框架、动态计算图、自动求导、AI应用摘要：在人工智能的浪潮中，PyTorch凭借其“动态计算图”的核心特性和“Python般丝滑

·2025-06-06 05:54

快速掌握 GO 之 RabbitMQ

个人笔记仓库个人学习，学习过程中还会不断补充～（后续会更新在github和gitee上）文章目录作用经典例子生产者（发送端）消费者（接收端）作用类似一个“中间过渡器”，应对突发流量导致数据库连接池耗尽或者请求导致服务崩溃流量洪峰

我的golang之路果然有问题·2025-06-02 11:05

2、PyTorch基础教程：从张量到神经网络训练

PyTorch主要有以下几个基础概念：张量（Tensor）、自动求导（Autograd）、神经网络模块（nn.Module）、优化器（optim）等。

AI风老师·2025-06-01 23:06

机器学习：线性回归、损失函数、导数、偏导

本文目录：一、线性回归二、损失函数三、导数与偏导（一）导数1.基本概念2.常用导数3.求导的常用运算法则（二）偏导一、线性回归线性回归：利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)

苏苏susuus·2025-06-01 19:10

window 显示驱动开发-GPU 抢占（三）

允许分页命令围栏ID重复使用：如果抢占请求导致硬件队列中的分页命令被抢占，Dxgkrnl计划程序将重新提交使用原始围栏ID的被抢占分页命令，并且

程序员王马·2025-06-01 15:38

【动手学深度学习】2.5. 自动微分

目录2.5.自动微分1）自动微分的示例2）非标量变量的反向传播3）分离计算4）控制流的梯度计算5）小结.2.5.自动微分求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。手动求导是很繁琐且容易出错的。

XiaoJ1234567·2025-05-31 11:21

前端在vue2框架中导出PDF

1.需求导出具有页眉页脚、页码的Pdf，并且解决Pdf分割的问题。2.实现思路该需求主要的难点在于分页的时候容易出现分割问题，并且要将页眉页脚加进去。

青丝不压头颅·2025-05-26 19:21

MySQL高可用架构

通过将写操作（INSERT、UPDATE、DELETE）集中到主节点，读操作（SELECT）分散到多个从节点或双主节点，系统可实现以下目标：负载均衡：避免单一节点因高并发读请求导致的性能瓶颈。

昭阳~·2025-05-23 19:25

pytorch_course3

使用PyTorch计算梯度数值使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimporttorchtorch.

wenxingxingxing·2025-05-23 16:37

EXO：模型最终验证的地方；infer_tensor；step；MLXDynamicShardInferenceEngine

模型最终验证的地方EXO：infer_tensorEXO:stepMXNet的mx.array类型是什么NDArray优化了什么1.异步计算和内存优化2.高效的数学和线性代数运算3.稀疏数据支持4.自动化求导举例说明

ZhangJiQun&MXP·2025-05-20 00:37

【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（二）：torchrun

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。

LDG_AGI·2025-05-07 12:29

Android第三次面试总结之activity和线程池篇（补充）

控制并发：通过参数（corePoolSize/maxPoolSize）控制最大并行任务数，防止OOM（如大量并发网络请求导致内存溢出）。队列管理：任务队列（如Lin

每次的天空·2025-05-05 09:41

矩阵求导常用公式解析：标量、向量与矩阵的导数计算

矩阵求导常用公式解析：标量、向量与矩阵的导数计算矩阵求导常用公式解析：标量、向量与矩阵的导数计算矩阵求导的布局问题1.分子布局vs分母布局对比表2.布局冲突的典型场景分析3.混合布局的兼容性处理一、标量对向量求导

lqjun0827·2025-05-05 01:17

神经网络发展的时间线——积跬步至千里

构造学习规则与感知器准则等价线性神经元单层梯度下降法训练参数线性函数，多层仍是线性变换本质上是最小二乘准则浅层神经网络（早期）多层Sigmoid、非线性、BP算法一般单个隐含层、多层梯度消失多元复合函数求导的链式法则深层神经网络

phoenix@Capricornus·2025-05-04 18:32

R中实现数值求导的包numDeriv

介绍numDeriv是一个用于数值求导的R包，它提供了计算函数导数的简单方法，支持一阶导数和高阶导数的计算。

zoujiahui_2018·2025-05-02 07:03

深度学习框架：PyTorch使用教程！！

文章目录一、PyTorch框架简介1.1什么是PyTorch1.2PyTorch的优势二、从入门到精通的PyTorch使用教程2.1入门阶段2.1.1环境安装与配置2.1.2Tensor基础操作2.1.3自动求导

JOYCE_Leo16·2025-05-01 15:22

深度学习-学习笔记3

微分验证为了更好的解释微分（倒数），我们做一个实验，定义一个u=f(x)=3x2-4x求导公式为：通过令x=并让h趋近于0，f’(x)的数值趋近于2，下边通过代码进行计算展示：%matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlib_inlineimportbackend_inlinefromd2limporttorchasd2l

hanyu1102·2025-04-27 06:33

Python----深度学习（全连接与链式求导法则）

一、机器学习和深度学习的区别机器学习：利用计算机、概率论、统计学等知识，输入数据，让计算机学会新知识。机器学习的过程，就是训练数据去优化目标函数。深度学习：是一种特殊的机器学习，具有强大的能力和灵活性。它通过学习将世界表示为嵌套的层次结构，每个表示都与更简单的特征相关，而抽象的表示则用于计算更抽象的表示。传统的机器学习需要定义一些手工特征，从而有目的的去提取目标信息，非常依赖任务的特异性以及设计特

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-24 08:13

超螺旋滑模控制详细介绍（全网独家）

超螺旋滑模控制详细介绍（全网独家）1.系统模型2.控制量设计3.稳定性证明3.1李雅普诺夫函数V0V_0V0的求导过程3.2关于李雅普诺夫函数导数的结论（必读部分）3.3李雅普诺夫函数导数的变换3.4矩阵

高能阿博特·2025-04-22 14:42

深度学习-torch2

八、自动微分自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，具有自动求导功能。

De_Yh·2025-04-20 10:31

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU

Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU张量构造Tensordtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double常见的构造Tensor的函数

冬于·2025-04-19 23:47

数据分析需求，怎样梳理才清晰？

然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。

接地气的陈老师·2025-04-13 19:05

爬虫中遇到的问题

网页假请求导致的阻塞可以在requests请求当中添加timeout参数，来让网站重新请求在爬虫请求中，timeout参数的主要作用是控制请求的最大等待时间，避免因服务器响应缓慢或网络问题导致程序长时间阻塞

才不是小emo的小杨·2025-04-11 20:33

损失函数求导

使用梯度下降进行优化–计算目标函数对参数的导数可微性代表能够求导，并因此调整参数θ\thetaθ–能够求导怎么就代表着可以调整参数了呢？2.3参数调

苏西月·2025-04-08 22:30

深入理解矩阵乘积的导数：以线性回归损失函数为例

特别是当我们涉及到优化问题，如最小化损失函数时，对矩阵表达式求导变得必不可少。

从零开始学习人工智能·2025-04-08 22:28

深度学习主流经典框架PyTorch（day1）

PyTorch提供了许多高级功能，如自动微分（automaticdifferentiation）、自动求导（automatic

inquisitor.dom·2025-04-05 21:29

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第14篇：决策树算法,学习目标【附代码文档】

值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导

程序员一诺python·2025-04-03 07:50

【PyTorch】继承 nn.Module 创建简单神经网络

nn.Module是PyTorch所有神经网络模块的基类，几乎所有的神经网络层、模型和操作都要继承自它，这是为了确保模型能够正确地与PyTorch的自动求导机制、优化器和其他工具一起工作。

大脑探路者·2025-04-02 07:07

Python----机器学习（基于PyTorch的线性回归）

一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww（权重）和bb（偏置）。通过数学公式求导，以便在反向传播中更新参数，通常使用梯度下降法来降低损失值。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-01 17:18

【概率论】分布函数的定义与应用：从直观到数学形式

累积分布与分布函数2.分布函数的定义2.1数学定义2.2分布函数的图像3.分布函数的性质4.离散型与连续型分布函数4.1离散型分布函数4.2连续型分布函数5.应用与计算5.1由分布函数计算概率5.2分布函数求导

HP-Succinum·2025-03-31 09:32

需求导向的K8S网络原理分析：Kube-proxy、Flannel、Calico的地位和作用

最近发现自己似乎从来没学明白过Kubernetes网络通信方案，特开一贴复习总结一下。在k8s中，每个Pod都拥有一个独立的IP地址，而且假定所有Pod都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中。所以不管它们是否允许在同一个Node（宿主机）中，都要求它可以直接通过对方的IP进行访问。用户不需要额外考虑如何建立Pod之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。同时，外界的省流，K8s网络

PenguinLeee·2025-03-31 07:15

TensorFlow-MNIST手写数字分类

实现自动梯度求导（如反向传播训练）。应用机器学习模型进行预测。

Enougme·2025-03-28 07:59

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型

鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导

Fansv587·2025-03-24 06:17

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