熵第6页

阅读逆熵增者五十条条干货笔记的收获:

第一点收获:【001】普通人如何“破圈”成长?1.读，是普通人最低成本获取优质信息的核心途径2.听，是你要先连接到某些人，能认真倾听，还要能让人愿意真诚分享、倾囊相授。3.写，会激发更深层次的思考，倒逼自己持续获取大量信息，经过消化后再继续写。4.说，是面对别人，以教为学，将你深化思考的东西讲出来。【002】关于阅读的几点建议①要带着目标和预期阅读；②要养成边读边思考边做笔记的习惯；③要更聚焦，进

孙菊婷·2024-01-22 04:53

2020年召开的第49次“股东大会”（11.30-12.06）

大家好，欢迎来到“逆熵增者有限责任公司”，我把自己比作一个公司，我就是这个公司的CEO，每周的复盘就相当于召开一次“股东大会”，底下有8位股东，分别是:①投资理财②家庭人际③阅读写作④个人成长⑤工作方面

逆熵增者·2024-01-21 20:58

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。

清上尘·2024-01-21 17:25

139基于matlab多旅行商MTSP问题

139matlab多旅行熵M-TSP(xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/65abe66a000000001100c7be

顶呱呱程序·2024-01-21 15:53

Day1/24《向上生长》读书笔记

这个趋势，就叫“熵增”。古人说，水往低处流，人往高处走。其实前半句说的是事物的趋势，后半句说的是一种“非常态”。要跟趋势较劲，需要

设绘喵爱读书April·2024-01-21 14:43

MCM备赛笔记——熵权法

KeyConcept熵权法是一种基于信息熵概念的权重确定方法，用于多指标决策分析中。

我我我想出去玩·2024-01-21 10:18

2022-04-13读《熵增定律》|为什么报酬越高，效果越来越差呢？

书中讲了很有兴趣的心理学实验结果，就是德西效应。德西效应（Westernerseffect）认为适度的奖励有利于巩固个体的内在动机，但过多的奖励却有可能降低个体对事情本身的兴趣，降低其内在动机。其实就讲到了两个心理学的两个词，内部动机和外部动机，内部动机是自发的，不需要督促和激励措施；外部动机，那就是全部要靠外界的力量去完成一件事了。那么怎样去发掘、保护和利用自己的内部动机，就是很值得去探讨的事情

狗狗阿坤·2024-01-21 10:55

详细推导BEC和BSC的信道容量

目录介绍一.熵的计算公式二.互信息三.计算BSC的信道容量四.BEC信道与高斯信道容量五.信道传输速率与信道容量小结介绍binarysymmetricchannel，简称BSC，中文翻译为二进制对称信道

唠嗑！·2024-01-21 08:22

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的

小旺不正经·2024-01-21 08:02

【python脚本】cv2.putText不显示中文，显示为？？？？？？？解决方案，亲测有效

text="选中目标区域增强后的\n空间频率是%s,\n信息熵是%s"%(spatialF(gray_overlay_img),imageEn(gray_overlay_img))cv2.putText

北屿白·2024-01-21 02:21

机器学习-决策树

那么如何在众多的属性中选择最优的呢2.1信息熵Ent=-\sum_{k=1}^{K}p_k*log_2p_kimpor

alstonlou·2024-01-21 02:47

NNL（negative log loss）和 cross entropy loss的区别

首先CE计算的是两个分布（真实分布与预测分布）之间的交叉熵，即距离，以此距离值作为损失值。

大猫子·2024-01-20 22:47

文学到底有用还是无用？其实我们在讨论这个问题之前就已经犯错了

我的读书栏目也不同于其他人的读书栏目，毅然的选择放弃那些博人眼球的八卦，更偏重于文学以及文学审美方面的内容，借用王小波那句话，我这是在做“减熵”运动！

饼子啃书·2024-01-20 21:38

韬略课程：做一个动物保护主义者是一种什么体验？

生物链的存在，本质是负熵循环。一切生命都要尊重，都摸不得碰不得，那么这个负熵循环立即戛然而止。于是，负熵循环不再流动，所有的生命都走向死亡，大地一片死寂与荒芜。可视化一下就是下面这样的情景。

三辰书院·2024-01-20 19:58

2021-02-17

明证，正反，想象，世界，尽限，纯极，道法，轮转，阴阳，因果，众师，业力，傻愣，方圆，生活，单双，苦难，海关，心气，人事，呼吸，静定，成空，行修，能量，规韵，石土，颠倒，混沌，宝藏，离断，退进，头尾，偶熵，

牛磊_fc50·2024-01-20 09:44

lammps+python脚本计算熵

文献中对不同温度下离子的熵进行了计算，数据如下图：lammps手册中和熵（entropy）相关的命令只有computeentropy/atom，但看了看手册上的描述感觉不对劲。

薛定谔的青蛙·2024-01-20 08:14

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

损失函数学习了交叉熵损失、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和Huber损失等常用损失函数。损失函数在训练过程中用于评估模型的性能，目标是最小化这个损失。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

数学建模学习笔记||TOPSIS&&熵权法

目录评价类问题介绍TOPSIS法算法步骤1.统一指标类型（指标正向化）2.标准化处理3.确定正理想解和负理想解4.计算距离5.计算相对接近度（S越大越接近理想解）熵权法概念过程python代码实现作用声明评价类问题介绍目的

展信佳：）·2024-01-20 00:11

玻尔兹曼常数

它出现在开尔文和气体常数的定义中，出现在普朗克黑体辐射定律和玻尔兹曼熵公式中，并用于计算电阻器中的热噪声。格尔茨曼常数的量纲是能量除以温度，与熵相同。它以奥地利科学家路德维希·玻尔兹曼的名字命名。

计算机辅助工程·2024-01-19 17:08

用RDTSC指令进行性能测试

假设整个宇宙只有一个孤独的光子（单光子热寂），没有任何参考系，那么，宇宙熵持续不变，光子并不知道自己存在空间位移的变化，光子只知道自己震荡的次数，用光子的震荡次数就可以进行计时，度量时间。

御风@户外·2024-01-19 16:12

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

Journey专栏·2024-01-19 04:52

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）

你好，Albert·2024-01-18 21:37

贪婪的多巴胺

如果你能够再做一些反熵增的

阵雨心情·2024-01-18 18:03

熵增定律对个人的影响

熵增定律也同样适用于你个人的发展。比如工作、生活、学习、心情、成长、人际关系等等都与此相关。就拿生活来说，每天会有各种各样的琐事涌来，如果我们任由其发展，那我们的生活就会变得越来越混乱。

Wildman_a9c8·2024-01-18 17:45

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算目录时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-18 09:44

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。

精英的英·2024-01-18 06:11

互联网巨头：必须要裁员吗？

上周，零态编辑部联合钛媒体&新熵关于大厂裁员话题进行了脑暴式探讨，来探寻裁员阴影下，一个时代是否已经消亡，新的时代将在何处开启。以下为部分发言实录：零态LT作者

程序员的店小二·2024-01-18 05:26

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(

bulingg·2024-01-18 04:22

反熵增的作用

在一个阳光温和的下午，你正在海边晒太阳，突然你的朋友在海里抽筋了，需要你去营救，请问你会直接沿直线跑过去，还是像光一样在陆地上跑一段距离，然后再下水呢？32.png如果你是沿直线跑过去，那你可能是没有学过物理，因为那是一条比较慢的路。你的目标是救人，理应找一条最快的线路去营救，否则你的朋友就死了。换一个视角，每个物理过程都是为了达成一个目标。比如某束光从空气射到水里，会发生一次折射，如图所示。根据

多元思考力·2024-01-18 01:26

最大熵

1概述最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。

豪_34bf·2024-01-17 21:10

孤立系统的熵为什么不会减少？

先了解一下熵的定义：熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。现在常用于泛指各类系统的混乱程度，包括物理系统和社会系统。

两个天才Peter·2024-01-17 14:24

什么是熵增定律

去年一个偶然的机会看了一个视频，介绍“熵增定律”。不长的一个视频，却让人看得非常惊心，因为它阐述的是事实。熵，代表了一种无序程度，那么熵增表示熵在不断地增加，就是无序在不断地严重起来。

121d707aeee9·2024-01-17 12:54

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；

小林打怪中·2024-01-17 12:12

熵减321周报第34篇：看见和相信，成长是非线性的，好目标的意义

hi，朋友们，我是熵减黑客，周五马上就要结束，祝你周末开心快乐哦。(*^^*)下面是本周内我的3个思考、2个引述和1个问题，希望对你有所启发哦。

熵减黑客·2024-01-17 09:43

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

『学概念找员外』哈希函数之谜题友好

定义如果对于任意n位输出值y，假定k选自高熵分布，如果无法找到一个可行的方法，在比2的n次方小很多时间内找到x，保证

刘员外__·2024-01-17 02:03

宋仕强论道之华强北的“熵增”定律（四十二）：

熵增”是热力学第二定律概念，描述了关于生命体的能量耗散的问题，即当一个封闭系统内没有新的能量输入时，就会逐渐失能无序发展至混乱直至混沌状态,后面我还会讲到“华强北的焓值”。

2401_82557769·2024-01-16 15:13

清醒的活着（十三）

人只有保持开放的心态，链接周边的能量才能不断负熵！人不断打破我执，不断破惑才能真正成长！一切负面感知都源于我执太重！没有中心那个“我”，就没有负面情绪。用了婴儿期的成长出来的“我”，

紫薇宅人·2024-01-16 13:12

岁月无痕

文|蓝熵图片发自App长长的防空警报的声让我突然意识到汶川大地震已经过去了十一年，毛泽东曾写下的那句“三十年，弹指一挥间”，不时在脑中回荡，关于汶川地震，我脑海中仅存了为数不多的一些片段：母亲用自己的身躯撑起坍倒的重墙

蓝熵·2024-01-16 11:32

LLM：Scaling Laws for Neural Language Models 理解

核心公式：本部分来自参考2.第一项是指无法通过增加模型规模来减少的损失，可以认为是数据自身的熵（例如数据中的噪音）第二项是指能通过增加计算量来减少的损失，可

微风❤水墨·2024-01-16 09:39

樊登读书践行笔记100天。第三天。

在书中还认识了另一个词：熵。关于精神熵，我们在工作中只要不小心点就会发生。因为一个个学生随时都可能出现各种问题，还有一个学生背后

蠢了·2024-01-16 04:54

阅读《熵增定律》第1、2章

书名：《熵增定律》作者：何圣君王怡内容：第1章前言，第2章：一切问题的底层规律：熵增定律摘抄1：除了环境，还有另一个重要因素会对人产生影响，这个重要因素是什么呢？答案是：对熵增定律的理解。

雪糕不是雪·2024-01-16 04:29

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型

Blossom i·2024-01-16 02:41

灰度共生矩阵各参数说明

熵（Entropy,ENT)ENT=sum(p(i,j)*(-ln(p(i,j)))是描述图像具有的信息量的度量，表明图像的复杂程序，当复杂程

Alphapeople·2024-01-15 13:49

宋仕强论道之华强北的“熵增”定律（四十二）