神经网络参数

C#内置委托(Action)(Func)

概述在C#中，委托是一种类型，它表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用。C#提供了一些内置委托，使得开发者可以更方便地使用委托功能，无需手动定义委托类型。

HH牛码·2025-03-02 16:36

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

深入理解C#中的属性和索引器：掌握封装与访问的艺术

Properties）1.1定义1.2语法1.3示例1.4使用1.5自动实现的属性（Auto-ImplementedProperties）2.索引器（Indexers）2.1定义2.2语法2.3示例2.4使用3.多参数索引器

围垦·2025-03-02 16:03

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数，找到一组参数

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

基于阿里云PAI平台快速部署DeepSeek大模型实战指南

在多项国际评测中，DeepSeek-R1模型在推理能力、多语言支持和长上下文处理（最高128K）方面表现卓越，尤其在企业级场景中展现出以下优势：高性能推理：单张A10显卡即可部署7B参数模型，推理速度提升

硅基打工人·2025-03-02 14:19

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

第九章——函数

函数类型函数名(形式参数表)/*函数首部*/{函数实现过程/*函数体*/}一、函数的定义——函数

牛轧糖nhh·2025-03-02 14:44

大模型生成文本控制参数:Top-k Top-p和Temperature(超级易懂,看一眼就学废)

温度（Temperature）作用：就像调节"脑洞大小"的开关。温度调低（比如0.2）：AI会变成保守派，总选最稳妥的回答（适合写说明书、正经文案）温度调高（比如1.0）：AI就变戏精，各种天马行空（适合编故事、写段子）Top-k（候选词数量）作用：每次选词时的"候选名单人数"设小值（比如10）：AI只能在10个最合适的词里挑（回答更靠谱）设大值（比如50）：AI能考虑50个可能的词（回答花样更多

Ven%·2025-03-02 14:13

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

uniapp h5页面获取跳转传参的简单方法

有过h5页面开发的朋友，肯定知道，在没有使用相关框架时候，获取从上游app跳转过来的参数极其麻烦，需要我们手动获取页面链接，并截取到正确的参数值，但是在如今在uniapp项目中的h5页面，则无需如此繁琐

lyz246859·2025-03-02 13:06

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

C/C++跨平台SDK开发的注意事项

1.3.1.用宏定义隔离平台的差异1.3.2.最佳实践1.4.接口的参数和返回值可以是任

·2025-03-02 13:46

线性秩检验

线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中，参数检验通常基于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。然而，在实际场景里，数据往往并不满足这些严格假设，此时非参数检验方法便展现出独特优势。

木子算法·2025-03-02 11:20

java 方法入参对象重新赋值后，方法外获取没有变化。为什么

在Java中，当你将一个对象作为参数传递给一个方法，并在方法内部重新赋值这个对象，方法外的对象不会发生变化。这是因为Java是按值传递的，即使传递的是对象引用，也是传递引用的副本。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

ODX（Open Diagnostic Data Exchange）简介

ODX文件采用XML格式，包含通讯参数，如ISO15765-2/3时间参数。

aFakeProgramer·2025-03-02 10:42

如何高效利用C++的for循环

在C++的for循环中，for(初始化;条件;更新)的三个参数都是可选的，你可以不写其中的一个、两个，甚至全部三个参数。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-02 10:10

Zookeeper（81）Zookeeper的日志清理机制是什么？

自动清理机制配置Zookeeper的自动清理机制通过autopurge参数进行配置，主要包括以下两个参数：autopurge.snapRetainCount:保留的

辞暮尔尔-烟火年年·2025-03-02 10:09

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

设计模式之适配器模式

应急指挥中心里气氛凝重，领导紧盯着屏幕，一边是GIS系统中由气象部门实时更新的降雨量、风速数据以及精准的地图信息，这些数据对于掌握台风的动态和影响范围至关重要；另一边则是CAD系统中结构工程师精心标注的建筑承重参数

Forget the Dream·2025-03-02 10:05

线程进程的通信

一、前情回顾voidperror(constchar*s);功能：参数：二、资源竞争1.多线程访问临界资源时存在资源竞争（存在资源竞争、造成数据错乱）临界资源：多个线程可以同时操作的资源空间（全局变量、

窜天猴牛逼·2025-03-02 09:34

线程（1）

参数：路径（Path）：这是一个字符串参数，表示要切换到的目标目录的路径。

窜天猴牛逼·2025-03-02 09:33

网络编程中的数据传输函数

原型ssize_tsend(intsockfd,constvoid*buf,size_tlen,intflags);参数sockfd：套接字文件描述符。buf：指向要发送的数据的缓冲区。len：要发送

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-02 09:03

如何解析配置文件

在计算机科学领域，配置文件（英语：configurationfile）是一种计算机文件，可以为一些计算机程序配置参数和初始设置。一个项目中，为什么要设置一个配置文件呢？

啊念着倒嘛干·2025-03-02 09:00

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri

邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

javaScript-系统知识点【常见问题及其解决办法】

会造成内存泄漏的情况（中级）setTimeout的第⼀个参数使⽤字符串⽽非函数的话，会引发内存泄漏。

大麦大麦·2025-03-02 09:58

volatile关键字

这里的变量包括类变量、实例变量，但不包括局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不存在线程竞争问题java内存模型（JMM）规定,所有变量都存储在主内存中，同时每个线程还有自己的工作内存。

SJLoveIT·2025-03-02 09:27

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型（MoE）架构，总参量4.2T，活跃参数860B稠密神经架构，320B全激活参数知识保鲜动态知识注入（每

xiaocang668888·2025-03-02 08:56

构建神经网络之sklearn（完善）

1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','

邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

计算机网络实验一：对等网络的构建

2、实验内容（1）以MicrosofeWinodws系统为例，对TCP/IP协议进行安装和配置；（2）学习使用常见的网络命令，并了解相关的参数；（3）组建windows对等网络。

蓝多多的小仓库·2025-03-02 08:17

Flutter 使用OverlayEntry实现Toast

记录一次关于实现Flutter的tosat消息提示框设定传入参数首先，toast需要两个基本参数，BuildContext和String，BuildContext为上下文，String为需要现实的文字信息若是需要自定义字体或者消息框样式

Gm_Cheng·2025-03-02 07:43

【大模型】什么是蒸馏版大模型

冻结Teacher模型：固定其参数，作为监督信号源。训练Student模型：通过模仿Teacher的输出（如logits、特征图等）优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述

深度求索者·2025-03-02 07:12

【华为认证】HCIA-DATACOM技术分享-STP生成树基础实验-入门级手册（一）

关于本实验1.1.1.2实验目的1.1.1.3实验组网介绍1.1.1.4实验背景1.1.2实验任务配置1.1.2.1配置思路1.1.2.2配置步骤步骤1关闭多余接口步骤2配置设备运行STP步骤3修改设备参数

最铁头的网工·2025-03-02 07:42

MySQL 存储过程详解

核心特点1.3存储过程vs函数2.工作原理与示意图2.1执行流程2.2示意图3.使用场景3.1复杂业务逻辑3.2批量数据处理3.3权限控制3.4性能优化4.示例与说明4.1基础示例：创建存储过程4.2带输出参数的存储过程

学堂在线·2025-03-02 07:12

Keil MDK Armcc6 总是全编译项目的问题

但是可以确定的是编译器参数可能选的不对，因为用EIDE还是使用Armcc6.19编译就没有这个问题EIDE编译就没问题

喵喵锤锤你小可爱·2025-03-02 06:08

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重（weights），这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗

abments·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化

ghostwritten·2025-03-02 06:34

第九课：浅拷贝与深拷贝

一、可变参数和不可变参数Python中string、tuple和number是不可变对象，而dict、list等是可变对象。

MgVccl·2025-03-02 06:03

Python学习(八):返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法

Python学习分享:今日学习:返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法返回值return返回值要点:1.如果函数体中包含return语句，则结束函数执行并返回值2.如果函数体中不包含

追梦梓辰·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

随着神经网络的复杂性日益增加，开发者和研究人员逐渐意识到，可视化不仅是理解模型的一

Crazy learner·2025-03-02 06:33

lambda表达式

//lambda表达式//[]:必须存在不能省略,空表示没有参数//=表示作用于该模块的所有局部变量(值传递)(推荐)//&表示作用于该模块的所有局部变量(引用传递)//this可以使用在lambda表达式类中的成员变量

苜柠·2025-03-02 05:59

Streampark 入门到生产实践

StreamPark1.2Features1.3架构2.环境安装要求如何插入一段漂亮的代码片3.安装apache-streampark最新版4.使用教程4.1配置Flink_home4.2git拉取项目和构建项目4.3企业微信告警4.4相关参数配置

大数据学习爱好者·2025-03-02 04:53

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义：梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法，其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达：参数更新公式为

AOIWB·2025-03-02 04:19

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用大家好！我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。

lilye66·2025-03-02 03:47

C语言标准IO是什么？

•原型：FILE*fopen(constchar*pathname,constchar*mode);•参数：•pathname：文件路径和名称。•m

Oracle_666·2025-03-02 03:16

python的config模块的使用

config.py#参数options={"port":8080,"list":["good","nice","handsome"]}#配置importconfigif__name__=="__main

Mo-莫林·2025-03-02 03:13

GNNs入门（三）GraphSAGE

GraphSAGE的动机GraphSAGE的基本原理采样策略聚合函数的设计与选择参数学习和泛化能力GraphSAGE的应用场景实践经验与建议总结什么是GraphSAGE？

我也秃了·2025-03-02 03:13

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