精度损失第2页

XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析

一、算法原理深度对比1.XGBoost：工程优化的奠基者核心创新：二阶泰勒展开：利用损失函数的一阶导和二阶导

机器学习司猫白·2025-02-23 00:18

激光工控机在自动化生产线中有什么关键作用？

激光工控机作为自动化生产线的核心设备，通过高精度控制、快速响应和智能化集成，在提升效率、保障质量、实现柔性制造等方面发挥着不可替代的作用。

深蓝宇科技·2025-02-23 00:43

LangChain 入门与避坑指北_chatglm3的half精度是什么意思

前言：本文对最近学习LangChain的过程进行一个简单的概述，介绍基本的概念、简述需要注意的问题，并提供我觉得当下还不错的学习方法。1前期准备Python基础，alittle就行，或者拥有基本的debug能力即可上手shell基础，环境问题是所有问题中最头疼的问题，有shell命令的基础能快速复现环境即可面向对象思想。可有可无，这是后面自己查看工程结构的必须，减少重复编程。6g+的显存orOPE

程序员老冉·2025-02-22 23:40

高精度+区间dp 洛谷P1005矩阵取数游戏

两点教训：用#define自定义的东西是原模原样的替换过去在某些情况要记得加括号#definebase(1000*1000*1000)z.a[i]+=((x.a[i]+y.a[i])%base);z.a[i+1]+=(x.a[i]+y.a[i])/base;如果不加括号的话，就会变成z.a[i]+=((x.a[i]+y.a[i])%1000*1000*1000);z.a[i+1]+=(x.a[i]

花王江不语·2025-02-22 23:33

2016年2月小记录

bzoj1007:[HNOI2008]水平可见直线这题的结论太强了，按斜率排序，维护一个栈，判断交点就行啦，然后被卡精度了，不过这题idea特别好bzoj1011:[HNOI2008]遥远的行星这题就是

weixin_30485799·2025-02-22 20:14

【深度学习】Adam优化器

1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数

九筠·2025-02-22 18:54

CST六面体和四面体网格异同及应用场景

网格影响仿真精度及速度，因此学习网格划分是十分重要的。CST算法FIT（有限积分法）、TLM（传输线矩阵法）、FEM（有限元法）、MOM（矩量法）及CFD（计算流体动力学）等使用不同的网格。

EMC仿真秀儿·2025-02-22 12:41

猎板讲堂：无刷电机调速控制的挑战与解决方案

电位器调速的问题与解决方案使用电位器调速时，调速精度受限于AD转换精度，最高为24.4RPM。硬件上的地线干扰等会引起AD输入的误差，导致转速控制不理想，尤其在高速电机上表现为不均匀的噪音。

lboyj·2025-02-22 11:58

时间同步服务器--Linux中

ntp:将系统时钟和世界协调时UTC同步，精度在局域网内可达0.1ms，在

IJ[JJ·2025-02-22 07:59

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-22 00:48

【硬核对比】ReentrantReadWriteLock 被全面碾压？阿里百万级压测揭秘 StampedLock 的真实性能！

关键词：Java高并发、读写锁性能、StampedLock源码、锁优化、线程安全设计开篇暴击：一个锁的选择失误，让公司一夜损失百万！

努力的靠近目标·2025-02-21 22:38

洛谷题单python解【算法1-1】模拟与高精度

P1009[NOIP1998普及组]阶乘之和deffac(n):ifn==0orn==1:return1else:returnn*fac(n-1)s=int(input())fac_sum=0forjinrange(1,s+1):fac_sum+=fac(j)print(str(fac_sum))

Keyk__·2025-02-21 21:59

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题，难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

ARCore：ARCore的点云与深度API应用ARCore简介ARCore的基本概念ARCore是Google开发的一个增强现实(AR)平台，旨在为移动设备提供高精度的AR体验。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一

枯荣有常·2025-02-21 11:26

[思考.AI]AI的能力边界？通用与专用模型平衡？人机协作模式？

以下是对三个核心问题的结构化分析，结合当前AI发展现状与搜索结果中的关键信息：一、AI能力边界的界定与适用场景适合领域：模式识别与数据处理医疗影像分析（如肿瘤检测）、金融风控（反欺诈模型）等场景中，AI凭借高精度数据处理能力显

俊哥V·2025-02-21 08:40

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习4.2核方法5.统计学习三要素5.1模型5.2策略5.2.1损失函数与风险

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

理解都远正态分布中指数项的精度矩阵（协方差逆矩阵）

之前一直不是很理解这个公式为什么用这个精度矩阵，为什么这么巧合，为什么是它，百思不得其解，最近有了一些新的理解：1.这个精度矩阵相对公平合理的用统一的方式衡量了变量间的关系，但是如果是公平合理的衡量变量间的关系

curemoon·2025-02-21 08:04

南京大学联合字节开源视频超分辨率增强生成框架，视频清晰度一键提升，支持从低分辨率视频生成高分辨率视频

技术：整合文本到视频扩散模型，引入局部信息增强模块和动态频率损失。应用：适用于影视制作、安防监控、运动员动作分析等多个

蚝油菜花·2025-02-21 05:45

2C语言中整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）和字符型（char）的区别

在C语言中，整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）和字符型（char）是四种基本的数据类型，它们各自有不同的用途和特性。

Java资深爱好者·2025-02-21 01:53

Starlink卫星动力学系统仿真建模番外篇3-陀螺仪介绍

1.2、主要类型机械陀螺仪：通过高速旋转的机械转子工作，精度高但结构复杂。光学陀螺仪：利用萨格纳

瓦力的狗腿子·2025-02-21 01:52

有需要2025年参加蓝桥杯比赛的同学往下看！！！

以下是关于近两年（2023年和2024年）蓝桥杯Python组考点的详细总结：一、2023年蓝桥杯Python考点分析在2023年的蓝桥杯Python竞赛中，考点主要集中在基础算法、数据结构、动态规划、数学、高精度计算以及二分查找等方面

岱宗夫up·2025-02-21 00:15

DeepSeek混合专家模型：低成本高精度革新多语言AI应用

在此基础上，其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译，还实现了视觉符号与文本语义的跨

智能计算研究中心·2025-02-20 22:01

深圳SMT贴片加工厂家核心技术及服务优势解析

本文将系统解析该类企业在核心技术与服务模式上的突破路径，涵盖设备精度提升、工艺创新、品控体系完善等关键维度。首先，高精度贴片设备与智能化

安德胜SMT贴片·2025-02-20 21:51

国鑫DeepSeek 671B本地部署方案：以高精度、高性价比重塑AI推理新标杆

国鑫作为深耕AI领域的技术先锋，推出基于4台48GRTX4090或8台24GRTX4090服务器的2套DeepSeek“满血”版本地部署方案，以FP16高精度、高性价比、强扩展性三大优势，为企

Gooxi国鑫·2025-02-20 20:17

鸿道Intewell操作系统为半导体行业打造高可靠实时控制系统

从芯片制造到封装测试，每一个环节都需要高精度的设备协同工作，以确保产品的质量和性能。随着半导体技术的不断进步，对实时控制系统的性能、可靠性和灵活性提出了更高的要求。

一RTOS一·2025-02-20 20:16

SMT贴片治具关键设计要素与制造工艺探析

内容概要随着电子产品向微型化、高集成化方向加速发展，SMT贴片治具作为高密度PCB组装的核心工艺装备，其设计与制造质量直接影响贴装精度与生产效率。

安德胜SMT贴片·2025-02-20 20:13

基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是

步入烟尘·2025-02-20 19:34

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！

在提高模型检测精度和速度方面，一骑绝尘！比如模型A

人工智能学起来·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

A、B、C三级机房数据中心是怎么划分的？

1.A级:符合以下情况之一的数据中心应为A级(1)电子信息系统运行中断将造成重大的经济损失;(2)电子信息系统运行中断将造成公共场所秩序严重混乱。

wayuncn·2025-02-20 13:34

线性回归理论

通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

为什么编程语言不能无误差的表示十进制数

这一问题不仅涉及到计算机的基本存储方式，还与浮点数的表示精度和计算机的内存管理机制密切相关。在实践中，这种表示误差会影响许多领域的计算，包括财务、科学计算和工程应用。本文将深

·2025-02-20 08:30

systick和Timer的应用区别

时钟来源：SysTick的时钟源通常来自系统时钟，其定时精度取决于系统时钟频率；通用Timer

weixin_58038206·2025-02-20 06:10

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。

钰见梵星·2025-02-20 04:23

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

吐血整理！梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

核心内容避坑指南：梯度累积和优化器配置易踩的雷区场景化描述：你满心欢喜地开始训练模型，却发现训练过程中损失函数波动剧烈，

盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

在单片机中是否应该取消32.768kHz外部晶振

需要LSE晶振的场景实时时钟（RTC）：若需RTC功能（如日历、精确计时），且要求高精度时间基准，必须使用32.768kHz晶振（LSE）。

鹿屿二向箔·2025-02-19 23:05

《DeepSeek模型压缩：在高效与性能间寻平衡》

量化：用低精度表达，换存储空间与计算效率量化技术是DeepSeek模型压缩的关键手段之一，它将模型中的高精度浮点数参数转换为低比特数的整数或定点数，从而实现存储空间的大幅缩减与计算速度的提升。从

·2025-02-19 20:47

程序员如何避免出纰漏？

小程序代码分包的时候，影响到线上正在使用的业务，损失了大概1晚上的流量。

·2025-02-19 19:12

【大模型】量化、剪枝、蒸馏

下面是每种技术的详细介绍：1.量化（Quantization）量化是将浮点数表示的模型参数（通常是32位浮点数）转换为低精度表示（如8位整数）。

油泼辣子多加·2025-02-19 18:02

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数

m0_54717829·2025-02-19 16:17

《短视频AI制作管理：用智能工具应对AI生成内容的碎片化问题》

但繁荣背后，一场“效率危机”正在蔓延——某MCN机构调研显示，使用AI工具的团队中，73%遭遇“创意碎片化”，65%因多平台协作混乱导致项目延期，更有团队因未及时审核AI生成内容引发版权纠纷，单次损失超百万

·2025-02-19 15:37

HarmonyOS Next模型量化技术详解

一、模型量化基础概念与意义（一）概念解释在HarmonyOSNext的模型世界里，模型量化就像是把大尺寸的物品（高精度数据）换成小尺寸的等

·2025-02-19 15:05

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