GDBT负梯度

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

微积分掌握梯度、
云梦优选·2025-03-16 18:57

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类
supernova121·2025-03-16 12:10

反激与正激拓扑：区别、选型与应用

开关关断：变压器释放能量，次级二极管导通，能量传输到负
DeepGpt·2025-03-16 10:58

基于 svm 的金融咨询情感分析

详细代码与代码说明可见我的github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类）
ouprince·2025-03-16 10:28

力扣：2.两数相加（O（n）复杂度）

2.两数相加-力扣（LeetCode）2.两数相加-给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。
码农 小王·2025-03-16 08:14

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。
热爱电气·2025-03-15 23:07

educoder实训——流程控制【4】

按从小到大顺序输出小于n的非负整数任务描述本关任务：编写一个能在同一行输出小于n的非负整数的小程序。相关知识rangerange类型表示不可变的数字序列，通常用于在for循环中循环指定的次数。
lzl2040·2025-03-15 19:15

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.
weixin_39584529·2025-03-15 18:04

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。
湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

42.接雨水

题目：给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
吃小狼的兔·2025-03-15 11:35

C语言：整数、浮点数在内存中的存储

负整数的三种表达式各不相同。原码：将数值按照负数的形式翻译成二进制得到原码。反码：原码的符号位（首位）不变，其他位依次按位取反就得到反码。补码：反码+1。对整型来说，数据存放的是二进制的补码。原因：
代码AC不AC·2025-03-15 09:25

LeetCode 热题 100_两数相加（28_2_中等_C++）(单链表)

LeetCode热题100_两数相加（28_2）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：代码实现（思路一（使用原链表存储答案））：代码实现（思路二（使用新链表存储答案））：题目描述：给你两个非空的链表，表示两个非负的整数
Dream it possible！·2025-03-15 05:13

leetcode 3306. 元音辅音字符串计数 II 中等

给你一个字符串word和一个非负整数k。
圣保罗的大教堂·2025-03-15 03:28

leetcode 3305. 元音辅音字符串计数 I 中等

给你一个字符串word和一个非负整数k。返回word的子字符串中，每个元音字母（'a'、'e'、'i'、'o'、'u'）至少出现一次，并且恰好包含k个辅音字母的子字符串的总数。
圣保罗的大教堂·2025-03-15 03:27

LeetCode 每日一题 3306. 元音辅音字符串计数 II

3306.元音辅音字符串计数II给你一个字符串word和一个非负整数k。
软行·2025-03-15 03:27

【Leetcode 每日一题】3306. 元音辅音字符串计数 II

问题背景给你一个字符串wordwordword和一个非负整数kkk。
冠位观测者·2025-03-15 03:26

梯度下降法以及随机梯度下降法

梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。
HKkuaidou·2025-03-15 01:39

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
进取星辰·2025-03-14 19:47

jQuery的substring由后向前截取字符串的方法

一个非负的整数，规定要提取的子串的第一个字符在stringObject中的位置。stop可选。一个非负的整数，比要提取的子串的最后一个字符在stringObject中的位置多1。
潮易·2025-03-14 19:40

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势
时光旅人01号·2025-03-14 15:40

L2-4 吉利矩阵（优化剪枝版）

L2-4吉利矩阵暴力解法：L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数，且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”，因为这样的矩阵一共有666种。
终相守丶空白·2025-03-14 13:56

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。
yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习 常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum
Humingway·2025-03-14 07:13

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。
无能者狂怒·2025-03-14 04:16

Python面试题：如何在 Python 中反转一个字符串？

方法1：使用切片Python的切片（slice）功能强大，反转字符串可以通过负步长实现。
超哥同学·2025-03-14 01:31

差分注意力，负注意力的引入

文章目录DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力，负注意力的引入相关链接ai-algorithms
syugyou·2025-03-13 17:09

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。
蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

分布式并行策略概述

每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后，梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。优势：易于实现和扩展。可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。
灵海之森·2025-03-13 10:11

47.HarmonyOS NEXT 登录模块开发教程（二）：一键登录页面实现

本篇教程将深入讲解DefaultLogin组件的实现，这是登录模块中最核心的组件之一，负
·2025-03-13 02:59

55. 跳跃游戏【 力扣(LeetCode) 】

一、题目描述  给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。  
理论最高的吻·2025-03-13 00:30

55. 跳跃游戏（力扣LeetCode）

文章目录55.跳跃游戏贪心每一次都更新最大的步数取最大跳跃步数（取最大覆盖范围）55.跳跃游戏给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。
命运从未公平·2025-03-13 00:25

每天一道算法题【蓝桥杯】【最小路径和】

以下是使用DP表的详细思路分析：问题描述给定一个mxn的网格grid，其中每个单元格包含一个非负整数，表示从该单元格出发的路径成本。
桦0·2025-03-12 22:12

LeetCode刷题 2.两数相加

题目要求：给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照逆序的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储一位数字。如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。
_深海凉_·2025-03-12 15:30

梯度提升决策树（GBDT）

GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器
binggorun·2025-03-12 09:18

概率论与数理统计

概率的公理化定义：概率是定义在事件集合上的函数P，满足三条公理：①非负性：P(A)≥0；②规范性：P(Ω)=1；③可列可加性：若事件A₁,A₂,...互不相容，则P(A₁∪A₂∪...)
ZhuBin365·2025-03-12 04:34

算法笔记入门——问题 I: 锤子剪刀布 (20)

题目描述大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏：两人同时给出手势，胜负规则如图所示：现给出两人的交锋记录，请统计双方的胜、平、负次数，并且给出双方分别出什么手势的胜算最大。
sauTCc·2025-03-12 02:51

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。
songyuc·2025-03-11 11:21

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。
Wis4e·2025-03-11 07:47

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
serve the people·2025-03-11 06:09

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

字符串相乘——大整数乘法

概述给定两个以字符串形式表示的非负整数num1和num2，返回num1和num2的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。
菜鸟日常·2025-03-10 23:46

力扣第四十三题——字符串相乘

内容介绍给定两个以字符串形式表示的非负整数num1和num2，返回num1和num2的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。注意：不能使用任何内置的BigInteger库或直接将输入转换为整数。
安…..·2025-03-10 23:43

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

算法与竞赛(第7章) - C++与STL基础三：队列以及优先队列的应用

第1关：STL模板之queue实例一：最少个数本关任务：给定N个非负整数，求解至少需要选多少个连续的数，它们的和不小于给定的整数S，特别的，若没有解，则输出0。
Ssaty.·2025-03-10 18:39
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