GDBT负梯度第7页

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计

微醺欧耶·2025-02-11 07:44

198. 打家劫舍

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。

完美代码·2025-02-11 06:10

【洛谷】P4779 单源最短路径（标准版+弱化版） Dijkstra堆优化

题目描述给定一个nn个点，mm条有向边的带非负权图，请你计算从ss出发，到每个点的距离。数据保证

追风者_·2025-02-10 15:46

第二章：10.1 高级优化算法 Adam

梯度下降的基本概念：梯度下降是一种优化算法，用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中，通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，来逐步接近成本函数的最小值。

望云山190·2025-02-10 13:56

Day40【AI思考】-补码减法运算过程中，两种边界情况可能导致错误

**负溢出（下溢）****三、溢出检测原理**1.**硬件判断规则**2.

一个一定要撑住的学习者·2025-02-10 10:00

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

【2024华为OD-E卷-100分-数组连续和】（（题目+思路+Java&C++&Python解析)

题目描述给定一个非负整数数组nums和一个整数k，要求找到数组中最长的连续子数组，使得该子数组的元素和恰好等于k。返回该子数组的长度。如果不存在这样的子数组，返回-1。

执着的小火车·2025-02-09 22:13

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（

Ivanqhz·2025-02-09 18:50

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc

manylinux·2025-02-09 17:09

算法基础——容错

FailOver失败自动切换失败自动切换机制是指当调用该服务集群的某个节点失败时，自动切换到该服务集群的另外一个节点并进行重试，其中切换机制类似于负

黄雪超·2025-02-09 08:38

Deepseek教我学Python-3.2 元组（Tuple）

索引：支持通过索引访问元素，索引从0开始，负索引从末尾开始计数。混合数据类型：元组可以包含不同数据类型的元素，如

猫侠（Python学习自用账号）·2025-02-09 07:28

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

Nesterov加速梯度法 (NAG, Nesterov Accelerated Gradient) 算法详解及案例分析

Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient)算法详解及案例分析目录Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient

闲人编程·2025-02-08 22:27

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression

云峰天际·2025-02-08 19:01

python 链表两数相加

|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。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。

一叶知秋的BLOG·2025-02-08 17:45

python下标

首先先了解下python3.7中的下标python下标有两套，一套是正的，一套是负的引入负坐标的意义方便将数组中的数据从右往左访问a='python’中的python的下标描述如下组python正下标012345

拾-光·2025-02-08 15:02

c语言：取绝对值

以下是两种方法的对比：方法1：使用条件语句这个很好理解，负数时取负运算，用于数值的符号反转。

杜白尼·2025-02-08 14:58

LeetCode.84. 柱状图中最大的矩形(c++实现)

考察算法:单调栈,贪心题目:给定n个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为1。求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。

hnust-yq·2025-02-08 08:09

【IO操作】标准IO和文件IO

文件描述符是一个非负整数，用于标识打开或创建的文件。Linux提供了几个系统

放牛的守护神_·2025-02-08 00:46

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

nn.Module会自动管理模型的参数，包括参数的初始化、梯度计算和更新等

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里

·2025-02-07 13:56

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸？三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？

Curz酥·2025-02-07 02:52

【模板】Spfa判负环

【模板】Spfa判负环给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。请你判断图中是否存在负权回路。输入格式第一行包含整数n和m。

user_qym·2025-02-06 20:41

算法详解——Dijkstra算法

Dijkstra算法的目的是寻找单起点最短路径，其策略是贪心加非负加权队列一、单起点最短路径问题单起点最短路径问题：给定一个加权连通图中的特定起点，目标是找出从该起点到图中所有其他顶点的最短路径集合

晓shuo·2025-02-06 20:40

spfa判负环

大雪菜的课（笔记）搜索与图论（二）1.最短路(5).spfa判负环模板(spfa判断图中是否存在负环——模板题AcWing852.spfa判断负环)时间复杂度是O(nm)O(nm),nn表示点数，mm表示边数

Tom Marvolo·2025-02-06 19:08

C++实现SPFA判断负环算法

1、SPFA判断负环算法要求给定每条街的拥挤度p(x)，街a到街b的时间就是(p(b)-p(a))**3，求第一个点到第k个点的最短路，若无法到达或结果小于3，输出’?’。

大王算法·2025-02-06 19:07

图论——spfa判负环

负环图GGG中存在一个回路，该回路边权之和为负数，称之为负环。spfa求负环方法1:统计每个点入队次数,如果某个点入队n次,说明存在负环。证明：一个点入队n次，即被更新了n次。

0x7F7F7F7F·2025-02-06 19:34

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

华为手机nova9，鸿蒙系统版本4.2.0.159，智慧助手.今天版本是14.x，如何卸载智慧助手.今天？

手欠，将手机鸿蒙系统升级到4.2.0.159后，出现了负一屏，负一屏就是主页向左滑，出现了，如图的界面：华为鸿蒙系统负一屏的界面通过在手机中我的华为-搜索“开启或关闭智慧助手.今天（负一屏）”，从这个里面得知

石榴花上·2025-02-06 08:21

简单的if判断（python）

二、例子1.判断奇偶数a=int(input("输入一个非负整数"))ifa%2==0print("偶数")这就是一个简单的单分支判断语句

菜狗woc·2025-02-06 06:10

leetcode刷题/贪心算法 45. 跳跃游戏 II

45.跳跃游戏II题意:给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

公仔面i·2025-02-06 05:52

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn

怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。

彬彬侠·2025-02-05 12:53

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

嵌入式Linux开发---UART串口通信驱动硬件编程

RS232使用负逻辑电平，即+3V~+15V表示低电平，-3V~-15V表示高电平。RS485和RS232一样都是基于串口的通讯接

奔跑的蜗牛！·2025-02-05 00:30

cv2.circle函数

负厚度表示要绘制实心圆。线类型：2代表

AI算法网奇·2025-02-04 23:45

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。

无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。

彬彬侠·2025-02-04 15:23

GBase 8c 函数和操作符 - 时间和日期处理函数和操作符之时间/日期函数

若相减值为负，则函数返回亦为负。两个参数类型必须相同，可以都带timezone，或都不带timezone。

点小点·2025-02-04 08:23

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本

shimly123456·2025-02-04 01:28

【基础教程】Python整数类型（int）详解

整数就是没有小数部分的数字，Python中的整数包括正整数、0和负整数。

SAPmatinal·2025-02-03 21:25

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方

极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

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