NSQ源码学习第42页

深度学习中的优化算法之RMSProp

RMSProp全称为RootMeanSquarePropagation，是一种未发表的自适应学习率方法，由GeoffHinton提出，是梯度下降优化算法的扩展。如下图所示，截图来自

fengbingchun·2022-12-02 17:46

常用的损失函数合集

、损失函数通常使用的位置四、损失函数的分类五、常用的损失函数1、回归损失（针对连续型变量）1.L1Loss也称为MeanAbsoluteError，即平均绝对误差（MAE）2.L2Loss也称为MeanSquredError

小wu学cv·2022-12-02 17:15

【研究生工作周报第十四周】

学习目标：例如：CycleGAN论文以及源码学习内容：CycleGAN网络模型CycleGAN损失函数模型优化方法InstanceNormalization学习时间：8.7~8.13学习产出：CSDN技术博客

wangyunpeng33·2022-12-01 20:50

pytorch中Mini-batch批处理实现函数xx.unsqueeze(0)

在进行特征图可视化时，发现了一个函数运行之后输入图像的tensor的维度发生了变化，不能直接转化为numpy数据进行图像显示，这个函数是**.unsqueeze(0)**下面贴出该函数运行过后tensor

清梦枕星河~·2022-12-01 18:39

RocketMQ源码学习

文档基于RocketMQ版本：4.2.0目录启动NameServer启动Broker发送消息接收消息1.启动NameServerNamesrvStartup1.启动nameserver组装log配置，使用logback日志工具创建netty配置（默认端口号：9876，解析配置中会重写该配置），NameServer配置namesrvConfig创建NamesrvController绑定namesrv

会灰翔的灰机·2022-12-01 13:59

RocketMq 源码学习

1、Producer有哪些消息发送方式1）同步发送（SYNC）同步发送是指消息发送方发出数据后，会在收到接收方发回响应之后才发下一个数据包的通讯方式。2）异步发送（ASYNC）异步发送是指发送方发出数据后，不等接收方发回响应，接着发送下个数据包的通讯方式。MQ的异步发送，需要用户实现异步发送回调接口（SendCallback）。消息发送方在发送了一条消息后，不需要等待服务器响应即可返回，进行第二条

最爱奶油花生·2022-12-01 13:58

cartographer源码学习1——整体框架介绍

主要参考链接：AprilLee的cartographer源码详细解读slamcode的cartographer源码分析cartographer超详细注释代码cartographer官网一.代码框架cartographer开源代码主要包含两个部分：casrtographer、cartographer_ros。cartographer主要负责处理来自激光雷达、IMU、里程计的数据，并基于这些数据进行地

重点大专肄业生·2022-12-01 12:28

Pytorch基础——张量

、张量的形状4、张量的索引、切片5、张量形状的改变6、张量的广播机制7、如何将numpy转换成Tensors8、常用操作8.1、torch.cat()8.2、torch.squeeze、torch.unsqueeze8.3

企鹅家的北极熊·2022-12-01 09:28

pytorch神经网络因素预测_【pytorch】学习笔记（四）-搭建神经网络进行关系拟合...

importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqueeze

weixin_39903538·2022-12-01 08:43

Tensor的操作1(索引、切片、维度变换)

目录索引selectbyindex选择性的获取元素对指定维度采样指定的元素省略性写法带mask的选法先将tensor打平再选择Tensor的维度变换viewsqueezeandunsqueezeunsqueezesqueezerepeatandexpandtransposeandpermutetransposepermute

leeyns·2022-12-01 04:29

Pytorch 扩展tensor维度

1、扩展1维input=torch.randn(256,192,192)input=torch.unsqueeze(input,0)2、扩展多维input=torch

落花逐流水·2022-12-01 00:07

Pytorch学习笔记——Linear模型源码学习

文章目录前言源码解读常量声明和类型提示初始化方法关于Parameter的讨论前言线性模型是最基本的模型，但包含了很多知识点，本文通过阅读pytorch的源码学习Linear层的构造和实现。

coder1479·2022-11-30 22:35

一文速通MybatisPlus

乐观锁和悲观锁测试乐观锁单线程成功的例子乐观锁多线程失败案例查询操作分页查询删除操作删除单个删除多个按map删除逻辑删除性能分析插件p6spy条件查询器wrapperisNotNull匹配不为空的eq匹配相等between查询区间like模糊匹配insql

执久呀·2022-11-30 20:06

源码学习之MyBatis的底层查询原理

导读本文通过MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本）入手，分析MyBatis的一次完整的查询流程，从配置文件的解析到一个查询的完整执行过程详细解读MyBatis的一次查询流程，通过本文可以详细了解MyBatis的一次查询过程。在平时的代码编写中，发现了MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本），由于现在很多工程中的版本都是低于3.4.5的，因此在这里用一个简单的例子复

·2022-11-30 19:53

torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()详解

1.torch.squeezetorch.squeeze(input,dim=None,*,out=None)input:输入的张量dim:选择需要降维的维度，默认是Nonesqueeze的主要作用是降维。示例展示x=torch.zeros(2,1,2,1,2)print(x.shape)x=x.squeeze()print(x)print(x.shape)x=torch.zeros(2,1,2,

hj_caas·2022-11-30 13:05

torch 中的torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

2.torch.unsqueeze(input,dim,out=None)插入一个维度唯一的维度dim=0原样输出，dim=1在山上插入维度为1的维度,dim=2在列上插

快乐的小肖·2022-11-30 13:34

pytorch学习中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的区别与用法

1.torch.unsqueeze详解torch.unsqueeze(input,dim,out=None)torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。

白羊是小白·2022-11-30 13:02

PyTorch的torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数

sequeeze()函数二、unsequeeze()函数三、size()函数四、torch.cat函数在Pytorch做深度学习过程中，CNN的卷积和池化过程中会用到torch.cat、squeeze()、unsqueeze

Dr.sky_·2022-11-30 13:32

torch.unsqueeze与torch.squeeze

unsqueeze扩充数据维度，在从0开始的指定位置上增加一维（维度为1）x=torch.rand(2,3)y=torch.unsqueeze(x,1)y=torch.unsqueeze(y,0)print

长命百岁️·2022-11-30 13:29

torch.squeeze和torch.unsqueeze

torch.squeeze作用：去除size为1的维度。当维度大于等于2时，squeeze()无作用。>>>x=torch.zeros(2,1,2,1,2)>>>x.size()torch.Size([2,1,2,1,2])#可以看出size=1的维度有第二维（对应下标1）和第四维（对应下标3）>>>y=torch.squeeze(x)#去除size为1的维度，即第二维和第四维>>>y.size(

知己不识君·2022-11-30 13:28

torch.stack torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()

T1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])T2=torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape)print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape)print(torch.stack((T1,T2),dim

rrr2·2022-11-30 13:57

【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueeze函数

【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueezetorch.squeeze（input，int）返回一个张量，其可以在原来的input的shape基础之上，压缩维度，比如输入的

Rssevenn·2022-11-30 13:56

pytorch语法日常之torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze()torch.squeeze(input,dim=None,out=None)其中参数分别为:input(Tensor)–输入张量dim(int,optional)–如果给定，则input只会在给定维度挤压out(Tensor,optional)–输出张量作用：降维将输入张量形状中维度为1的去除并返回。当给定具体的dim时，那么挤压操作只在给定维度上,dim=0将会

代辰·2022-11-30 13:55

torch.squeeze和torch.unsqueeze用法

一、torch.squeeze用法torch.squeeze可以对tensor的维度进行压缩。>>>d=torch.arange(6).view(1,2,1,3)>>>dtensor([[[[0,1,2]],[[3,4,5]]]])>>>d.shapetorch.Size([1,2,1,3])不加参数直接调用torch.squeeze函数>>>d.squeeze()tensor([[0,1,2],

久许·2022-11-30 13:24

pytorch学习中 torch.squeeze() 维度进行压缩和torch.unsqueeze()维度进行扩充的用法

torch.squeeze()这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N)就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N)a中去掉指定的定的维数为一的维度。

CV-杨帆·2022-11-30 13:52

【深度学习】torch.squeeze()移除维度函数 | torch.unsqueeze()增加某一维度函数 | pytorch

文章目录前言一、torch.squeeze()函数二、torch.unsqueeze()函数前言这两个函数在pytorch框架下的深度学习经常用到，这次把它们记录一下。

今天一定要洛必达·2022-11-30 13:18

Spirng 痛苦源码学习（一）——总起spring（一）

文章目录前言一、总览Spring的bean1）bean的过程【先了解具体的生命周期后面弄】2）hellospring简单bean操作二、总览AOP-1、testcoding-2、-debug-3、-总结debug三、总览事务-1、-testcoding-2、debugging-3、事务失效-4、事务总结前言对于spring来说最重要的两个特性就是老生常谈的IOC和AOP，这两个大哥先放一放。那我就

甲乙Rocket·2022-11-30 12:26

学习Retrofit后，你还需要明白这些……

在学习Retrofit后，由于它本身就是OKHttp的封装，面试中也经常会被一起问到；单纯的解析它的源码学习难免会有点无从下手，往往让人抓不住重点，学习效率并不是很高，本文从提出几个问题出发，带着问题去思考学习

小米椒……·2022-11-30 12:25

二、yolov5原理与源码学习

提示：本专栏文章仅仅是个人学习记录过程，如有错误，欢迎评论！文章目录前言一、detect.py的学习1.目录的创建过程2.GPU的设置过程3.数据的加载过程4.后处理NMS过程5.推理结果解析过程二、train.py的学习1.parse_model过程2.create_dataset过程总结前言首先通过上一篇中提供的百度云链接下载yolov5-5.0的源码文件，这里使用的测试数据是mytest_v

礼拜五不眠夜·2022-11-30 11:39

Mybatis 缓存

①、在⼀个sqlSession中，对User表根据id进⾏两次查询，查看他们发出sql语句的情况@Testpublicvoidtest1(){//根据sqlSessionFactory产⽣sessionSqlSessionsqlSession

dingchengyu·2022-11-30 09:57

Pytorch基础-张量基本操作

目录文章目录目录一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather

嵌入式视觉·2022-11-30 06:21

【解决方案】解决c++调用exosip是报错问题

问题描述：vs2013调用exosip库时报errorLINK2001无法解析的外部符号_DnsQueryConfig@24.如下图：解决方法：项目属性->链接器->输入->附加依赖项中添加Dnsapi.lib

张晓峰---新征程·2022-11-30 03:25

com.alibaba.druid.support.logging.JakartaCommonsLoggingImpl.

问题：IDEA调试JDBC出错：com.alibaba.druid.support.logging.JakartaCommonsLoggingImpl.errorcreateconnectionSQLException

是草莓熊吖·2022-11-29 16:20

人工智能常见术语速查手册

人工智能常见术语速查手册=========AIDfis“degreesoffreedom,”SumSqis“sumofsquares,”MeanSqis“meansquares”(shortformean-squareddeviations

开心自由天使·2022-11-29 14:30

深度学习常见损失函数总结+Pytroch实现

文章目录一、引言二、损失函数1.均方差损失（MeanSquaredErrorLoss）2.平均绝对误差损失（MeanAbsoluteErrorLoss）3.交叉熵（CrossEntropyLoss）（1

像风一样自由的小周·2022-11-29 14:51

深度学习——回归问题

损失函数如下：损失函数也成为MeanSquaredError(MSE)找到损失函数后，通过损失函数找损失最小的函数f，也就是确定w和b。梯度

Small___ming·2022-11-29 10:55

torch.stack()和torch.cat()的区别

torch.stack()可以通过torch.cat()表达，即torch.stack(tensors,dim)等价于torch.cat([tensor.unsqueeze(dim)fortensorintensors

CarrotLY·2022-11-29 10:20

Vue 2.x源码学习：render方法、模板解析和依赖收集

众所周知，Vue的脚手架项目是通过编写.vue文件来对应vue里组件，然后.vue文件是通过vue-loader来解析的，下面是我学习组件渲染过程和模板解析中的一些笔记。之前的笔记：应用初始化大致流程数据响应式改造Vue实例挂载方法$mount一个普通vue应用的初始化：importVuefrom"vue";importAppfrom"./App.vue";Vue.config.productio

·2022-11-28 16:50

Big O notation 算法复杂度计算方法

常见的算法复杂度O(1)：ConstantComplexity常数复杂度O(N)：线性时间复杂度O(N^2)：NsquareComplexity平方O(N^3)：NsquareC

栋先生·2022-11-28 13:56

机器学习笔记-线性神经网络

线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则（最小均方规则），即LMS（LeastMeanSquare）算法来调整网络的权值和偏置值。结构图如下。

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

Stanford coreNLP源码学习(1)

代码//openieisdependentontokenize,ssplit,pos,depparsepublicclassTry1{publicstaticvoidmain(String[]args){Propertiesprops=newProperties();//props是一个类似map的结构props.put("annotators","tokenize,ssplit,pos,lemm

zxye·2022-11-28 08:38

R语言| 16. 预测模型变量筛选: 代码篇 cox模型选择变量筛选

|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)常见回归模型评估方法平均绝对误差，MeanAbsoluteError(MAE)：预测值与真实值之间平均相差多大；均方误差，MeanSquareError

YoungLeelight·2022-11-28 03:23

【MeanSquaredError报错&】module ‘tensorflow.python.keras.losses‘ has no attribute ‘MeanSquaredError‘

tf.keras.losses.MeanSquaredError()在低版本的tensorflow不可用，在官网看到似乎1.15以上版本才有用，反正我的1.7用不了，重新安装tensorflow1.15

Love绘梨衣的Mr.lu·2022-11-28 01:56

RecyclerView源码学习笔记二（缓存机制）

在本文我们继续学习RecyclerView缓存的相关知识。缓存分为缓存取出和缓存存入，首先来分析下缓存取出：一、缓存取出在上一篇文章中，我们分析到了一个比较关键的方法--layoutChunk，再来看下其源码：voidlayoutChunk(RecyclerView.Recyclerrecycler,RecyclerView.Statestate,LayoutStatelayoutState,La

WonderSky_HY·2022-11-27 22:45

Yolov5_DOTA_OBB源码学习

yolov5旋转框的版本地址：https://github.com/hukaixuan19970627/YOLOv5_DOTA_OBB一、配置文件B站学习地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Pq4y1S7Q4?p=73在项目的model文件夹下有各个版本的yolov5的yaml配置文件，从s-m-l-x网络依次变大，下面是yolov5m.yaml的代码内容。运

北极冰川的岛屿·2022-11-27 17:22

常见损失函数总结（二）

回归损失函数（1）MeanSquareError（L2损失）图像为：（2）MeanAbsoluteError(L1损失)图像为：我们可以从公式很容易的得到，MAE在处理异常值方面相比MSE有更好的表现。

XiaomengYe·2022-11-27 14:59

常见的损失函数

2、回归问题的损失函数2.1均方差损失均方差MeanSquaredError(MSE)损失是机器学习、深度学习回归

先锋小牛·2022-11-27 14:26

深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数，包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝

欣一2002·2022-11-27 08:58

损失函数整理（分类和回归）

交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）权重交叉熵损失函数（Weightedcross-entropylossfunction）FocalLoss回归损失点回归损失均方差损失MeanSquaredEr

CharlesWu123·2022-11-27 08:46

深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)

@TOC总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及SmoothL1_loss损失函数的优缺点1、常见的MSE、MAE损失函数1.1、均方误差MSE均方误差（MeanSquareError,MSE）是回归损失函数中最常用的误差

ClFH·2022-11-26 23:27

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