NSQ

ERROR com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource - create connection SQLException

inited[Druid-ConnectionPool-Create-1572127577]ERRORcom.alibaba.druid.pool.DruidDataSource-createconnectionSQLExcep
时光驿站的印记·2023-01-26 21:11

深度学习笔记（1）（CNN）

均方误差meansquareerror（MSE）：MSE表示了预测值与目标值之间差值的平方和然后求平均。每个样本的平均平方损失。MSE的计算方法是平方损失除以样本数。
来自新世界、·2023-01-26 12:46

SQLAlchemy ORM

SQLAlchemy简介SQLAlchemy是PythonSQL工具箱和对象关系映射器，它为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。
python_菜鸟·2023-01-26 05:24

天池数据--工业蒸汽量预测

选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（meansquareerror）。一、数据分析1
yili_sha11·2023-01-24 08:46

李宏毅机器学习2022-HW3

文章目录系列文章目录问题概述实验部分Simplebaseline：0.50099Mediumbaseline:0.73207Strongbaseline:0.81872Bossbaseline:0.88446ReportQuestionsQ1Q2
sama_AA·2023-01-20 17:12

Spring In Action 5 学习笔记 chapter4 Spring Security部分关键点

关键点问题：原书中创建的User对象在H2database中为关键词，导致h2database报错类似【org.h2.jdbc.JdbcSQLSyntaxErrorException:SyntaxerrorinSQLstatement"droptableifexists
既择远方-风雨兼程·2023-01-20 12:28

pytorch张量运算

Tensor的基本类型转换（float转double，转byte等）torch.arange()、torch.range()、torch.linspace的区别：张量的重排（reshape、squeeze、unsqueeze
guohui0412·2023-01-20 10:25

自适应滤波器更新算法-EP3

文章目录1、PNLMS和IPNLMS算法1.1算法原理2.2算法分析2.3算法分析2、一种改进的时变参数的比例自适应滤波算法2.1算法原理2.2算法分析2.3算法性能评价标准2.3.1均方误差(MeanSquareError
王小二_Leon·2023-01-18 20:56

代码记录（3）

均匀分布【pytorch】torch.randn()标准正态分布【pytorch】torch.normal()离散正态分布【pytorch】torch.linespace()线性间距向量【pytorch】unsqueeze
王大银子·2023-01-17 22:10

推荐系统的离线实验类评价指标

评分预测类均方根误差(RootMeanSquaredError，RMSE)RMSE是真实值与预测值偏差的平方和与样本数比值的平方根，主要是用来衡量真实值与预测值之间的偏差。
tick-tick·2023-01-16 18:15

全连接神经网络与3层神经网络搭建 2022-1-11

人工智能基础总目录深度神经网络一、概念说明1.1各种激活函数优缺点1.2拓扑排序1.3初始化原则与说明1.4优化器介绍1Gradientwithmomentum2RMS-prop(Rootmeansquareprop
偶入编程深似海·2023-01-16 06:31

【MSE/BCE/CE】均方差、交叉熵损失函数理解

文章目录1均方误差(MeanSquaredError,MSE)1.1MSE介绍1.2MSE为何不常用于分类1.3那什么常用于分类呢?
寻找永不遗憾·2023-01-15 17:59

PyTorch 入坑十一： 损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss

LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度）交叉熵二分类多分类学习过程同MSE(MeanSquaredError
龙俊杰的读书笔记·2023-01-15 16:21

[:, :,None]和unsqueeze

masked_position=torch.unsqueeze(masked_position,2)和masked_position=masked_position[:,:,None]等价。
fu_gui_mu_dan·2023-01-15 11:00

【Pytorch】unsqueeze() 方法

文章目录一、unsqueeze()方法二、实例参考链接一、unsqueeze()方法unsqueeze()方法起升维的作用，参数表示在哪个地方加一个维度。
信息安全与项目管理·2023-01-15 04:52

pytorch损失函数

L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）pytorch代码：torch.nn.L1Loss()L2Loss（MeanSquaredError，MSE）pytorch代码：torch.nn.MSELoss
豪言成笑谈·2023-01-14 22:46

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence用法

classMyCollate:def__init__(self,pad_idx):self.pad_idx=pad_idx#填充值def__call__(self,batch):imgs=[item[0].unsqueeze
ai-ai360·2023-01-14 19:27

SQL Server中的STRING_SPLIT函数

ThisarticlewillcovertheSTRING_SPLITfunctioninSQLServerincludinganoverviewanddetailedusageexamples.本文将介绍
culuo4781·2023-01-14 18:05

李宏毅机器学习笔记第8周_自动调整学习速率

Trainingcanbedifficultevenwithoutcriticalpoints四、Differentparametersneedsdifferentlearningrate五、Rootmeansquare
MoxiMoses·2023-01-14 15:50

回归，分类评价指标及案例

模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标a、RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差
古月a·2023-01-13 17:01

pytorch基础学习

TensorInitializationFromapythonlistFromaNumpyArrayFromaTensorBySpecifyingaShapeWithtorch.arangeTensorPropertiesDatatypeShapecontiguousUnsqueezeandsqueezeDeviceTensorIndexingOperationBroadcaststati
only粉丝·2023-01-13 06:25

pytorch常用函数API简析与汇总——以备查询

Tensor运算变换torch.Tensor.transpose()&torch.Tensor.permute()torch.cat()&torch.stack()torch.squeeze()&torch.unsqueeze
sherpahu·2023-01-13 06:24

pytorch使用 ROIalign 代码实例

x.shape[0]all_roi_align_feats=[]foriinrange(batch_size):hmap1_s=out_hmap_1[i,:,:,:]hmap1_s=hmap1_s.unsqueeze
CVer_Yxq·2023-01-12 19:56

PyTorch中squeeze()和unsqueeze()函数理解

squeeze(arg)表示若第arg维的维度值为1，则去掉该维度，否则tensor不变。（即若tensor.shape()[arg]==1，则去掉该维度)例如：一个维度为2x1x2x1x2的tensor，不用去想它长什么样儿，squeeze(0)就是不变，squeeze(1)就是变成2x2x1x2。（0是从最左边的维度算起的）>>>x=torch.zeros(2,1,2,1,2)>>>x.siz
Jorwnpay·2023-01-12 17:36

pytorch张量操作

torch.tensor()torch.Tensor()torch.ones_like()/torch.zeros_like()张量和numpy数据的相互转换随机数生成张量张量的操作torch.reshapetorch.unsqueeze
丶夜未央丶·2023-01-12 08:04

回归模型的评价指标

（是否模型预测结果线性和样本真实结果线性更加吻合）1.是否预测到了正确的值1.1均方误差使用均方误差MSE(meansquarede
荼靡，·2023-01-10 16:20

锚框分配算法详解，偏移量代码详解，nms详解

目录锚框分配锚框分配算法代码偏移量计算标记锚框的类和偏移量NMStorch.max和torch.nonzero用法unsqueeze某种锚框生成方法：以输入图像的每个像素为中心生成多个大小和比例不同的边界框
暄染落墨·2023-01-10 11:30

最大似然估计_最大似然估计与最大后验估计

是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法.最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标,强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布,常用的交叉熵损失(crossentropyloss)、均方误差损失(MeanSquareError
weixin_39943926·2023-01-08 16:29

How we redesigned the NSQ- 其他特性及未来计划

在系列文章前面几篇中，介绍了NSQ改造的过程和几个基础特性，本文中我们继续介绍几个高级特性及其使用场景，这些都是结合有赞业务场景总结提炼出来的重要功能。
网安员阿道夫·2023-01-08 13:27

Pytorch改变Tensor维度

1.torch.squeeze()/torch.unsqueeze()squeeze函数是对张量的维度进行压缩，去掉维数为1的维度；相反unsqueeze函数是对张量进行维度扩张。
挣脱惯性，换种人生·2023-01-08 08:08

Pytorch——tensor维度变换

1、常用的api（1）View/reshape可以将一个shape转变成任意一个shape（2）Squeeze/unsqueeze挤压与增加维度（3）Transpose/t/permute（矩阵的传置）
橙子吖21·2023-01-08 08:07

pytorch-Tensor维度变换

▪View/reshape▪Squeeze/unsqueeze▪Transpose/t/permute▪Expand/repeatview/reshape这两个API功能一样importtorcha=torch.rand
霄逸鸿·2023-01-08 08:37

pytorch入门篇2——玩转tensor(查看、提取、变换)

文章目录1tensor数据查看与提取2tensor数据变换2.1重置tensor形状:pytorch.view()2.2增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.s
Dark universe·2023-01-07 18:07

python f检验 模型拟合度_模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）...

回归RMSE(RootMeanSquareError)均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。
亭中意·2023-01-07 15:43

numpy 与 torch中压缩、扩展维度的方法

torch压缩、扩展维度：#扩展维度使用unsqueeze()A=torch.ones(8,8)A=A.unsqueeze(2)A=torch.unsqueeze(A,2)#压缩维度使用squeeze(
springtostring·2023-01-06 12:35

torch.unsqueeze、np.expand_dims详解

1.增加维度：unsqueeze、np.expand_dimstorch版：x.unsqueeze(dim=0)将矩阵x在dim=0维度上增加一个维度。
Python图像识别·2023-01-06 12:03

torch、numpy 矩阵维度相关操作(flatten、unsqueeze、np.expand_dims、numpy.squeeze()、squeeze等）

1.torch.flatten、np.flatten详解2.torch.unsqueeze、np.expand_dims详解3.
Python图像识别·2023-01-06 12:25

Pytorch之parameters net.parameters()

1.预构建网络importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasF#torch.unsqueeze,torch.squeeze
CV-杨帆·2023-01-06 11:35

torch.nn.functional.pad()函数的使用

importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpx=torch.from_numpy(np.arange(8).reshape((2,4)))print(x.shape)xx=torch.unsqueeze
zy_ky·2023-01-06 11:46

机器学习（六）结果分析（过拟合、欠拟合）

/查准率Recall召回率/查全率P-R曲线查准率为纵轴，查全率为横轴，作图F1F1值ConfusionMatrix混淆矩阵ROCROC曲线AUCROC曲线下的面积回归模型常用评估方法：指标描述MeanSquareError
老衲要学习·2023-01-05 20:58

pytorch 如何拼接迭代的tensor

>>>importpytorch>>>input=torch.randn(2,5)>>>input.unsqueeze_(1)tensor([[[-0.1127,0.1031,-1.7152,-0.1951,0.8266
sweettea~·2023-01-05 19:59

Pytorch基础语法

一、张量类型检查，维度，生成1.数据类型：2.类型检查：3.张量维度：4.张量生成：直接定义：类型转换：随机生成：其他方法：二、索引与切片三.维度变换1.view/reshape2.Squeeze/unsqueeze3
拉布卡西·2023-01-05 13:34

机器学习：线性回归模型的评价方法 MSE, MAE, R2

1.MSE（mean_squared_error）：均方误差mean_squared_error：均方差（Meansquarederror，MSE），该指标计算的是拟合数据和原始数据对应样本点的误差的平方和的均值
wmsofts·2023-01-05 09:12

[损失函数]——均方差

1.均方差损失函数(MeanSquaredError,MSE)均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，公式为：MSE=1N(y^−y)2MSE=\frac{1}{N}(\hat{y}
Pr4da·2023-01-05 02:56

[ch03-01] 均方差损失函数

3.1均方差函数MSE-MeanSquareError。该函数就是最直观的一个损失函数了，计算预测值和真实值之间的欧式距离。预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小。
lylDaisy·2023-01-05 02:23

MAE vs RMSE 如何通俗的比较两个度量

平均绝对误差MAE（meanabsoluteerror）和均方根误差RMSE（rootmeansquarederror)是衡量变量精度的两个最常用的指标，同时也是机器学习中评价模型的两把重要标尺。
凝眸伏笔·2023-01-05 00:26

L1、L2、Smooth L1损失函数

L2L2也就是常说的均方误差MeanSquareError（MSE）优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解。缺点
liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

numpy 与 torch中压缩、扩展维度的方法

numpy与torch中压缩、扩展维度的方法稍有不同torch压缩、扩展维度：#扩展维度使用unsqueeze()A=torch.ones(8,8)A=A.unsqueeze(2)A=torch.unsqueeze
夏日轻风有你·2023-01-04 15:23

机器学习回归评价指标 Regression risk metrics

机器学习回归评价指标，一些Regressionriskmetrics整理自用ŷ_i是第i个样本的预测值，y_i是相应的真实值，评估n个样本点的方法,其中MSE(均方误差)MeanSquareErrorfromsklearn.metricsimportmean_squared_errormean_squared_error
是个摆子·2023-01-03 21:42

3D机器学习（4）：pytorch入门3：张量的拼接与拆分、张量的运算、张量的统计

Broadcast功能=自动插入扩展=unsqueeze+expand=扩张+复制填充Cat=concat拼接，两个班的人合并成4+5=9人。
朱攀乖·2023-01-03 19:56
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