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Mybatis SqlSessionFactory与SqlSession详细讲解

目录SqlssionFactory创建SqlSessionFactorySqlSessionTemplateSqlSessionInterceptorSqlSession创建一个SqlSessionSqlSession
·2022-11-21 14:29

【机器学习】线性回归常用的几种衡量指标

一、MSE（MeanSquaredError）名称：均方误差公式：二、RMSE（RootMeanSquaredError）名称：均方根误差公式：三、MAE（MeanAbsoluteError）名称：平均绝对值误差公式
zbchenchanghao·2022-11-21 02:06

pytorch

view改变维度a=torch.arange(0,6)#[[0,1,2],[3,4,5]]a=a.view(2,3)unsqueeze#a=[[0,1,2],[3,4,5]]#在第1维增加维度下表从0开始
wsp+·2022-11-21 00:07

【2】谷歌2021模型量化白皮书《A White Paper on Neural Network Quantization》

2021google模型量化白皮书导读离线量化（PTQ）量化范围设置Min-max方法Meansquarederror（MSE）CrossentropyBNbasedrangesetting方法比较Cross-LayerEqualization
一颗磐石·2022-11-20 12:47

机器学习：回归模型的评价指标

1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：要点
Xiaofei@IDO·2022-11-20 08:01

机器学习中回归问题的性能指标

目录1.均方误差-MSE（MeanSquaredError）2.均方根误差（RMSE）3.平均绝对误差-MAE4.R-Squared--决定系数-R2参考链接：在机器学习中，在进行回归问题处理过程中，如何评价该回归模型是否与另一个回归模型有区别
蓝色的星火·2022-11-20 07:50

回归评价指标:MAE、MSE、RMSE、MAPE和R-Squared

MAE平均绝对误差（MeanAbsoluteError）MSE均方误差（MeanSquaredError）RMSE均方根误差（RootMeanSquareError）MAPE平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError
拟禾·2022-11-20 05:11

图像质量评估指标

1.MSE(MeanSquaredError）均
kk不困·2022-11-20 05:39

CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling ‘cublasSgemm’

torch版本的匹配问题，低版本的gpu驱动，尝试换成11.0以下的cuda版本；高版本的驱动，可以换成11.0以上的cuda版本；参考链接：Vertices=torch.matmul(vertices.unsqueeze
Poplar008·2022-11-20 05:29

ssm中，使用Druid连接池来连接mysql数据库报错

Druid-ConnectionPool-Create-1383178166][com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource]-[ERROR]createconnectionSQLException
高冷皮先生·2022-11-19 22:24

目标检测中的类别损失和定位损失

BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的交叉熵损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.L2Loss均方误差损失（MeanSquareError
Miraclo_acc·2022-11-19 21:59

torch.unsqueeze || torch.size()和tensor.shape的区别

output=torch.unsqueeze(input,dim=0)dim=0在0维度加一个维度importtorchx=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(x)
午字横·2022-11-19 14:11

深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

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平均绝对误差损失MeanA
Wang_AI·2022-11-19 08:34

pytorch tensor张量维度转换

#view()转换维度#reshape()转换维度#permute()坐标系变换#squeeze()/unsqueeze()降维/升维#expand()扩张张量#narraw()缩小张量#resize_
夏日轻风有你·2022-11-19 08:14

squeeze和unsqueeze

a.shapetorch.Size([3,3])#dim的范围在[-input.dim()-1,input.dim()+1),左闭右开区间，如果dim是负数，dim=dim+input.dim()+1.b0=a.unsqu
陌尘小小·2022-11-19 08:14

pytorch中的squeeze()与unsqueeze() 包懂

squeeze下文是根据官方文档的定义给出的代码解释torch.squeeze(input,dim=None)→Tensor不传入dim不传尺寸时候，返回一个张量，其中删除了大小为1的输入的所有维度。例如，如果输入的形状为：（A×1×B×C×1×D）则输出张量的形状为（A×B×C×D）代码演示importtorcha=torch.tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]])b=tor
dzm1204·2022-11-19 07:24

预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

原文链接：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/87856780假设：预测值：真实值：MSE均方误差（MeanSquareError）范围
蔓越莓饼圈·2022-11-19 04:42

常用的损失函数

jittor.nn—Jittor1.3.2.6文档(tsinghua.edu.cn)paddle的实现：Paddle框架下常用损失函数总结和实现-飞桨AIStudio(baidu.com)目录一、回归损失函数1.1MSE[均方误差MeanSquareError
LZ_夕阳之后的黑夜·2022-11-18 23:53

大师兄的数据分析学习笔记(三十四）：模型评估（三）

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）大师兄的数据分析学习笔记(三十五）：总结三、聚类模型评估聚类模型评估的两个关键指标分别是RMS和轮廓系数：RMS(RootMeanSquare)：RMS
superkmi·2022-11-18 18:32

大师兄的数据分析学习笔记(三十四）：模型评估（三）

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）大师兄的数据分析学习笔记(三十五）：总结三、聚类模型评估聚类模型评估的两个关键指标分别是RMS和轮廓系数：RMS(RootMeanSquare)：RMS
superkmi·2022-11-18 18:32

pytorch中欧式距离

importtorchdefeuclidean_dist(x,y):#x:NxD#y:MxDn=x.size(0)m=y.size(0)d=x.size(1)assertd==y.size(1)x=x.unsqueeze
zhouyiiii11111·2022-11-16 17:22

径向基函数RBF神经网络相关函数设置

其调用格式为[net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DE)其中，P为Q组输入向量组成的RQ维矩阵；T为Q组目标分类向量组成的SQ维矩阵；GOAL为均方误差目标(MeanSquaredErrorGoal
matlab科研中心·2022-11-16 10:36

机器学习-模型评估指标与计算方法

回归模型评价回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared等，我们假设预测值和真实值为：MSE，均方误差（MeanSquareErro
taoKingRead·2022-11-15 14:08

机器学习常用的几种损失函数

机器学习常用的几种损失函数，包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝对误差损失MeanAbsoluteErrorLoss、HuberLoss、分位数损失QuantileLoss、交叉熵损失函数
Just Jump·2022-11-15 09:53

【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、

zero-oneloss)2、Logisticloss3、Hingeloss4、指数损失(Exponentialloss)机器学习的损失函数CrossEntropyLossFunction（交叉熵损失函数）交叉熵优点MeanSquaredError
有情怀的机械男·2022-11-13 11:37

吴恩达深度学习笔记-优化算法(第5课)

梯度下降算法二、理解mini-batch梯度下降法三、指数加权平均四、理解指数加权平均五、指数加权平均值的偏正修差六、动量梯度下降法(gradientwithmomentum)七、RMSprop(rootmeansquareprop
快乐活在当下·2022-11-12 17:30

MySQL报错 Failed to validate connection com.mysql.cj.jdbc.ConnectionImpl

报错：springboot项目向MySQL请求SqlSession时报错CreatinganewSqlSessionSqlSession[org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession
我有一只肥螳螂·2022-11-11 23:42

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）

MSE(MeanSquareError)：由于MAE取导比较麻烦
superkmi·2022-11-11 19:03

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）

MSE(MeanSquareError)：由于MAE取导比较麻烦
superkmi·2022-11-11 19:03

数据结构与算法的常见时间复杂度和空间复杂度

O(n^2)：NsquareComplexity平方。O(n^3)：NcubeComplexity立方。O(2
qq_41822751·2022-11-11 10:38

【Matlab代码】图像去噪评价指标-峰值信噪比-均方根误差、归一化相关性

均方根误差另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(MeanSquareerror,MSE)法，即MSE值越小，表明
matlab科研中心·2022-11-09 19:58

MSE、RMSE、MAE、R方等指标整理

MSEMSE（meansquarederror，均方误差），其公式为：mse=1m∑i=1m(yi−y^i)2mse=\frac{1
superY25·2022-11-09 04:29

【OpenCV-Python】：图像PSNR、SSIM、MSE计算

目录一、MSE（MeanSquaredError）均方误差二、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）峰值信噪比三、SSIM（structuralsimilarity）结构相似性四、
米开朗琪罗~·2022-11-08 16:30

计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例

MSE（MeanSquaredError）均方误差MSE公式MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。
m0_61899108·2022-11-08 15:28

【推荐收藏】机器学习12种回归评价指标(附Python代码)

MeanAbsoluteError，MAEMeanBiasError(MBE)RelativeAbsoluteError(RAE)MeanAbsolutePercentageError(MAPE)MeanSquaredError
Python数据挖掘·2022-11-08 09:41

pytorch入门（七）：unsqueeze

unsqueeze1、升维2、用None来实现1、升维unsqueeze用来改变Tensor的维度，把低维的Tensor变为高维的Tensor。
ygys1234·2022-11-07 09:13

2021李宏毅机器学习（2）：PyTorch

2021李宏毅机器学习（2）：PyTorch1基础内容1.1产生tensor1.2squeeze压缩维度1.3unsqueeze展出维度1.4transpose转置1.5cat指定dimension连接多个
三耳01·2022-11-06 14:56

数字图像处理六：图像质量评价标准&图像编码

对图像的去噪效果，最常用的评价指标是峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio，PSNR），其计算公式如下：其中，MSE指均方误差（MeanSquareError，各像素点灰度值误差平方的平均数
XianhengL·2022-11-06 13:14

图像处理之图像质量评价指标RMSE(均方根误差)

一、RMSE基本定义MSE全称为“RootMeanSquareError”，中文意思即为均方根误差，是衡量图像质量的指标之一。
Hard Coder·2022-11-06 13:44

图像质量评估指标：SNR、PSNR、MSE和SSIM

图像质量评估指标一般进行图像噪声的评估手段有四种，分别是：信噪比(SignaltoNoiseRatio,SNR)峰值信噪比(PeakSignaltoNoiseRatio,PSNR)均方误差(MeanSquareError
奋斗的西瓜瓜·2022-11-06 13:12

图像质量评估指标：MSE，PSNR，SSIM

的计算方法MSE与PSNR的问题SSIM的理念与计算方法理念概念准备公式理解基本元素三原则亮度、对比度、结构的相似度指标设计最终公式程序计算方法计算公式推导程序MSE与PSNR的计算方法MSE:MeanSquareError
拜阳·2022-11-06 13:08

图像处理之图像质量评价指标MSE(均方误差)

一、MSE基本定义MSE全称为“MeanSquareError”，中文意思即为均方误差，是衡量图像质量的指标之一。
Hard Coder·2022-11-06 13:07

Numpy,Tensor(Pytorch) 使用对照

矩阵NumpyTensora.size\矩阵元素数量a.shapea.shape形状大小属性操作NumpyTensornp.expand_dims(a,axis=1)a.unsqueeze(1)升维np.squeeze
cycyco·2022-11-06 07:31

时间序列分析 | SVM支持向量机时间序列预测（Matlab完整程序）

时间序列分析|SVM支持向量机时间序列预测（Matlab完整程序）目录时间序列分析|SVM支持向量机时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标步骤介绍完整程序预测结果评价指标Meansquarederror
小橘算法屋·2022-11-04 01:24

机器学习笔记——决策树之回归树

（参考资料：菜菜的sklearn）重要参数，属性及接口criterion1)输入"mse"使用均方误差meansquarederror(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准
Nuyoahgyc·2022-11-02 22:01

替换 Wonderware，云原生时序数据库 TDengine 助力工业数字化

以工业时序数据库（TimeSeriesDatabase，TSDB）领域为例，已有多家大型工业企业将原来的WonderwareInSQL/Historian替换为新一代开源时序数据库TDengine。
涛思数据（TDengine）·2022-11-02 18:00

新一代开源时序数据库TDengine有哪些优势？

以工业时序数据库（TimeSeriesDatabase，TSDB）领域为例，已有多家大型工业企业将原来的WonderwareInSQL/Historian替换为新一代开源时序数据库TDengine。
涛思数据（TDengine）·2022-11-02 18:00

存储函数（一）—— 创建存储函数

其语法如下：CREATEFUNCTION函数([参数类型数据类型[,….]])RETURNS返回类型BEGINSQL语句.....RETURN(返回的数据)END与存储过程不同的是，存储函数中不
程序员ken·2022-11-02 06:05

python实现简易数独小游戏

起源既然“数独”有一个字是“数”，人们也往往会联想到数学，那就不妨从大家都知道的数学家欧拉说起，但凡想了解数独历史的玩家在网络、书籍中搜索时，共同会提到的就是欧拉的“拉丁方块（Latinsquare）”
ASS-ASH·2022-10-25 08:04

Pytorch中torch.unsqueeze()和torch.squeeze()函数解析

一.torch.squeeze()函数解析1.官网链接torch.squeeze()，如下图所示：2.torch.squeeze()函数解析torch.squeeze(input,dim=None,out=None)squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor（张量），其中input中维度大小为1的所有维都已删除。举个例子：如果input的形状为(A×1×B×C×1×D)，那么返回
逍遥_yjz·2022-10-24 20:17
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