PHP数组函数总结

pytorch/python 常见的函数总结 自用

pytorch/python常见的函数总结自用torch.normal(0,1,(n,dim))0,1正态分布，n*dimnp.power(x1,x2)可以是整数或数组，数组的时候，x1[i,j]**x2
RainyDay7·2022-12-11 19:29

深度学习20问--知识点1

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1、退化2、伪标签Pseudo-Label3、网格搜索Gridsearch4、激活函数总结ReluLeakyReLUPRelu（参数化修正线性单元）RReLU（随机纠正线性单元
飞翔的河马F·2022-12-11 14:55

Rust的结构体类型的使用

宏调试结构体方法与关联函数多参数的方法关联函数总结结构体的创建创建结构体创建一个最简单的结构体：structinfo{name:String,age:u32,address:String}要点：使用struct
HugeYLH·2022-12-11 12:01

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备3

文章目录前言一、字符串操作1.1字符串对象方法1.2正则表达式1.3pandas中的向量化字符串函数总结前言由于Python在字符串和文本操作上的便利性，使得Python成为一个流行的原生数据集操作语言已经有很长时间了
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

pytorch BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 通俗易懂理解

pytorchBatchNormLayerNormInstanceNormGroupNorm通俗易懂理解认识批量数据四种归一化的异同点调用pytorch内的函数，讲解相关参数实验理解，手动计算，结合pytorch内的函数总结
石南~·2022-12-10 17:15

PyTorch中AdaptiveAvgPool函数总结

1维情况：importtorchimporttorch.nnasnn#out_sizem=nn.AdaptiveAvgPool1d(5)input=torch.randn(1,64,3)output=m(input)print(output.size())#torch.Size([1,64,5])说明：1是n，样本个数，64是c，通道数。3是特征大小。不管你输入是多少，平均池化到5维。2维(2d情
AI视觉网奇·2022-12-10 12:58

基于深度学习的图像超分辨率 损失函数总结

本文总结了近年来在基于深度学习的图像超分辨率论文中使用过的损失函数，欢迎补充。1.L1损失L1损失，也被称为最小绝对偏差（LAD），最小绝对误差（LAE）。计算的是实际值与目标值之间绝对差值的总和。在有监督的图像超分辨率任务中，目标是使得生成的图像（SR）尽可能接近真实的高分辨率图像（HR），使用L1损失计算的则是SR和HR对应像素位置的值的误差。使用L1损失的模型（有的模型使用了不止一种损失函数
刘芋儿·2022-12-10 10:07

C#中static的详细用法实例

目录前言一、静态类1、静态类的主要特性：2、静态类与私有构造函数区别:二、静态成员三、静态方法四、静态构造函数五、静态成员的存储5.1静态全局变量5.2静态局部变量5.3静态数据成员5.4静态成员函数总结前言
·2022-12-08 19:47

目标检测中预测框回归优化IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU（二）

目录IOUGIOUDIOUCIOUIOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数对比EIOU计算和损失函数总结目标检测分为：目标分类+目标定位两个任务。
小于同学饿了·2022-12-08 17:02

支持向量机核技巧：10个常用的核函数总结

支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。一般情况下算法试图学习一个类的最常见特征(区分一个类与另一个类的特征)，分类是基于学习到的这些代表性特征(因此分类是基于类之间的差异)。支持向量机的工作方式正好相反。它会找到类之间最相似的例子，这些就是支持向量。SVM的核方法核或核方法(也称为内核函数)是
deephub·2022-12-06 20:43

python中所有math函数,Python的常用math函数总结（二）

Ratethispost我在上一篇(《Python的常用math函数总结(一)》)里，对一些常见的math函数进行了总结，但正如我们所知道的，python是一个及其“人性化”的语言，意思是，只要你想的，
weixin_39850331·2022-12-06 15:50

php数组性能,PHP数组性能

这是我第一个关于Stackoverflow的问题，请跟我一起。我测试一个二进制包装的算法，我选择PHP来模拟它，因为它是我的面包和黄油的语言，现在。正如你可以看到http://themworks.com/pack_v0.2/oopack.php?ol=1它工作相当不错，但你需要等待10-20秒100矩形包装。对于一些难以处理的集合，它会达到php的30s运行时限制。我做了一些分析，它表明，大多数时
葆宁seismologist·2022-12-06 03:33

R语言apply系列函数实例详解

目录前言一、apply()函数二、lapply()函数三、sapply()函数四、tapply()函数五、mapply()函数总结前言在R语言中，apply系列函数可以对向量、矩阵、数据框一次性对整体数据应用函数运算
·2022-12-05 19:08

2-分类问题 SVM 核函数

目录一，核函数的引入二，核函数的定义三，核函数介绍：四，核函数总结：一，核函数的引入世界上本来没有两个完全一样的物体，对于所有的两个物体，我们可以通过增加维度来让他们最终有所区别，比如说两本书，从(颜色
像影子追着光梦游_·2022-12-05 16:31

pytorch中基础函数介绍

文章目录前言一、pytorch1.unsqueeze()函数2.stack()函数3.view()函数4.repeat()函数5.max()函数6.torch.squeeze()函数总结前言在深度学习中
weixin_43596852·2022-12-03 19:19

R语言 方差分析

函数总结：处理数据pivot_longer()mutate(factor)arrange()count()summarise()levels()查看因子变量各水平，table()查看频数，hist(as.numeric
基督徒Isaac·2022-12-03 16:06

第五章 定积分&反常积分

定积分的计算四个方法两个公式常见考题：题型一、定积分的概念，性质以及几何意义求极限是否使用定积分定义or夹逼原理使用定积分的几何意义需要确保下限比上限小：题型二、定积分的计算题型三、变上限积分变上限积分函数总结
LaVine·2022-12-02 17:28

解决React报错Functions are not valid as a React child

目录总览调用函数总结总览产生"FunctionsarenotvalidasaReactchild.ThismayhappenifyoureturnaComponentinsteadoffromrender
·2022-12-02 14:13

逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归的原理最常用的训练模型方法——梯度下降法逻辑回归的损失函数总结什么是逻辑回归？首先，什么是逻辑回归呢？当你看到这个名字的时候，你可能会被他误导，认为他是做回归的，实际上，他是一个分类模型。
小夏refresh·2022-12-01 10:10

pytorch 常用函数总结

  在进行使用pytorch进行数据处理的使用，对于其中涉及的函数不是特别了解，导致在使用的时候，需要不断的翻阅资料，去查找某个方法如何使用，对于其产生的结果不是十分了解。以下对于pytorch中我遇到的常用函数进行归纳总结，并不进行完善，以供学习。1常用的几种参数总结1.1dim参数dim这一参数通常指的是维度，其维度设置如下图所示：图片源于【PyTorch】PyTorch中的dim其中参考实例
Re:fused·2022-12-01 07:13

TensorFlow2中tf.data.Dataset对象的使用(常用函数总结)

文章目录1导包2Dataset数据创建3数据随机打散4设置批大小5重复数据6数据映射7数据拼接8打包成元组9数据补充10数据过滤11设置缓冲区tf.data.Dataset接口是一个生成Dataset数据的高级借口，在对于大型数据集的处理中有很大帮助，同时这也是官方推荐使用的数据处理方式。1导包importtensorflowastfimportnumpyasnp2Dataset数据创建1从列表中
宛如近在咫尺·2022-11-30 18:40

el-table可编辑表格，实现输入数据检验，且失去焦点即修改成功。

文章目录前言一、示例效果展示：二、完成步骤1.VUE前端代码2.内容讲解数据绑定关键函数总结附录完整代码前言提示：创作背景在完成大四综合实践的过程中，需要一个VUE前端可编辑表格界面，可以实现成绩的录入提交功能
』探索『·2022-11-30 03:22

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）信息论中的熵a.熵b.相对熵（KL散度）c.交叉熵（2）常见的交叉熵函数a.one-hot编码b.SoftMax函数和Sigmoid函数c.交叉熵损失函数（3）Pytroch实现交叉熵损失函数a.
像风一样自由的小周·2022-11-29 14:51

【图多预警】Pandas绘图函数总结

文章目录简介条形图折线图箱线图直方图饼图散点图和六边形分箱图简介pandas中提供了plot函数用以绘图，并通过kind参数选择具体的图像类型。method绘图类别method绘图类别'line'折线图[默认使用]'area'堆叠面积图'bar'纵向条形图'barh'横向条形图'kde'概率分布图'density'概率分布图'box'箱线图'hist'数据直方图'pie'饼图'scatter'散点
微小冷·2022-11-29 11:29

Pytorch学习--回归损失函数总结

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。常见的损失函数例如L1、L2损失函数。除此之外，还有Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失。在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如是
一只小小的土拨鼠·2022-11-29 09:05

pyspark创建空的DataFrame

schema的DataFrame直接创建空的DataFrame法1：直接传递[]通过空RDD创建空DataFrame法2：通过spark.createDataFrame(rdd)函数法3：通过rdd.toDF函数总结前言做大数据分析时
November丶Chopin·2022-11-28 09:11

Python中的循环的用法——for循环和while循环

二、while循环三、for循环四、range函数总结前言主要介绍循环是什么、循环的两种方式while循环和for循环，以及其具体用法，介绍了range函数的使用，最后通过一个例子对全文进行总结，如果不想看文字
小菜鸟飞·2022-11-28 08:27

OpenCV4.5.5学习笔记（五）：图像的载入、显示和输出的学习（imread，imshow，namedwindow，imwrite，createTrackbar与SetMouseCallback）

imshow()函数三、创建窗口：namedwindow()函数四、输出图像到文件：imwrite()函数五、创建滑动条：createTrackbar()函数六、鼠标的操作：SetMouseCallback()函数总结前言笔者本科时候有幸接触了
有名企梦的小菜鸡·2022-11-27 17:28

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。但MAE的梯度始终保持不变，在使用诸如梯度下降等优化算法时，即使error很小而梯度依然会很大，这样不能在最优点附近有效的收敛，所以要通过缩小学习率来调节。(3)HuberLosshuberloss
XiaomengYe·2022-11-27 14:59

【常见的损失函数总结】

文章目录损失函数的定义神经网络的学习为何要设定损失函数？常见的损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.对数损失函数3.平方损失函数MSE(均值平方差）4.Hinge损失函数5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction)损失函数的定义损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。损失函数用来评价模型的预测值
菜菜雪丫头·2022-11-27 14:23

Matplotlib中的fill_between总结

Matplotlib中的fill_between()函数总结  最近在处理数据的时候，需要从数据集合中选出数据来作为训练集，不同的筛选规则得到的数据块的分布一样，所以就想查看一下选取了那些数据块，比如将选中的数据换一种颜色来表示
kabuto_hui·2022-11-27 09:49

神经网络常见激活函数总结

最近在看大佬们整理的吴恩达老师的深度学习笔记，在这里总结一些常用的激活函数，以及它们的特点和选择。sigmoid函数Sigmoid是基础的非线性的激活函数，作用是将输入的连续实值变换为0和1之间的输出。对于非常大的负数，输出为0；对于非常大的正数，输出为1。它的数学公式为：函数图像如下图：tanh函数tanh函数的值域位于(-1,1)之间，且穿过原点。实际上，它是sigmoid函数向下平移和伸缩后
一颗小芋圆·2022-11-26 20:07

numpy函数总结

numpy是python中常用的库importnumpyasnp1、numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None,axis=0)–>返回指定区域内的均匀分布的数字，默认包含端点。–>endpoint默认stop是最后一个点，选择为False是不包含。–>如果retstep是True，返回(sample
crasyter·2022-11-26 11:18

Hive——Hive常用内置函数总结

✅作者简介：最近接触到大数据方向的程序员，刚入行的小白一枚作者博客主页：皮皮皮皮皮皮皮卡乒的博客当前专栏：Hive学习进阶之旅研究方向：大数据方向，数据汇聚，数据治理上一篇博文：Hive——详细总结Hive中各大查询语法文章目录1.基础函数1.1NVL函数1.2CASEWHENTHENELSEEND函数1.3行转列CONCAT[列合并]1.4列转行EXPLODE(炸裂函数)2.开窗函数OVER()
皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2022-11-26 09:32

torch的拼接函数_pytorch常用函数总结（持续更新)

pytorch常用函数总结torch.max(input,dim)求取指定维度上的最大值，,返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。
LAC知识挖掘机·2022-11-26 01:44

深度学习常用激活函数总结

1为什么需要激活函数首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。不同的激活函数，根据其特点，应用也不同。Sigmoid和tanh的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,1)之间，说明Sigmoid和tanh适合做概率值的处理，例如LSTM中的各种门；而ReLU就不行，因为ReLU无最大
Weiyaner·2022-11-25 16:48

nn.Parameter和torch.nn.init系列函数给模型参数初始化

参考自：(12条消息)torch.nn.init常用函数总结_不牌不改的博客-CSDN博客_torch.nn.init.normal_
xx_xjm·2022-11-25 04:01

python scipy.stats.norm.cdf_python的scipy.stats模块中正态分布常用函数总结

python的scipy.stats模块是连续型随机变量的公共方法，可以产生随机数，通常是以正态分布作为scipy.stats的基本使用方法。本文介绍正态分布的两种常用函数：1、累积概率密度函数stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函数stats.norm.pdf(α,均值,方差)。1、stats.norm.cdf(α,均值,方差)：累积概率密度函数使用格式status.no
冯丹彤·2022-11-25 04:25

创建自己的函数库

创建自己的函数库前言一、什么是STM32标准函数库1.定义：2.作用：3.对比：二、构建库函数1.修改寄存器地址封装2.定义访问的结构体指针和引脚3.创建封装函数3.1创建拉低引脚函数3.2创建引脚初始化函数总结前言回顾一下
Coder个人博客·2022-11-25 04:17

常用激活函数总结

1.sigmoid函数sigmoid函数的形式为:f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1其导数形式为:f′(x)=f(x)(1−f(x))f'(x)=f(x)(1-f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x))sigmoid经常用于隐层神经元输出，函数与导数的图像如下观察函数的图像，我们很容易发现其优点与缺点。优点：1.输出值再(0,1)之间，输
bitcarmanlee·2022-11-24 21:29

NumPy 基础：函数总结

文章目录1NumPy-数组生成函数2NumPy-数组的一些基本属性3NumPy-修改数组的形状4NumPy-数组元素的添加/删除5NumPy-数组的连接/分割函数6NumPy-通用函数7NumPy-字符串函数8NumPy-排序函数9NumPy-统计函数10NumPy-线性代数11NumPy-伪随机数生成函数最近重新学习发现，NumPy中有很多很多的函数，以下根据个人和结合官网对函数的理解，整理了一
不会写作文的李华·2022-11-24 19:43

【数据结构】伪链表查找节点的两种方法（内容充实）

文章目录上节回顾一、通过数据查找节点二、通过下标查找节点三、统计重复数据的数量四、统计重复数据的详细信息五、主函数框架六、重复部分的封装函数总结下节预告上节回顾在上一篇文章伪链表的链接和链表的遍历中我们在最后通过思路和逻辑整理得到了一个通用的链表遍历函数
长弓亚日·2022-11-24 11:59

CUDA——可用于核函数中的CUDA基本数学运算函数总结

网上搜了半天，都没有找到一篇详细总结可用于CUDAdevice上直接使用的数学函数的文章，于是直接去NVIDIA官方的Document中，终于搜索到了CUDA函数手册，在此整理总结，供自己和大家参考使用，先把链接整上：CUDAMath手册(CUDAMathAPI)整型数学函数(IntegerMathematicalFunctions)单精度数学函数(SinglePrecisionMathemati
Irving.Gao·2022-11-24 07:05

ORB-SLAM3学习：第一章--非线性最小二乘法

算法中的应用和简单理解1.1在V-SLAM中的简单说明1.2最小二乘法的简单引入二、牛顿公式推导2.1一维函数求最小值2.2二（多）维函数求最小值二、高斯--牛顿公式推导2.1基础知识2.2抛出问题2.3优化目标函数总结前言视觉
迟暮 .·2022-11-24 03:36

常见激活函数总结（持续更新）

定义和作用定义激活函数（(Activationfunctions）就是人工神经网络中的非线性函数，目的是为了给神经网络引入非线性层。作用如不使用激活函数仅有感知机层的神经网络，无论多少层都可以简化为一个线性映射，其等价于逻辑回归模型（LogisticRegression,LR）。正是神经网络结构中的非线性层和线性映射的复杂组合赋予了其强大的拟合能力。常见激活函数分类目前对激活函数的分类主要是基于其
祥祥2020·2022-11-24 01:11

php数组转json字符串

php数组转json字符串推荐操作系统：windows7系统、PHP5.6、DELLG3电脑1、方法说明（1）创建数组，数组转换为json格式；（2）创建类，初始化是赋值，魔法方法将对象转换字符串格式，
很酷的站长·2022-11-23 17:11

php数组合并的方法

php数组合并的方法在数组的使用上，我们会有把两个不同的数组进行合并的需求，即两个数组中都有我们需要用到的部分，这时候就要进行数组的合并了。本篇总结了三种合并的方法，下面一一带来介绍。
很酷的站长·2022-11-23 17:11

php数组排序算法

php数组排序算法推荐操作系统：windows7系统、PHP5.6、DELLG3电脑1、冒泡排序重复地走访过要排序的数列，依次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
很酷的站长·2022-11-23 17:11

【bug解决】AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘truncated_normal‘

目录一、问题描述二、问题分析三、进一步分析函数总结一、问题描述想要在tensorflow中产生正态分布的随机数，网上找到的资料是这样的：importtensorflowastfc=tf.truncated_normal
Rachel MuZy·2022-11-23 15:39

激活函数总结

激活函数1.Sigmoid函数基本概念：Sigmoid函数，它能够把x属于R的输入“压缩”到x属于（0，1）区间内。表达式：缺点：sigmoid函数容易出现梯度弥散现象，当网络的层数增加时，较前层的参数无法及时更新，所以无法训练深层神经网络。用法：tf.nn.Sigmoid(x)属于概率输出延伸：梯度弥散是指梯度值接近0的现象。2.ReLU函数（修正线性单元）基本概念：ReLU(修正线性单元)，它
奶茶不加冰·2022-11-23 13:35
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