RATE

python3语音朗读功能

对中文和英文都有很好的支持运行前需要下载VS2019把C++环境配置好和pipinstallpyttsx3importpyttsx3engine=pyttsx3.init()engine.setProperty("rate
朱雀333·2022-12-21 08:05

【ML06】Learning Rate 学习率

学习率单纯概念对于学习率，想说的不多，因为理解起来很容易。学习率就是一个常量，如果用在梯度下降GradientDescent里的话，一般为一个0-1之间的常数值。而学习率理解起来，就是你每一步梯度下降的大小。就像一个人要下山，步子迈的大下的就快，而步子迈的小下山必然慢。如图1所示：那很自然的提出一个问题，步子大好还是小好?还拿下山举例，步子迈的太小会有什么坏处呢？太慢了，每一步一厘米你可能得几年才
脚踏实地的大梦想家·2022-12-20 11:37

神经网络 Python TensorFlow 设置学习率（学习笔记）

#学习率设为1importtensorflowastftraining_steps=10learning_rate=1x=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32
Monica_Zzz·2022-12-20 11:07

深度学习调参小技巧——学习率

我一般设置的比较大，为0.01如果loss不降并且维持着较大值，这是由于学习率过大，导致每一步走的比较大，从而错过了最优点；loss降了一会后，一直不降了，这也需要我们降低学习率，通常我是通过learning_rate
何如千泷·2022-12-20 11:36

如何选择合适的learning rate？

1.设置一个较大的learning_ratelearning_rate=1e-32.设置warmupfromtransformersimportAdamW,get_constant_schedule_with_warmupoptimizer
JY HUA·2022-12-20 11:03

阅读文献(一):Joint Sensing and Communication-Rate Control for Energy Efficient Mobile Crowd Sensing

目录前言一、文章的摘要1.文章要解决的问题2.文章提出的解决方法二、文章的引言1.WSN(无线感知网)2.DRRM(差异化无线电资源管理)3.SP结构(String-pulling)三、模型与公式四、模型的求解与各种定理1.传输与传感速率的联合优化1.速度控制的最优结构2.最优高度的搜索域3.搜索域的划分4.搜索高度2.关于缓冲区容量有限的扩展情况1.模型建立2.搜索域的确定3.给定"height
Ali forever·2022-12-20 08:13

推荐系统常用评价指标：NDCG、Recall、Precision、Hit Rate

评价指标NDCGNormalizedDiscountedCumulativeGain(归一化折损累计增益)NDCG用作排序结果的评价指标，评价排序的准确性。推荐系统通常为某用户返回一个item列表，假设列表长度为K，这时可以用NDCG@K评价该排序列表与用户真实交互列表的差距。CG（累计增益CumulativeGain）CGK=∑i=1KreliCG_{K}=\sum_{i=1}^{K}rel_{
chad_lee·2022-12-19 16:26

【推荐系统】推荐系统中一些常用的技术方法

Click-Through-Rate，即点击率，是推荐系统中一项重要的衡量指标。原始的CTR计算公式：CTR=点击数/曝光数。这样的计算方式只考虑了相对值，没有考虑绝对值，即没有考虑曝光的数值大小。
长相忆兮长相忆·2022-12-19 10:10

吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架

1.TuningProcess对超参数的一个调试处理一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数
weixin_30872733·2022-12-19 09:57

深度学习神经网络学习日记

weightdecayL1Regularization:拉普拉斯分布左右对称L2Regularization:高斯分布w的平方项拉普拉斯分布正则化能够使得模型更倾向于得到稀疏参数稀疏参数的优点在特征选择上优化器：普通更新x+=-learning_rate
WJY991202·2022-12-18 17:51

PSNR、SSIM、BD-rate和BD-PSNR

下载资源：视频编码中BD-rate,BDBR,BDPSNR的结果计算参考：PSNRSSIMBD-rateBD-PSNR一、PSNRPSNR是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比
五月的鱼·2022-12-18 13:18

tensorflow中的 Conv1d Conv2d Conv3d

def__init__(self,filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
南妮儿·2022-12-18 12:22

MyBatis语句与SQL语句查询出来的结果不一致

语句与SQL语句查询出来的结果不一致；【如果核对过实体类和映射，那基本上问题就在语句上了，xml识别和sql运行是不一样的】SQL语句如下：可以看出：①a表查询这么多字段，就因为一个line_work_rate
Knight_Key·2022-12-18 08:35

pillow.Image常用操作-图像预处理

图片裁剪调整图像大小查看图片格式图片粘贴图像旋转图像水平翻转图像垂直翻转高斯模糊边缘增强找到边缘锐化平滑处理细节pillow.Image常用操作如图片裁剪，旋转，缩放，翻转等技术标签：pillow图像预处理在Python中importImage包格式如下：fromPILimportImagewidth_rate
香博士·2022-12-17 16:13

Tensorflow笔记——详解深度学习learning_rate以及如何调整学习率

1.什么是学习率?  学习率(Learningrate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值，学习率越低，损失函数的变化速度就越慢。虽然使用低学习率可以确保我们不会错过任何局部极小值，但也意味着我们将花费更长的时间来进行收敛。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。公式：new_weight=orign_weight—le
·城府、·2022-12-17 15:01

学习率设置-warm up与consine learning rate

warmup最早来自于这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf。根据这篇文章，我们一般只在前5个epoch使用warmup。consinelearningrate来自于这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。通常情况下，把warmup和consinelearningrate一起使用会达到更好的效果。代码实现：#M
旺仔小姐·2022-12-17 15:01

利用scheduler实现learning-rate学习率动态变化

常用的就是Adam，将网络参数传入，设置初始的learning-rate学习率即可:optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=args.learn_rate
回炉重造P·2022-12-17 15:31

Learning Rate scheduling优化

如何实现Powerscheduling？optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01,decay=1e-4)如何实现Exponentialscheduling？defexponential_decay(lr0,s):defexponential_decay_fn(epoch):returnlr0*0.1**(epoch/s)returnexponential_
houchangxi·2022-12-17 14:59

深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay

文章目录前言一、momentum二、权重衰减（weightdecay）1.背景2.L2正则化与权重衰减系数3.公式推导4.正则项（权重衰减）作用三、学习率（learningrate）前言利用深度学习网络训练模型时，需要对一些超参数作用与意义进行清楚了解，才能根据实际训练时出现的问题做相应调整，进而训练出满足精度的模型。一、momentum动量来源于牛顿定律，基本思想是为了找到最优，SGD通常来说下
破茧蛰伏的日子·2022-12-17 14:28

【深度学习】学习率lr(Learning Rate)

学习率lr学习率一般指在计算代价函数（损失函数LossFunction）时，控制函数自变量的变化大小（通常自变量为训练周期epoch），以使得因变量（损失值）渐趋最小或局部最小。在深度学习中，我们希望每次训练的损失值越小越好，学习率正是用来降低损失值的一个影响自变量的常量。自变量变化的公式在变化公式中，公式右边求差的结果赋予左边。原x减去lr与函数f(x)对x求偏导(即求所在点的斜率)的乘积得到新
自由之翼explore·2022-12-17 14:56

模式识别导论（实验一）使用OpenCV进行图像读写与编码误差分析

比较原始图像和每一个3.中生成的JPEG图像之间的颜色误差，且根据此颜色误差，画出一个率失真（rate-distortion）曲线图。Rate为编码率，可以使用平均每像素所用比特数来计算，亦即
斑马还没睡着·2022-12-16 13:51

ROS wrapper for the ZED SDK (ZED相机的ROS驱动包的使用)

前言ZED相机High-ResolutionandHighFrame-rate3DVideoCaptureDepthPerceptionindoorsandoutdoorsatupto0.5～20m6-
一銤阳光·2022-12-16 03:42

【CTR预估】简单介绍

目录什么是CTR预估为什么要进行CTR评估如何进行CTR预估什么是FM什么是CTR预估CTR（Click-Through-Rate）为点击率广告平台关注的指标，ECPM(earningcostpermille
Yo3ngLau·2022-12-16 02:05

广告推荐CTR点击率预测实践项目！

CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。本文借助华为全球校园AI算法精英赛题——广告-信息流
Datawhale·2022-12-16 02:01

rate-limit 一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍

项目简介rate-limit是一个为java设计的渐进式限流工具。目的是为了深入学习和使用限流，后续将会持续迭代。
·2022-12-15 23:50

PyTorch如何获取当前的学习率Learning Rate(lr)

由于种种原因,需要自己写一个lr_scheduler,目前主流的方法是从optimizer中获取,代码如下:optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
江南蜡笔小新·2022-12-15 22:38

SVM 中查看支持向量的权重。

matlab代码如下：function[sv_num,err_rate]=play_svm(class_sample_num)%缺省类样本数是10。
wujpbb7·2022-12-14 20:23

pytorch---Cosine learning rate scheduler

余弦学习率衰减公式：需要用到lambda表达式：lambda：epoch:(epoch/40)ifepoch<40else0.5*(math.cos(40/100)*math.pi)+1)初始学习率为lr=10^-3如果是总的100个epoch，只使用后60个应用余弦学习率衰减，那么前40个不作cosine计算，前40个epoch的学习率为：lr1=epoch/40*lr，那么后60个epoch适
当年明月7·2022-12-13 12:43

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

由于在新版本的keras中(指大于等于2.3.0版本)，将原来的lr这一参数重命名为leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile
Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

机器学习实战（集成学习与随机森林）

集成学习与随机森林更新权重AdaboostAdaBoostClassifier(base_estimator=None,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm
aka.炼金术士·2022-12-12 23:26

0013-pytorch入门-自定义letnet-5网络

神经网络模型；在数据集上迭代；通过神经网络处理输入；计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；将梯度反向传播回网络的参数；更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则：weight=weight-learning_rate
老三是只猫·2022-12-12 16:34

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD'问题3：KeyError:'acc'问题4：UserWarning:The'lr'argumentisdeprecated,use'learning_rate'instead
鱼犬·2022-12-12 13:09

深度学习参数总结

目录一深度学习中batch_size和learning_rate的关系二网络训练时trainloss与testloss的结果分析三出现loss不下降的问题时检查四训练时损失出现nan的问题，可能导致梯度出现
码小花·2022-12-11 23:00

百度Apollo CyberRT 之通讯性能测试

（测试数据大小为10KB）测试结果：发送者以2ms（rate（500））频率发送。接受者可以按照2ms时间间隙接收。但是接收过程会有无序，时间间隔抖动现象。大于10ms间隙后
小陆zi·2022-12-11 23:24

CNN案例：手写数字识别

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#训练次数n_epochs=3#一次训练的图片数batch_size_train=64#一次测试的图片数batch_size_test=1000#学习率learning_rate
所追寻的风·2022-12-11 22:28

Cosine decay with warmup和 周期性学习率（CLR）(学习率更新方式)

importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromkerasimportbackendasK#带有warm-up的cosine学习率defcosine_decay_with_warmup(global_step,learning_rate_base
qxq_sunshine·2022-12-11 16:32

pytorch实现Cosine learning rate& warmup step decay(代码&plot图都已注释，方便调试拷贝)

对于cosinedecay，假设总共有T个batch（不考虑warmup阶段），在第t个batch时，学习率η_t为注意：图中的lr是lambda1*lr_rate的结果便于工程
Mr DaYang·2022-12-11 16:56

【深度学习】学习率预热和学习率衰减 (learning rate warmup & decay)

背景在深度学习中学习率这个超参数，在选取和调整都是有一定策略的，俗称炼丹。有时我们遇到loss变成NaN的情况大多数是由于学习率选择不当引起的。神经网络在刚开始训练的时候模型的权重(weights)是随机初始化的，选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，因此刚训练时的学习率应当设置一个比较小的值，进而确保网络能够具有良好的收敛性。但较小的学习率会使得训练过程变得非常缓慢，于是learn
科皮子菊·2022-12-11 16:22

MacOS安装PyAudio

brewinstallportaudiopipinstallpyaudiodocs：https://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/docs/pyaudio对象的open()方法：rate
下雨天吃火锅哩·2022-12-10 20:04

R语言绘制 正态分布参数的负对数似然函数

set.seed(2021)n<-20#随机数的个数x<-rexp(n,rate=5)#服从指数分布的随机数m<-40#网格数mu<-
Mrrunsen·2022-12-10 08:45

机器学习：11.机器学习---神经网络

24C第2关：神经元与感知机#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate
HNU岳麓山大小姐·2022-12-10 08:42

可视计算概论课程Lab1

UniformRandomBlueNoiseOrderedErrorDefuseImageFiltering引言BlurEdgeDetectionImageInpaintingLineDrawingTriangleDrawingImageSupersamplingrate=1rate
Lyrig~·2022-12-10 02:29

机器学习笔记之学习率（learning rate）与过拟合（overfitting）

这次的笔记，之所以把学习率和过拟合放在一起讲，是因为，Msc阶段的几个挂掉的入职面试（投的实习，有的直接变成了校招的比如hw和zx,还有ali），问了相关的问题，结果回答地不好，所以在这里把这两个东西放在一块学习学习。学习率（learningrate）学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过大，参数不容易收敛。这个怎么理解呢，因为绝大多数的机器学习问题，不是一个凸优化的问题，很多时候找的解不是全
csdshelton·2022-12-09 16:04

深度学习的学习率

学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：new_weight=existing_weight—learning_rate*gradient(新权值=当前权值–学习率×梯度)如果学习率过小
大西瓜不甜·2022-12-09 16:32

学习率设小一点，迭代次数多一点，误差变动设小一点

一开始，学习率learn_rate设置得太大，100个点的计算容易超出python的最大值（试试7个点，14个点，可以拟合）。将learn_rate设置成0.0000001，就好了。
ewwerpm·2022-12-09 16:31

【论文阅读】Smartphone Sonar-Based Contact-Free Respiration Rate Monitoring

论文阅读：SmartphoneSonar-BasedContact-FreeRespirationRateMonitoring一、摘要生命体征(如呼吸频率)监测变得越来越重要，因为它为睡眠障碍等医疗状况提供了有用的线索。医疗保健领域迫切需要能够在较长时间内实现无接触和简单部署生命体征监测的技术。本文提出了一种声拍系统，利用智能手机基于相位的主动声纳来监测呼吸频率。提供了声纳相位分析，并讨论了利用听
GUANYX~·2022-12-09 14:32

GPS模块

GPS模块的使用GPS代码结构GPS模块的使用主要代码分为3部分：1.设置串口2.读取数据3.解析数据串口的设置代码intset_com_config(intfd,intbaud_rate,intdata_bits
Linux 菜鸡·2022-12-09 09:43

2021马上要结束了。程序员能有多浪漫？用代码给对象做了个跨年烟花，满满的仪式感。

发射点（x,y），爆炸点(xEnd,yEnd)，升空后等待炸裂时间（wait），炸裂后微粒个数（count），烟花半径（radius）烟花炸裂后微粒：自身位置（x,y），自身大小（size），自身速度（rate
Yuki程序员·2022-12-08 23:43

机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系

tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001,beta_1=0.9,
Cy_coding·2022-12-08 22:45

python中把输出结果写到一个文件中_Python程序输出到文件中

来源：Python参考手册要将程序的输出送到一个文件中，需要在print语句后面使用>>指定一个文件，如下所示：principal=1000#初始金额rate=0.05#利率numyears=5#年数year
weixin_39859715·2022-12-08 22:44
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