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matlab中PCA降维要点

啊这？啊这？·2022-12-07 18:23

利用numpy实现Logistic回归模型——总结（5）

main函数首先回忆一下，训练Logistic回归模型需要我们给他提供什么数据，原始数据肯定少不了，还有初始化的W，b，还有学习率learning_rate，最重要的还有迭代次数，我们需要算多少次，it

yuejich·2022-12-07 06:36

java ML回归预测_ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSC...

TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)目录利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数：0.8630,{'learning_rate

少年安吉·2022-12-07 02:28

pytorch里optimizer作用、自动求导autograd，from_numpy、numpy()等函数声明变量时候的浅拷贝、显卡内存 out of memory

1、其中optimizer的作用，其主要起到的作用就是进行权重的更新，如下：net=models.resnet50(pretrained=False)learning_rate=0.01#权重更新如果使用自带的

yangdeshun888·2022-12-06 15:03

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

这里没有说到更新每个参数时会用到链式求导法则视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=3由TaylorSeries展开梯度下降做二次展开：使得loss最小，当学习率太大，则loss的泰勒展开的二次项之后的式子不能成立，当redcircle需要很小，半径与学习率成正比，所以理论上learningrate越小越好所以有adagrad针对不同的参数

Mrs.Je·2022-12-06 11:11

ros(30):while(ros::ok()){}理解与使用示例

while(ros::ok()){}理解while(ros::ok()){}是ros的一种循环模式，和ros::Rateloop_rate()、ros::spinOnce()等结合可以控制程序的执行顺序

biter0088·2022-12-06 10:48

ros学习笔记ros::Rate

在学习过程中碰到下面程序：ros::Raterate_20hz(20);//20Hzwhile(true){messenger.PublishStateToROS();ros::spinOnce();rate

mogiccxj·2022-12-05 20:52

神经网络：测试集的loss不降，杂乱无章解决方法

试了很多种方法，包括调整参数batch_size，learning_rate，dropout随机失活层的比率，loss都没有任何改善。！！！调整数据的排序。

杏酱面包葡萄柚·2022-12-05 11:16

强化学习中loss函数不下降

参数设置如下：hidden_units=50layers=3learning_rate=0.001#critic和actorlearningrate相同max_train_episodes=int(1e4

彬-·2022-12-05 10:14

第三章学习率（LR : learning rate）

机器学习入门之重要参数的理解第一章批数据训练（batch）第二章训练轮数（epoch）第三章学习率（LR:learningrate）第四章图像区块（patch）第五章滤波器（filter）目录机器学习入门之重要参数的理解前言一、学习率是什么？二、根据网络规模和loss下降速率来选择学习率总结前言在开启学习机器学习之前，我们先来了解了解机器学习中重要的参数吧，本文介绍了机器学习的基础内容之学习率（L

Being me·2022-12-04 02:08

遗传算法流程

%历代平均适应值矩阵globalbest_individual;%历代最佳个体globalbest_generation;%最佳个体出现代generation_size=200;%迭代次数cross_rate

云湖在成长·2022-12-03 20:05

CV工具：可视化工具wandb（三）实战

完整翻译文档效率太低，以后从实战入手记录重要的信息1.代码示例importwandbconfig=dict(learning_rate=0.01,momentum=0.2,architecture="CNN

X-ocean·2022-12-03 15:48

DeepLabV3 - 详细介绍

主要是将VGG最后两个的池化改成了stride=1，然后采用了空洞卷积来扩大感受野，上采样使用了双线性插值；V2主要是在模型最后进行像素分类之前增加一个类似Inception的结构，即ASPP模块，通过不同rate

蜡笔小楚·2022-12-03 08:20

深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2regularization也叫weightdecay），dropout。权重衰减（weightdecay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L

Allen Chou·2022-12-02 23:43

ros get_param学习记录

通过get_param可以获得和对程序进行传递参数启动以下程序先启动roscorepythontest.py_base_width:=2此时得到的结果base_width=2rate的值是初始的默认值为

Pxb_csdn·2022-12-02 17:04

Cartographer源码分析（转载）

目录【common】common/port.h：common/time.hcommon/fixed_ratio_sampler.hcommon/rate_timer.hcommon/histogram.hcommon

ychris21·2022-12-02 15:50

element组件---Form

计数器Select选择器Cascader级联选择器Switch开关Slider滑块TimePicker时间选择器DatePicker日期选择器DateTimePicker日期时间选择器Upload上传Rate

weixin_45343878·2022-12-02 12:11

keras.layers.Conv1D()

keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate

假面308·2022-12-02 11:53

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

才学没多久，见识浅陋）：trainer=torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters(),'lr':learning_rate

小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

PSNR SSIM BD-rate BD-PSNR

1.PSNRPSNR：peaksignaltonoiseratio峰值信噪比。两幅图像间的psnr越大，则越相似，普遍基准为30dB，低于30dB图像劣化比较明显。PSNR=10log10(MAX2MSE)PSNR=10log10(MAX2MSE)MAX:图像颜色的最大值，8bit为255；MSE:均方差；MSE=1mn∑ni=1∑mj=1||K(i,j)−I(i,j)||2MSE=1mn∑i=1

_VioletHan_·2022-12-02 01:08

LTE上行链路反馈MCS（计算MCS、调制阶数、编码速率、频谱效率关系表格）

计算MCS、调制阶数、编码速率、频谱效率关系表格参考网址：http://4g-lte-world.blogspot.tw/2012/12/transport-block-size-code-rate-protocol.html

彩陶瓜·2022-12-01 23:02

科研笔记—Ergodic Rate Analysis of STAR-RIS Aided NOMA Systems

ErgodicRateAnalysisofSTAR-RISAidedNOMASystems1STAR-RIS2摘要3系统模型3.1信道3.2用户位置3.3ES（EnergySplitting）能量分裂协议3.4NOMA3.5信道模型3.6信干噪比4仿真4.1遍历率分析星型智能反射面辅助NOMA系统的遍历率分析原文链接1STAR-RIS全称(Simultaneouslytransmittingand

香自寒来·2022-12-01 11:35

pytorch 基础学习--自用笔记（三）-回归模型

8importtimeimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义超参数batch_size=64learning_rate

宇航员WXH·2022-12-01 08:25

MATLAB绘图: 等间距坐标，不等间距的数据

轴数据与x轴数据数量级相差较大时，绘制的图无法看出细节的趋势，如下图所示：但通过更改figure的属性，可以实现坐标轴等间距，数据不等间距的绘图，代码如下：clc;clearclf;%%数据Attack_Rate

异乡人hl·2022-12-01 08:20

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次learning_rate

ACMSunny·2022-11-30 21:31

sklearn机器学习——day18

XGBoost应用过拟合：剪枝参数与回归模型调参classxgboost.XGBRegressor(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent

非畅6 1·2022-11-30 19:11

pytorch学习笔记-入门-定义网络

在数据集上迭代，3：通过神经网络处理输入4：计算损失，输出值和正确值的插值大小5：将梯度反向传播会回网络的参数6：更新网络的参数，主要使用如下的更新原则：weight=weight-learning_rate

wenqiang su·2022-11-30 18:01

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD([w1,b1,w2,b2,w3,b3],lr=learning_rate

AndSonder·2022-11-30 17:55

量化python：使用热力图heatmap绘制胜率图方法及工具函数

：表现在对比两个策略时使用的场景；通常见于不同的时间、不同的参数、不同的周期场景对应的值：场景对应的值，可能代表收益率、模型的分数等使用seaborn可以进行如下绘图：defplot_victory_rate

呆萌的代Ma·2022-11-30 14:27

PG::Vegeta1

nmap-Pn-p--T4--min-rate=1000192.168.201.73nmap-Pn-p22,80-sCV192.168.201.73查看80端口的服务。

aya3t·2022-11-30 08:14

深度学习训练集与验证集损失分析

验证集损失不变——>网络过拟合（尝试drpout,L2正则化等手段）训练集损失不变，验证集损失下降——>数据集有问题（检测数据集）训练集损失不变，验证集损失不变——>网络学习遇到瓶颈（减小学习率learning_rate

一名CV界的小学生·2022-11-30 07:08

音视频技术开发周刊 | 220

新一代视频标准AV1相比主流H.264在Rate-distortation性能的提升上是以复杂度的上升为代价的，当前应用设备的碎片化非常严重、设备的运算能力差异巨大，这些都是新技术落地实时系统

LiveVideoStack_·2022-11-30 06:55

PyTorch学习笔记-完整训练模型的方法

1.训练模型时的注意事项（1）通常我们会将超参数的设置放在一起，使代码更加直观且方便修改：BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.01EPOCH=10（2）我们在每一轮epoch中会先对训练集进行训练

柃歌·2022-11-30 00:23

深度学习之SuperViT

文章作者提出了ViT的增强版——SuperViT，其核心有2个：①多尺度输入；②Token-keeping-rate机制。

Ton10·2022-11-29 22:34

tensorflow 中的学习率衰减

设当前训练步数为global_stepglobal\_stepglobal_step，初始学习率为learning_ratelearning\_ratelearning_rate则学习率为：current_lr

SATAN 先生·2022-11-29 18:51

心跳信号分类预测-baseline

设计模型和输出验证集：defabs_sum(y_pre,y_tru):loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru)))returnlossclf=LGBMClassifier(learning_rate

小峰要加油·2022-11-29 11:23

带孔空间金字塔池化（ASPP）

在DeepLab中，采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。

JNingWei·2022-11-29 09:51

【头歌】机器学习 --- 感知机

：感知机-西瓜好坏自动识别#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate

MQiyirs·2022-11-29 07:33

python实现catboost分类器以及部分参数解释

catboost参数解析iterations:最大树数od_type:过拟合检查类型od_wait：在最小化损失函数后的迭代次数max_depth：最大深度learning_rate：学习率l2_leaf_reg

Adm1rat1on·2022-11-29 01:34

Tensorflow2.0之 tf.keras.layers.Conv1D 做自然语言处理

tf.keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate

辰溪0502·2022-11-28 21:47

CABR：Beamer的内容自适应速率控制算法

文/TamarShoham译/John原文https://blog.beamr.com/2019/09/11/cabr-content-adaptive-rate-control/基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码在视频方面

LiveVideoStack_·2022-11-28 21:45

8.Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction论文详解

一、背景总述2017年6月阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队放出了论文DeepInterestNetwork(DIN)，用于解决电子商务的CTR预估，再次基础上，最近又放出了改进版本DeepInterestEvolutionNetwork(DIEN)，主要解决了以下两个问题：更加精确的刻画用户的长期兴趣和短期兴趣用户的兴趣是时刻变化的，需要更加准确的刻画用户兴趣的变化二、摘要点击率预估的目标是评

eligible-zzw·2022-11-28 13:43

Deep Match to Rank Model for Personalized Click-Through Rate Prediction

Abstract点击率（CTR）预测是推荐系统和许多其他应用领域的核心任务。对于CTR预测模型来说，个性化是提高性能和增强用户体验的关键。近年来，人们提出了几种模型来从隐含（implicitly）反映用户个性化偏好的用户行为数据中提取用户兴趣。然而，现有的CTR预测研究主要集中在用户表示（userrepresentation）上，而较少关注用户与项目之间的相关性，这直接衡量了用户对目标项目的偏好程

Jqosieeee·2022-11-28 13:00

【点云下采样/抽稀】python-pcl：pcl::VoxelGrid::applyFilter

这篇博客将介绍如何使用python-pcl对点云las/laz进行下采样/抽稀，可以根据设置的参数决定下采样到元数据的90%，80%，60%，或者40%，不会完整的按这个梯度递减，但参数rate顺序下降

程序媛一枚~·2022-11-28 08:20

CIKM 2020：Deep Time-Aware Item Evolution Network for Click-Through Rate Prediction（时间感知的深度物品演化网络）

0.摘要为了提高用户满意度和业务效率，点击率预测是电子商务中最重要的任务之一。通常情况下，用户的兴趣可能不同于他们过去的习惯或者印象，如促销项目，可能在很短的时间内爆发。本质上，这种变化与项目进化问题有关，这是以前的研究没有研究过的。顺序推荐中最先进的方法使用简单的用户行为，不能充分模拟这些变化。这是因为，在用户行为中，过时的兴趣可能存在，并且一个项目随着时间的推移的流行程度没有得到很好的表示。为

fond_dependent·2022-11-27 10:01

pytorch手动加入正则

1.Pytorch自带的加正则化方法Pytorch的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

【推荐算法代码实现】Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction代码实现和解读

CC‘s World·2022-11-27 05:21

FreeRTOSConfig配置项（持续完善）

configTICK_RATE_HZ：设置Tick频率，如设置1000，则周期为1ms。开启系统滴答定时器，每隔一个

司徒法克·2022-11-27 03:03

pytorch-多分类、全连接层

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#导入数据集batch_size=200#一次输入200次图片learning_rate

青灯有味是儿时·2022-11-27 02:56

Reading SketchVisor Robust Network Measurement for Sofeware Packet Processing

这个网络测量框架具有高性能（line-rate）、高精度、广泛性（适用于多种sketch算法）

weixin_30535043·2022-11-27 02:14

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