UCL损失第4页

EXCEL和DBC互转工具

spm=1001.2014.3001.5501此工具只作为参考，作者不对生成的数据进行负责，生成完毕后，请自行校对，如果因生成的数据造成损失，与作者无关本工具主要针对与can和canfd。

劉小帅·2025-02-16 07:55

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”

哈市雪花·2025-02-14 20:49

电子限滑差速器（ELSD）

以下是其核心功能、工作原理及应用场景的详细分析：1.核心功能限制打滑与动力优化：当检测到车轮打滑时，ELSD通过调整传动系统转速或施加制动力，将更多扭矩分配给抓地力强的车轮，从而减少动力损失。

百态老人·2025-02-14 18:38

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

企业有必要自己将DeepSeek部署到本地吗？

例如，IBM《2023年数据泄露成本报告》指出，全球平均单次数据泄露损失达445万美元，医疗行业因数据敏感性损失金额高出平均值23%。而对中小型企业而言，云端SaaS模式在运维成本和敏捷性上更具优势。

易成技术团队·2025-02-14 10:06

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

电气接点在线测温解决方案

因此，对各电气节点进行长期的温度监测能避免因严重故障而造成用户的人身伤害及经济损失。为此，我司为客户提供一套完善的温度监测方案。

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

DVSI使用SenseGlove为开发虚拟现实场景技能培训

虚拟现实场景技能培训能够有效提升被培训者的技能熟练度，使其在现实世界中经历类似事件时第一时间做出正确反映，从而大大降低因缺乏相关技能经验所造成的财产、人员、时间损失。

Axis tech·2025-02-13 20:43

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

超级人类模型：机遇与挑战并存

尽管OpenAI提出的“弱到强泛化”方法在某些任务上取得了一定成功，但其效果仍有限，且存在能力损失和任务依赖性等挑战。

XianxinMao·2025-02-13 06:56

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，能够在缺乏大量数据的情况下，有效地解决复杂的物理问题。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说，激活函数的作用包括以下几个方面：（1）引入非线性：激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的，如果不使用激活函数，那么无论网络有多少层

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏

Limiiiing·2025-02-12 09:31

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

作者提出了一种基于3DGS的紧凑高效的虚拟形象表示方法，该方法根据表情生成依赖颜色，并利用皱纹和基于感知的损失来合成面部细节，包括不同表情下出现的

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

深度学习中模型轻量化及具体方案应用

模型轻量化介绍在深度学习中，模型轻量化是一项关键技术，用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上部署模型。

码上就位·2025-02-11 22:36

机器学习（入门3）

连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型：自变量一次；参数一次(自变量高次方,非线性函数）y=w1x1+w2x2^2+…+b4.1.2线性回归的损失和优化

caspesjpe·2025-02-11 21:55

聊聊如何利用ingress-nginx实现应用层容灾

前言容灾是一种主动的风险管理策略，旨在通过构建和维护异地的冗余系统，确保在面临灾难性事件时，关键业务能够持续运作，数据能够得到保护，从而最大限度地减少对组织运营的影响和潜在经济损失。

·2025-02-11 11:37

ProcessingP5js游戏掉落的恐龙蛋

游戏的目标是通过控制篮子左右移动，接住从天而降的恐龙蛋和其他物品，积累分数，同时避开掉落的损失道具，确保自己的分数不断增长。游戏玩法非常简单，玩家通过左右键控制篮子，在屏幕下方接住掉落的物品。

厉掣·2025-02-11 02:39

RLHF代码解读

#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

新能源产业的质量革命：六西格玛培训如何重塑制造竞争力

某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%，导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格玛的核心逻辑：质量即利润，流程即战场。

张驰课堂·2025-02-10 07:00

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

0day龙腾码支付pay存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！本工具或文章或来源于网络，若有侵权请联系作者删除，自行查验是否具有后门，切勿相信

漏洞库-网络安全·2025-02-09 18:45

中了勒索病毒如何解决，怎么办？这些应对方法快收藏

其实，只要掌握正确的应对方法，就能尽可能减少损失。当发现电脑中了勒索病毒，首要任务是立刻断网。不管是有线还是无线网络，都要迅速切断，防止病毒在局域网内蔓延，也能避免黑客远程操控窃取更多数据。

Data解密恢复·2025-02-09 13:46

DeepSeek-V3 技术报告（核心技术，接近5万字）

此外，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并为更强

zhangjiaofa·2025-02-09 10:21

AI行业高压与人才健康：Felix Hill的离世带来的警示与反思

这不仅是AI行业的一大损失，更引发了我们对AI行业高压环境与从业者身心健康之间关系的深刻反思。本文将探讨这一问题，并探讨如何利用AI代码生成器等工具提升效率，间接缓解压力。

·2025-02-08 23:09

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解

小小小小祥·2025-02-08 15:31

完整的671B R1塞进本地，详尽教程来了！

李锡涵DatawhaleDatawhale干货作者：李锡涵，编译：机器之心本文作者：李锡涵（XihanLi）作者简介：伦敦大学学院（UCL）计算机系博士研究生，谷歌开发者专家，主要研究方向为学习优化，在

·2025-02-08 10:08

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理，同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

全面解析文件上传下载删除漏洞：风险与应对

一旦文件上传下载删除漏洞被攻击者利用，可能引发一系列严重的安全事件，不仅会给个人和企业造成直接的经济损失，还可能威胁到整个社会的网络安全。本文将深入剖析这些漏洞，让大家全面了解其原理、风

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-07 17:36

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调（SFT）与其他微调方法的区别3.3SFT在实际应用中的价值SFT技术原理4.1损失函数设计

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

MinIO

一、三种部署方式单节点单硬盘测试环境使用，不提供任何超出底层存储卷实现的额外可靠性或可用性（RAID、LVM等）单节点多硬盘提供了驱动器级别的可靠性以及故障转移、恢复功能，可以配置容忍损失高达一半所有驱动器的能力

*老工具人了*·2025-02-07 06:47

吐血整理 | 肝翻linux内核调试技术汇总

当时我整个人都懵了，这可是面向大量用户的服务，每一秒的故障都可能造成巨大损失。我赶紧

深度Linux·2025-02-07 00:38

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等

黑客K-ing·2025-02-06 14:33

《筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航》

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等严重后果。例如，常见的“钓鱼攻击”，通过

黑客Jack·2025-02-06 14:30

网络安全中攻击溯源有哪些方法?

目前网络攻击已经成为常见的安全威胁之一，其造成的危害和损失都是不可估量的，因此网络攻击受到了高度重视。

黑客Ash·2025-02-06 12:20

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

0day 蓝凌EKP系统接口sysFormMainDataInsystemWebservice存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！

漏洞库-网络安全·2025-02-06 06:38

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