UCL损失第5页

真的没有脑袋·2025-06-06 01:32

新能源汽车行驶方程深度解析：从阻力到动力学的完整模型

一次项:来自滚动阻力的速度依赖性部分和/或传动系统损失（如轴承摩擦、齿轮损失）。虽然滚动阻力常被视

新能源汽车研发＆测试入门指南·2025-06-05 21:10

2025 开源协议深度解析：从权限边界到合规实战，一文吃透协议选择与风险规避

丶大白菜·2025-06-05 19:21

PyTorch学习笔记 - 损失函数

文章目录1.内置损失函数2.继承nn.Module自定义损失函数3.继承autograd.Function自定义损失函数3.三种不同方式实现MSE实验PyTorch除了内置损失函数，还可以自定义损失函数

__星辰大海__·2025-06-05 18:11

接口重试的7种常用方案！

最终导致用户账户重复退款，平台损失过百万。老板在复盘会上质问：“接口重试这么基础的事，为什么还能捅出大篓子？”

快乐非自愿·2025-06-05 18:40

首席信息安全官终端安全检查表（二）

一旦终端安全防线崩塌，数据泄露风险剧增，企业可能因此遭受经济损失，声誉受损，个人也会面临隐私曝光的困扰。

卓豪终端管理·2025-06-05 08:36

软件测试：解锁 BUG 的 “神秘面纱”

它们潜伏在代码的角落，藏身于功能的交互间，一旦爆发，轻则扰乱用户体验，重则致使系统瘫痪、数据泄露，给企业带来不可估量的损失。软件测试作为质量把控的关键防线，肩负着挖掘并消灭这些

菠萝吹雪ing·2025-06-05 02:46

模型推理‌和‌模型训练的区别

数据准备涉及收集和准备训练数据集，模型训练通过多次的前向传播和反向传播来调整模型参数，以减少损失函数值。模型验证使用验证数

ly_cyz·2025-06-04 21:44

python学习打卡day33

PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化

vijaycc·2025-06-04 16:59

目标检测YOLO实战应用案例100讲-电子元器件缺陷智能检测（续）

3.2.2基于Imgaug的数据扩充方法3.2.3数据标注4基于改进YOLOX的电子元器件缺陷检测方法研究4.1基于YOLOX的检测精度提升改进4.1.1SPP结构的池化替换4.1.2高效通道注意力4.1.3损失函数的改进

林聪木·2025-06-04 16:27

生成对抗网络（GAN）基础原理深度解析：从直观理解到形式化表达

结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制；通过模型结构示意图，解析噪声采样、样本生成及判别流程；基于公式推导目标函数的数学本质，剖析判别器与生成器的优化逻辑；最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异

青柚MATLAB学习·2025-06-04 13:07

ViewPager预加载屏蔽技术指南

然而，这种预加载可能会导致不必要的资源消耗或性能损失。

powerelectricdog·2025-06-04 00:27

第1章：走进Golang

Go语言的设计初衷是为了在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性。它是一种系统级编程语言，具有快速开发、真正的编译语言等特点。二、Go语言的背景和动机（一）硬件技术的

余厌厌厌·2025-06-03 23:20

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

自动混合精度（AMP）训练在低版本显卡上的使用问题

AMPtrainingonNVIDIAGeForceGTX1660SUPERGPUmaycauseNaNlossesorzero-mAPresults,soAMPwillbedisabledduringtraining.这个警告提示表明在NVIDIAGeForceGTX1660SUPER显卡上使用自动混合精度（AMP）训练可能导致损失变为

shangjg3·2025-06-03 16:57

腾讯云国际站代理商：如何预防单点故障导致业务中断？

然而，单点故障（SinglePointofFailure,SPOF）可能导致关键业务中断，造成数据丢失、用户体验下降甚至财务损失。

云老大 TG@yunlaoda360·2025-06-03 12:29

DAY36打卡@浙大疏锦行

1.接35day作业补充总体来看，配置2和配置3在准确率和损失值上表现较好，但配置3训练速度更快；配置1在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求（如对训练时间和准确率的侧重）来选择最终使用的超参数配置。

weixin_71046789·2025-06-03 11:54

逻辑回归损失函数推导

引言假设今天希望将机器学习应用到医院中去，比如对于某一个患了心脏病的病人，求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的，因为对于一个患病的病人，你只能知道他3个月后到底是病危或者存活。所以线性回归并不适用这种场景。logistic函数上面提到我们最

denghong637573·2025-06-03 07:30

Keras模块介绍

Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。此外，Keras还提供了方便的模型保存和加载功能，使得模型训练更加高效。

听风二里·2025-06-03 06:20

box_loss、cls_loss 和 dfl_loss 三个核心损失函数

在目标检测模型（如YOLOv8）的训练过程中，box_loss、cls_loss和dfl_loss是三个核心损失函数，分别用于优化不同方面的检测性能。

shangjg3·2025-06-03 00:05

Python训练第三十五天

一、模型结构可视化理解一个深度学习网络最重要的2点：1.了解损失如何定义的，知道损失从何而来----把抽象的任务通过损失函数量化出来2.了解参数总量，即知道每一层的设计才能

火兮明兮·2025-06-02 15:01

设备健康管理的战略升维：用预测性维护重构企业竞争力

第一章传统维护的沉默成本：被低估的利润黑洞当轴承振动值突破安全阈值时，制造企业损失的远非维修费用。

zxsz_com_cn·2025-06-02 07:00

的boc调制matlab程序_Matlab仿真基础数字全息

光的相位信息损失直接导致我们看到的图像是二维的。而全息照相不仅记录光强，同时也记录光的相位，通过全息照片复现得到的像立体感强，形象逼真。既然记录介质只能记录光强，那就要想办法将相位信息和振幅信

尴尬癌患者·2025-06-02 03:33

YOLOv3目标检测实战

YOLOv3目标检测实战：从理论到代码实现目录YOLOv3目标检测实战：从理论到代码实现1.引言2.YOLOv3的核心原理2.1网络结构2.2锚框（AnchorBoxes）2.3损失函数2.4预测流程3

宁安我·2025-06-01 23:39

现代网络安全攻防技术与发展现状

碳酸的唐·2025-06-01 22:02

【机器学习解惑】多分类问题的性能如何评估？

）2.3精确率（Precision）、召回率（Recall）与F1-Score2.4宏平均（Macro）、微平均（Micro）与加权平均（Weighted）2.5ROC-AUC（多分类扩展）2.6对数损失

云博士的AI课堂·2025-06-01 22:29

~微服务监控体系构建：Prometheus + Grafana最佳实践

这次事故造成了约200万元的直接经济损失，以及无法量化的品牌信任度下降。这不是个例。随着企业

SuperMale-zxq·2025-06-01 21:22

机器学习：线性回归、损失函数、导数、偏导

本文目录：一、线性回归二、损失函数三、导数与偏导（一）导数1.基本概念2.常用导数3.求导的常用运算法则（二）偏导一、线性回归线性回归：利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)

苏苏susuus·2025-06-01 19:10

YOLOv11小白的进击之路（七）训练输出日志解读以及训练OOM报错解决办法

box_loss/cls_loss/dfl_loss:这仨就是不同类型的损失

水静川流·2025-06-01 06:34

分享五款软件，成为高效生活的好助手

1.图片放大——BigjpgBigjpg是一款图片放大软件，采用先进的AI算法，能够在不损失图片质量的前提下，将低分辨率图片放大至所需尺寸。

耀临光·2025-06-01 04:22

机器学习与深度学习04-逻辑回归02

正则化通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现，这些正则化项对参数的大小进⾏惩罚，逻辑回归中常用

my_q·2025-05-31 18:45

Transformer目标检测 | DETR论文解读

与传统目标检测算法不同的是，DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出，不需要非极大值抑制（NMS）和手工设计Anchor这些操作

DeepDriving·2025-05-31 17:04

购买巧克力后的最小相对损失

1.题目基本信息1.1.题目描述现给定一个整数数组prices，表示巧克力的价格；以及一个二维整数数组queries，其中queries[i]=[ki,mi]。Alice和Bob去买巧克力，Alice提出了一种付款方式，而Bob同意了。对于每个queries[i]，它的条件如下：如果一块巧克力的价格小于等于ki，那么Bob为它付款。否则，Bob为其中ki部分付款，而Alice为剩余部分付款。Bob

Benjamin Tang·2025-05-31 17:32

目标检测领域最新突破：2025年你必须掌握的5大创新方向！附教程！

损失函数：分类损失（Cross-Entropy）、回归损失（SmoothL1、GIoU）。必学经典模型：Two-Stage

学算法的程霖·2025-05-31 12:26

标题：凌晨3点数据库集体暴毙！BCC猎凶实录曝光，运维跪求拜师

某金融平台深夜崩溃损失千万，eBPF核弹BCC十分钟锁定元凶，性能逆天飙升800%引言：99%的运维都不知道的内核级核武器你以为`top`和`netstat`能救你？

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2025-05-31 11:18

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构（一）主干网络（二）颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理（二）特征提取与融合（三）边界框预测与类别分类（四）损失函数计算与优化

水花花花花花·2025-05-31 08:04

企业级安全实践：SSL/TLS 加密与权限管理（一）

一旦企业遭遇网络安全事件，可能会导致核心数据泄露、业务中断、经济损失以及声誉受损等严重后果。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-05-31 08:59

linux通过meminfo 与 slab 定位内存泄漏

像死机、内存泄漏这些问题很多时候是没有框架、设计或有了框架和设计但是团队没有统一遵循标准按着自己性子来导致的，统一的框架和设计也许会损失一定的灵活性，但是他会让你在编码的时候遵从一定的范式，且通过规范格式可以做到良好的自检查

olivesun88·2025-05-31 00:03

【ConvLSTM第二期】模拟视频帧的时序建模（Python代码实现）

目录1准备工作：python库包安装1.1安装必要库案例说明：模拟视频帧的时序建模ConvLSTM概述损失函数说明（python全代码）参考ConvLSTM的原理说明可参见另一博客-【ConvLSTM第一期

WW、forever·2025-05-30 21:10

R3GAN利用配置好的Pytorch训练自己的数据集

简介简介：这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点，通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构，构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。

这张生成的图像能检测吗·2025-05-30 17:17

阿里云DDoS防护：万一被“黑”了，如何更换IP地址？

一旦被“黑”，你的网站可能瞬间瘫痪，业务停摆，损失那是实打实的！虽然阿里云有强大的DDoS防护服务，但万一IP被“打死”了，甚至进入了“清洗黑洞”，我们该怎么办？今天，我就以一个在云计算圈摸爬滚打多

国际云，接待·2025-05-30 17:42

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logi

小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

【深度学习新浪潮】什么是混合精度分解？

其核心思想是对模型中敏感度高、信息量大的部分采用高精度表示，而对冗余度高、敏感度低的部分采用低精度表示，从而在精度损失与压缩效率之间取得最优平衡。

小米玄戒Andrew·2025-05-30 12:05

筑牢数据防线：全面解析数据库安全

一旦数据库遭遇安全威胁，可能引发数据泄露、业务中断、经济损失甚至法律纠纷等严重后果。因此，深入理解数据库安全的重要性，掌握有效的安全防护策略，成为各组织必须面对的重要课题。

ruanjiananquan99·2025-05-30 11:50

第6篇：深度学习入门——神经网络基础

概念讲解（一）深度学习：人工智能皇冠上的明珠（二）神经网络：深度学习的微观世界三、神经网络的基本组件：构建智能的积木（一）神经元：智能的基本单元（二）权重与偏置：连接的智慧（三）激活函数：非线性的魔法（四）损失函数

CarlowZJ·2025-05-30 00:59

Python训练打卡Day33