W1

zabbix如何添加监控主机和自定义监控项

1)首先用shell命令筛选出当前系统的用户个数（客户端）[root@web01~]#w1
·2022-08-11 11:16

Pandas时间类型转换与处理的实现示例

补充知识案例5案例6案例7案例8案例9案例10在平时的需求开发中,经常涉及到利用Pandas处理日期相关类型字段的转换和操作,为此特地记录以下练习案例,帮助大家的同时,也便于日后的学习和复盘案例1问题:提取'W1
·2022-07-29 13:49

Python对旋转图片验证码的识别和破解（三）完结

numpy和OpenCV（CV2）来进行图片拼接，转换，遮罩，识别等，共分三个部分：（三）将旋转角度转换为拖动距离，并生成拖动轨迹，并拖动滑块找到滑块和滑块容器将角度转换为移动距离js_code='''w1
jerryshen888·2022-07-26 07:42

记录在阿L做外包的日子，给正在（金三银四）的你一点经验

一般阿L招聘找到的外包以外包划分为w1,w2,w3,w4,对应阿L的p4*(w1)初级,p5(w2)中级,p6(w3)高级,p7(w4)专家（这个级别
南宫文凯·2022-07-25 10:04

图深度学习——前馈神经网络及训练

前馈神经网络一个前馈神经网络中叠加了很多神经元人工神经元输入是一组向量x1,x2,x3,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1,x2,x3,x4，参数w1,w2,...,w4w_1,w_2,...,w_
Poppy679·2022-07-11 11:45

香侬科技GNN-LM：基于全局信息的图神经网络语义理解模型笔记

LM任务Task:LanguageModeling(LM)任务inputct=(w1，w1…，wt−1)outputp(wt∣ct)c即context，即由上下文预测下一个单词或字符是什么常规方法BaseLM
FakeOccupational·2022-07-08 09:08

梯度消失问题

梯度消失产生的原因我们还是来看一个具体的例子:就是两个节点首尾相接组成的神经网络(应该说连“线”都算不上)，这其中位于网络前部的w1
白羊by·2022-06-30 07:07

搭建解决三好学生成绩问题的神经网络03---训练神经网络循环500次

前言：根据上一篇https://blog.csdn.net/qq_39432161/article/details/100858656我们可以看见第一次训练后可变参数w1,w2,w3变成了0.10316052,0.10316006,0.10315938
自由太阳·2022-06-30 07:06

背包问题求解（数据结构课设）

文章目录一、题目二、功能模块图三、问题分析四、实验结果及分析五、源码总结一、题目 背包问题的求解:假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2,…,wn的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包
小丫么小牛马·2022-06-17 11:45

轻量型模型之总结（mobilenet，shufflenet，ghostnet）

分组卷积上图表示普通卷积操作，即输入H×W×C1H\timesW\timesC1H×W×C1经过C1×H1×W1×C2C1\timesH1\timesW1\timesC2C1×H1×W1×C2的卷积核，
小小小绿叶·2022-06-16 07:26

n-grams语言模型——【torch学习笔记】

假设长度为T的文本中的词依次为w1;w2;…;wT，那么，在离散时间序列中，wt(10决定了我们在多大程度上使用较短序列的估计值作为较长序列的填充。此外，m是我们遇到的词的总数。
一个语文不好的NLPer·2022-06-05 15:22

动态规划——01背包问题

假设你有一个背包，最多能承重C千克，这里有k个物品，其重量分别为w1、w2、……、wk，其价值分别为v1、v2、……、vk，在背包所能承受的重量下，尽可能得使背包里的价值最大。
Wu_L7·2022-05-30 10:54

（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记

对于线性回归损失函数ℓ(w1,w2,b)=1n∑i=1
我是一颗棒棒糖·2022-05-29 08:26

深入浅出图解CNN-卷积神经网络

假设一个信号发生器每个时刻t产生一个信号xt，其信息的衰减率为wk，即在k−1个时间步长后，信息为原来的wk倍，假设w1=1,w2=1/2,w3=1/4。
SmartBrain·2022-05-29 07:58

C++使用数组来实现哈夫曼树

树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=（W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln）
·2022-05-27 12:45

人工智能-作业3：例题程序复现 PyTorch版

torch.Tensor([0.23]),torch.Tensor([-0.07])print("=====输入值：x1,x2；真实输出值：y1,y2=====")print(x1,x2,y1,y2)w1
qq_45993036·2022-05-24 15:44

人工智能-作业2：例题程序复现

计算过程：(w5~w8)以w5为例的梯度计算过程(w1~w4)以w1为例的梯度计算过程：参数更新过程：defupdate_w(w1,w2,w3,
+51·2022-05-23 07:39

人工智能-作业3：例题程序复现 PyTorch版

torch.Tensor([0.23]),torch.Tensor([-0.07])print("=====输入值：x1,x2；真实输出值：y1,y2=====")print(x1,x2,y1,y2)w1
+51·2022-05-23 07:39

回归-原理及评价标准的实现

2个特征，y=w1*x1+w2*x2
坠金·2022-05-23 07:05

楞头青 铁头娃

第二行有n个整数 w1,w2,
喋喋语·2022-05-20 12:02

线性回归模型——范数、L1，L2正则化及其手工实现

W=(w1,w2,...,wd)W=(w_1,w_2,..
PuJiang-·2022-05-19 07:01

1267：【例9.11】01背包问题

1267：【例9.11】01背包问题时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:28769通过数:17235【题目描述】一个旅行者有一个最多能装MM公斤的背包，现在有nn件物品，它们的重量分别是W1
MHR666·2022-05-12 19:00

深度学习入门笔记：感知机

w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”
·2022-05-06 18:11

Mnist手写数字识别进阶：多层神经网络应用（续）

构建模型#构建隐藏层H1_NN=256#第1隐藏层神经元数量H2_NN=64#第2隐藏层神经元数量#输入层-第1隐藏层参数和偏置项w1
MYH永恒·2022-05-06 07:58

python神经网络使用tensorflow构建长短时记忆LSTM

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCelltf.nn.dynamic_rnn全部代码LSTM简介1、RNN的梯度消失问题在过去的时间里我们学习了RNN循环神经网络，其结构示意图是这样的：其存在的最大问题是，当w1
·2022-05-05 10:28

人工智能-作业2：例题程序复现

过程：(w5~w8)以w5为例的梯度计算过程前(w1~w4)以w1为例的梯度计算过程：前向传播#前向传播：#in=sum(w*x)#out=sigmoid(i
wh嘻嘻·2022-05-02 07:22

作业2：例题程序复现

：sigmoid损失函数：MSE初始权值：0.2-0.40.50.60.1-0.5-0.30.8目标：通过反向传播优化权值进行前向传播defforward_propagate(x1,x2,y1,y2,w1
goto1109·2022-05-02 07:34

DNN反向传播计算过程

很明显如果权重初始化为0这个神经元将不会得到更新（更新公式：w1=w1-a*w1梯度）2.如果激活函数是sigmoid，这样即使初始化权重全部是0，但梯度不会全部是0(sigmoid梯度=sig(1
yisun123456·2022-04-29 07:02

蓝桥杯--砝码称重（dp）

砝码称重题目评测你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量？注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。
_Rikka_·2022-04-28 10:10

卷积神经网络 一些参数计算

N输入图片个数C输入图片的通道数H输入图片的高W输入图片的宽N1输入图片个数C1输入图片的通道数H1输入图片的高W1输入图片的宽k卷积核尺寸1.进行一次卷积所计算的次数KKC1CH1W12.进行一次卷积的参数
浅念念52·2022-04-27 07:40

python摄像头跟随人脸_opencv-python 学习笔记2：实现目光跟随（又叫人脸跟随）

www.cnblogs.com/xiaowuyiQQ群：64770604importcv2.cvascvimportcv2fromcv2importVideoCapture#cv.NamedWindow("W1
weixin_39640157·2022-04-25 07:11

学习使用pytorch构建线性回归模型

核心数据结构是Module'''#整一个线性模型：y=w1*x1+w2*x2+b#1.生成数据集num_inputs=2#输入参数的数量num
佳hong·2022-04-21 07:12

如何构造哈夫曼树

目录1.什么是哈夫曼树2.哈夫曼树的用处举例3.构造一棵哈夫曼树的思路4.哈夫曼编码实现代码1.什么是哈夫曼树设有n个权值{w1,w2,w3,…,wn},构造有n个叶子结点的二叉树,每个叶子结点带权为wi
sin(豪)·2022-04-16 07:14

【动态规划】完全背包：存钱罐（恰好装满）

背包恰好装满问题：设有n个物品，其重量(或占用空间)分别为w1,W.,...Wn.价值分别为V1,2....n.←给定一个总容量为W的背包，每个物品只能整个放入背包或不放。
暮色_年华·2022-04-09 06:29

砝码称重 思维+dp

砝码称重Description你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,…,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量？注意砝码可以放在天平两边。Input输入的第一行包含一个整数N。
你A你的 我WA我的·2022-04-08 14:37

【模拟赛】星际联邦 federation （矩阵树定理，线性代数，循环行列式）

直接上矩阵树定理，由于最终求余子式，干脆就忽略0号点，那么答案就是det⁡[1+∑w−w1
DD(XYX)·2022-04-08 08:48

第1例：基于全连接网络的手写体数字MNIST识别

1.2.1单层感知器结构如下：计算过程的理解：求和：s=w1∗x1+w2∗x2+...+w3∗x3s=w1*x
kinga-AI学长·2022-04-05 07:19

蓝桥杯真题 砝码称重 C++详解

问题描述你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量？注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。
熬不了夜哇·2022-04-04 07:30

机器学习之线性回归（包含代码案例）

而自变量和因变量的关系简单来说就是要你求出上述公式里的参数w1、w2、w3、b等，所以我们线性回归算法的
不及江姑娘·2022-04-04 07:40

心理倾听师-W1作业2022-03-26

作业：心理倾听师学习的自我评估与规划（请花1个小时左右的时间认真思考以下问题，如有问题可参考学习指南第一周作业部分）.一、自我评估：根据罗老师的分享结合平台需要的倾听师所具备的胜任力，同学们可以根据以下自评表，对自己进行评估，了解目前自己的未学习状况，每项1—5分，1分为最低，5分为最高。专业技能（倾听能力、共情能力）：自我评分1；期待学习后的评分4自我觉察及反思能力：自我评分2；期待学习后的评分
雅风66·2022-03-29 00:39

python代码实现bp神经网络（反向传播）

实现一个3层神经元，输入层4个神经元，隐藏层3个神经元，输出层2个神经元的代码如下：importnumpyasnpdefparameter_initializer(n1,n2,n3):"""初始化权值"""w1
qxly·2022-03-26 07:16

otsu阈值分割原理及实现

记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差：g=w0
红鱼鱼·2022-03-22 17:18

基于Otsu算法的图像分割

算法流程将图像转化成灰度图计算全部的平均灰度W选定一个阈值T，将所有的像素分成N0，N1两个部分分别计算N0的灰度w0和N1的灰度w1计算类间方差g=N0*(w0-w)^2+(w1-w)*N1采用遍历法找到
silenceSxp·2022-03-22 17:06

卷积神经网络

不仅要识别出是什么，还要识别出它们所在的位置3图像风格的变迁计算机视觉，神经网络处理图像时参数会非常的多1000*1000的图形如果有第一个隐藏层有1000个神经元，如果是全连接的情况下就会有的数据量，W1
开始King·2022-03-21 18:33

通信原理：基于MATLAB的AM调幅分析

代码：x=0:0.001:0.2;A1=5;%基带最大值是1S=4;%基带上移w1=25*pi;%基带信号的角频率是*pi300axis([00.1-24])%坐标限制范围y=A1*cos(w1*
My§Re\·2022-03-19 19:00

MATLAB--图像处理

\桌面\新建文件夹\tu1.jpg');y=imread('D:\桌面\新建文件夹\tu2.jpg');z=imread('D:\桌面\新建文件夹\tu3.jpg');%对三张图进行输入[m1,n1,w1
火球2号·2022-03-17 07:35

48 ***boosting error and weight

a)#forfdif1=d*exp(a)z1=7*dit1+3*dif1z1#seconde1=3*dit1/z1e1w1=0.5*log((1-e1)/e1)w1dit2t=dit1*exp(-1*w1
THE ORDER·2022-03-17 07:02

机器学习单层神经网络感知机及其python实现

（输入层和输出层）仅由两层神经元构成的简单神经网络称为感知机，感知机可以轻松实现逻辑与，或，非的运算，并且需要用到阶跃函数sgn(x)={1,x>=0;0,x0,根据阶跃函数，可以推出y=1逻辑非：令w1
岩壁生·2022-03-09 08:00

【深度学习】Batch Normalization（BN）超详细解析

一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。
风度78·2022-02-28 07:41

CS231n 学习笔记（十五）

常用框架课时19：深度学习框架review:大部分深度学习框架的目标是在前向传播时的代码编写看起来和numpy相似，但又能在GPU上运行，并且能自动计算梯度TensorFlow细节介绍我们定义了X，Y，w1
kinggerui·2022-02-26 07:26
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