W1 第2页

感知器（Perceptron）详解以及实现

权重：w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn是每个特征的权重。2.

h52013141·2023-12-04 08:38

【机器学习】集成学习算法之AdaBoost

假设有mmm个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w1=1mw_1=\large\frac{1}{m}w1=m1，这样训练样本集的初始权值分布D1(i)D_1(i)D1(i)：D1

撕得失败的标签·2023-12-01 12:54

Day10-用户管理（3）

chmodugo方式outnumber方式7=rwx6=rw5=rx4=r3=wx2=w1=xr=4w=2x=1755：7属主5属组5其他5、测试rwx

曾努力·2023-12-01 10:05

2023.11.28 使用tensorflow进行“三好“权重分析

x1w1+x2w2+x3*w3=y，已知x1,x2,x3和y，求w1,w2,w3这是一个三元一次方程，正常需要三组数据就能准确求出解，但是如果要在仅有两组数据的情况下进行求解，除使用暴力法外，采用神经网络是一个不错的选择

leigh_chen·2023-12-01 00:46

API文档

APIObject直接输入一个对象，Java其实是会调用对象的tostring（）方法的，所以以下两行语句的输出结果是一致的System.out.println(w1);System.out.println

刘玉鹏151·2023-12-01 00:10

前向传播、反向传播、更新梯度

前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left[x1,x2\right][x1,x2]和[w1

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

数据结构--哈夫曼树

哈夫曼算法构造哈夫曼树的方法1.根据n个给定权值{w1,w2,...,wn}构成n棵二叉树的森林F={T1,T2,...,Tn},其中Ti只有一个带权为wi的根结点。

ladedah·2023-11-29 05:10

warpaffine 旋转有一部分消失_OpenCV warpAffine的天坑

问：在OpenCV中，通过resize将(w1,h1)尺寸的图片转化为(w2,h2)尺寸的图片，和通过warpAffine配合矩阵变换进行仿射变换，插值模型都使用双线性(不考虑OpenCVLINEAR实现中特殊处理的几种情况

斗鱼直播-大司马~~·2023-11-28 18:50

新手入坑c语言--1 C语言必识知识点

之前在b站听过鹏哥学习过一段时间c语言w1，听到鹏哥说写博客非常重要，所以为了锻炼自我，以及知识的总结，在2023年10月10日，我正式发表了我的第一篇博客。同时谢谢大家能够捧场。

微风拂柳絮·2023-11-27 02:02

牛圈演讲：W1 《我为什么要演讲》

牛圈的小伙伴们大家好，很高兴认识各位，并期待与各位一起在自我提升的道路上越走越远。我是帅帅，坐标北京，目前是一位刚刚入职的小学语文教师。我的爱好是心理学和写作。加入牛圈是晶晶姐向我推荐的，本来有一周的观望时间，但看到大家的积极状态和莉莉姐发布的七月作业完成情况，我就义无反顾地决定在八月的第一天加入牛圈。上来就开始演讲是我始料未及的，我一直拒绝在人前表达自己，但人总要走出舒适区，才能成长得更快。所以

帅_帅·2023-11-26 12:26

[递归，动态规划] 和为定值的子集合

和为定值的子集数题目描述已知n个正整数，wi(1≤i≤n)形成一个集合W={w1,w2,...,wn}，集合中的元素彼此不相同。

StudyingPanda·2023-11-26 11:38

理财五步走

我之前在梦想储蓄罐2也有提过（【梦想储蓄罐2】小狗钱钱，开挂人生启蒙书W1），确实值得一读。1、金钱有一些秘密和规律，要想了解它们的前提

凌波微步007·2023-11-24 21:56

《动手学》：语言模型_课后作业

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型

木头杨_88f8·2023-11-24 10:54

ARM汇编指令 UXTW/UXTH/UXTB, SXTW/SXTH/SXTB

Zero-extendsingle-word/half-word/byteSXTW/SXTH/SXTB：Sign-extendsingle-word/half-word/byte例：1.2.需要ADDX0,X0,W1

linewon·2023-11-23 16:13

算法分析与设计课后练习23

求下面的0-1背包问题（1）N=5,M=12,(p1,p2,…,p5)=(10,15,6,8,4),(w1,w2,…,w5)=(4,6,3,4,2)（2）N=5,M=15,(p1,p2,…,p5)=(w1

茅蒐Rubia·2023-11-21 21:49

数据结构之图的深度优先遍历DFS（java）

它的基本思想如下: 首先访问图中某一起始顶点vvv，然后由vvv出发,访问与vvv邻接且未被访问的任一顶点w1w_{1}w1，再访问与w1w_{1}w1,邻接且未被访问的任一顶点w2w_{2}w2……

HEU_THY·2023-11-21 17:30

图3：深度优先遍历

具体流程如下：先访问图中的一个顶点v然后访问与v有关的第一条为被访问过的顶点w再访问与w有关的第一条未被访问的顶点w1…然后，就到了最后一个顶点了，这个顶点没有与之有关且没有被访问过的顶点了退回到上一个顶点

辛伯达岛·2023-11-21 16:57

算法分析与设计课后练习20

用启发式的方法求0/1背包问题n=5(w1,w2,w3,w4,w5)=(2,2,6,5,4)(p1,p2,p3,p4,p5)=(6,3,5,4,6)M=10令L=15Pleft(0)=24Pleft(1

茅蒐Rubia·2023-11-21 12:49

算法分析与设计课后练习19

用序偶的方式求0/1背包问题n=4(w1,w2,w3,w4)=(5,3,4,7)(p1,p2,p3,p4)=(3,2,5,9)M=15S0={(0,0)}→(p,w)=(3,5)→S11={(3,5)}

茅蒐Rubia·2023-11-21 12:48

《影响地图》——笔记

3个W1个H：Why——为何这么做，即我们想要达到的目标。Who——谁能产生需要的效果？谁会阻碍它？谁是我们产品的消费者或用户？谁会被它影响？也就是那些会影响

哥一悠·2023-11-21 04:26

0-1背包问题【穷举法+二维dp数组】

问题描述：给定n个重量为{w1,w2,…,wn}、价值为{v1,v2,…,vn}的物品和一个容量为C的背包，求这些物品中的一个最有价值的子集，且要能够装到背包中。

小俱的一步步·2023-11-20 05:32

神经网络进行权重分析

神经网络基础应用：x1w1+x2w2+x3*w3=y，已知x1,x2,x3和y，求w1,w2,w3这是一个三元一次方程，正常需要三组数据就能准确求出解，但是如果要在仅有两组数据的情况下进行求解，除使用暴力法外

不会爬树的猫_17e5·2023-11-19 09:17

使用matplotlib 演示矩阵乘法

使用matplotlib演示矩阵乘法代码代码解释代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()#第一个矩阵w=50h=30#第二个矩阵w1=

东方佑·2023-11-17 03:03

【算法】BFS 广度优先遍历由浅入深

在依次访问V的各个未被访问的邻接点w1,

小水VV·2023-11-14 14:20

自然语言处理（NLP）发展历程（2），什么是词嵌入（word embedding）？

标准定义：对于语言序列w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn语言模型就是计算该序列的概率，即：P(w1,w2,...

DocWoo·2023-11-13 03:21

【NLP】N-gram模型及其平滑优化

从chain-rule说起▶语言模型计算词序列出现的概率p(W)=p(w1,w2,w3...wn)p(W)=p(w_1,w_2,w_3...w_n)p(W)=p(w1,w2,w3...wn)给定一个词序列

samarua·2023-11-12 21:59

自然语言处理——N-gram模型

在这个问题中，句子WWW被建模成词的排列W=w1,w2,...wnW=w_1,w_2,...w_nW=w1,w2,...wn，所谓质量就就是句子出现的概率，

Vii ging·2023-11-12 21:28

Python 数组 numpy使用解释创建n维数组（矩阵）对数组进行函数运算数值积分等

importnumpyasnpdatal=[1,3,5,7]#列表w1=np.array(datal)print

江山与紫云·2023-11-12 18:24

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1

脑瓜凉·2023-11-12 09:28

matlab如何减去噪音,如何使用matlab中的allpassfilter消除声音中的噪音？

n=1024*8;%asmallportionofdataw1=1e5;w2=w1+n-1;sig_noisy=data_n(w1:w2,1);%noisyaudiosig_clean=data_c(w1

寰太逻辑学家·2023-11-11 09:11

安卓常见设计模式13------过滤器模式（Kotlin版）

W1是什么，什么是过滤器模式？过滤器模式（FilterPattern）是一种常用的结构型设计模式，用于根据特定条件过滤和筛选数据。2.W2为什么，为什么需要使用过滤器模式，能给我们编码带来什么好处？

jiet_h·2023-11-11 06:17

深度学习——激活函数(Sigmoid/ReLU/Softplus/Swish/Maxout)

激活函数的作用激活函数对于深度学习来说非常的重要，我们假设现在有n个神经元x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn，其参数为w1,…,wnw_1,\dots,w_nw1,…,wn，偏置为b

weixin_43216017·2023-11-11 01:16

airpods二代降噪吗_小白初次入手AirPods，究竟有怎样的体验呢？

购买的是AirPods二代，没有选择无线充电盒的版本，个人很少用到无线充电板与一代的基本区别「①使用H1耳机芯片取代W1芯片；②支持“heySiri”功能；③支持无线充电，指示灯从内部放到了外部（仅无线充电盒如此

weixin_39630909·2023-11-10 19:41

简单的二层BP神经网络-实现逻辑与门（Matlab和Python）

故设输入X,输出Y为权值W1为2*2矩阵,W2为2*1矩阵(1).前向计算过程第1个神经元输出为：第2个神经元输出为：其中：(2).反向传播过程公式由链式求导法则得出，这里不做推导。

仲夏夜之梦xz·2023-11-09 13:32

matlab添加坐标,Matlab绘图添加直角坐标轴

.^2-30;plot(x,y,‘k‘,‘linewidth‘,2)axisoffset(gcf,‘Position‘,[100100360420]);w1=min(y);w2=max(y);%%绘制坐标轴

无端人口司马亮·2023-11-08 16:45

线性【SVM】数学原理和算法实现

如上图所示，正超平面，负超平面和决策超平面的表达式如图所示，假设现在在正负超平面上有Xm和Xn两个支持向量，表达式分别是①，②，①减②得到③，③可以写成④的形式（其中，w向量=（w1,w2）,Xm向量=

数字生命Allen·2023-11-06 22:52

笔记-N元语法

N元语法最大似然估计缺陷：参数空间过大条件概率P（wn|w1,w2,…wn-1）无法估算数据稀疏严重很多语料库中未出现的词组组合，得到的概率为0马尔可夫假设目的：解决参数空间过大的问题；随意一个词出现的概率只和与它前面出现的有限的一个或者几个词相关

沐子鱼和火·2023-11-06 09:39

7-1 子集和问题分数 25作者王东单位贵州师范学院

作者王东单位贵州师范学院给定n个不同的正整数集合w=（w1，w2，…，wn）和一个正数W，要求找出w的子集s，使该子集中所有元素的和为W。输入格式:第一行输入n和W，第二行依次输入n个数。

星河边采花·2023-11-05 08:32

人工智能基础_机器学习017_SGD随机梯度下降求解多元一次方程_以及求解多元一次方程---人工智能工作笔记0057

然后我们再来看一下X.shape这个用来显示,一个矩阵的形状,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本

脑瓜凉·2023-11-04 01:02

机器学习之Word2Vec

给定一个由n个词语按顺序组成的句子S=（W1,W2,W3,...,WN），那么P(S)即为语言模型。P(S)=P(W

Jayden Huang·2023-11-03 05:42

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

如果要对一个例子进行梯度下降，需要用公式算出dz,然后算出dw1、dw2、db，然后进行更新w1、w2、b我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。

862180935588·2023-11-03 04:14

小太阳第4期w1周复盘

1、回顾过去一周，我有什么样的感受？感觉《孩子：挑战》确实是一本好书，作者喜欢用具体的场景和冲突来引出问题和答案，而且那些案例和自己的体验很接近很有共鸣。2、关于习惯养成，我萃取到的有效的经验是什么？（请用SCQA表达）背景：上海疫情楼栋封了，不能下楼跑步锻炼了。冲突：一直想运动，但是一直未启动，晚上想运动的时候又沉迷刷微信视频。问题：我要如何开启运动习惯？答案（有效经验）：一刷微信视频的时候就开

心水·2023-11-02 18:45

【uniapp】自定义步骤条样式实现

w4':'w1']

Komorebi゛·2023-11-02 15:26

代码随想录打卡第五十八天|● 583. 两个字符串的删除操作 ● 72. 编辑距离

题目链接：583.两个字符串的删除操作解题思路：dp数组的含义：w1[:i-1]与w2[:j-1]相同的最小删除次数比较当前字母如果两个字母相同，则不用进行删除操作即dp[i][j]=dp[i-1][j

没脑袋的喵·2023-11-02 07:34

人工智能基础_机器学习016_BGD批量梯度下降求解多元一次方程_使用SGD随机梯度下降计算一元一次方程---人工智能工作笔记0056

100,8)首先因为是8元一次方程,我们要生成100行8列的X的数据对应x1到x8w=np.random.randint(1,10,size=(8,1))然后我们生成8行1列的数据,从1到10之间,用来做为w1

脑瓜凉·2023-11-02 06:58

哈夫曼树与哈夫曼编码

哈夫曼树：假设有m个权值{w1,w2,…}，可以构造一

WXDEE·2023-11-01 21:18

哈夫曼树以及哈夫曼编码

二叉树在数据是随机的时候，生成的树深度较低，左右两树可能也比较平衡，但是如果是有顺序的插入，那么二叉树深度就较高，要么子树全部在左边，要么子树全部在右边，那么由此引出最优二叉树，哈夫曼树1、哈夫曼树含义在权为w1

渣渣洒泪成长记·2023-11-01 21:44

2022-12-14 - 草稿

W1，机位在农田里，南边10m左右有个小坟头W1SW1NW1WW1EW2，在农田里，附近有条35kV线路，一座坟头W2WW2EW2NW2东北方向，一个坟头W2SW3，机位在农田里，30米有个坟头W3SW3NW3EW3WW4

435cc00f62bc·2023-11-01 17:58

1.前馈型BP神经网络

1.感知机和激活函数感知机，是构成神经网络的基本单位，一个感知机可以接收n个输入X=（x1,x2,x3…xn)T（每个输入，可以理解为一种特征）,n个输入对应n个权值W=（w1,w2,w3…wn),此外还有一个偏置项

牛像话·2023-11-01 09:54

pytorch学习第四篇：从全连接到卷积

inputlayer=1x784与w1=784x512进行矩阵运算，再加上偏置项b1，再到激活函数，得到隐藏层hiddenlayer1=1x512

小~小·2023-11-01 01:59

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