W1

2022-05-30

用生命担当使命，用挚爱护佑苍生讲述人：上海新国博方舱医院W1舱负责人、武汉协和医院党委副书记孙晖早晨6点半，阳光已洒满房间，微信群“滴滴”响个不停。
旺旺火腿肠·2023-04-11 21:29

三相电机接法

星形接法:w1,u1,v1分别接w,u,v,w2+u2+v2o或r!三角接法:首尾相接，w1+u2,u1+v2，v1+w2即w1u1v1u2v2w2详情参阅百度三相电机接法
安东辉·2023-04-11 03:07

【华为机试真题详解JAVA实现】—坐标移动

下面是一个简单的例子如：A10;S20;W1
Roc-xb·2023-04-10 04:22

试题 历届真题 砝码称重（保姆分析）

试题历届真题砝码称重【第十二届】【省赛】【A组】.试题G:砝码称重【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？
贵小蟀·2023-04-09 17:51

图的两种遍历方式--深度优先与广度优先

DFS算法思路：（1）在访问图中某一起始顶点V后，由V出发，访问它的任一邻接点W1；（2）再从W1出发，访问与W1邻接但还未被访问过的顶点W2；（3）然后再从W2出发，进行类似的访问，…（4）如此进行下去
MinBadGuy·2023-04-09 13:06

多元线性回归之矩阵求导推导与python实现

多元线性回归表达式其中，X=[1,x1,⋯ ,xn]X=[1,x_1,\cdots,x_n]X=[1,x1,⋯,xn]W=[w0,w1,⋯ ,wn]W=[w_0,w_1,\cdots,w_n]W=[w0
一朝英雄拔剑起·2023-04-09 09:08

为了不犯错，我们小心翼翼

欢迎加入W1原创传播，赶紧学习，我是W1。小梁是一家公司的部门主管，业务经验优良，部门管理的井井有条，三年了也没给公司抹过什么黑。
拉布拉多教育W1·2023-04-08 16:11

【机器学习】SoftMax多分类---学习笔记

(图片来自网络)定义：给定以歌n×kn×kn×k矩阵W=(w1,w2,...,wk)W=(w_1,w_2,...,w_k)W=(w1,w2,...,wk),其中，wj∈Rnw_j\inR^nwj∈Rn为
等秃了就去学算法·2023-04-08 15:02

python学习笔记——集合

…………二；创建集合1；创建一个空集合，a=set()2；直接进行赋值初始化，a={'a',1,2,1,'a','w1'}3；也可以将其它类型容
oyqho·2023-04-06 13:31

机器学习 第3章 线性模型 (3.1&3.2)

+wdxd+b向量形式为f(x)=wTx+bf(x)=w^{T}x+bf(x)=wTx+b其中w=(w1;w2;...;wd).w=(w_{1};w_{2};.
isasiky·2023-04-04 10:32

tkinter:Toplevel

主窗口")win.geometry("400x200")tk.Label(win,text="Toplevel-主窗口").pack(pady=20)#子顶层1依赖于主窗口；如果主窗口关闭，子顶层也被关闭w1
brightyuxl·2023-04-04 07:08

缓冲区进程互斥

【2016年北京大学自主命题831，第二（3）题】有四个进程，R1，R2，W1，W2，一个共享缓冲器B，B可以存储一个字符，R1可以从磁盘写入一个字符到B，R2可以从寄存器写入一个字符到B，W1从B中取出一个字符送到打印机打印
谭你一个脑瓜崩·2023-04-03 18:40

si9000 单端（线）&差分（动）线板层结构与阻抗计算

下图显示了在信号轨迹(指定为1B)以下使用单一介电层的表面微带结构适用范围：外层阻焊前阻抗计算参数说明：H1：外层到VCC/GND间的介质厚度W2：阻抗线线面宽度W1:阻抗线线底宽度Er1:介质层介电常数
Michael_chemic·2023-03-29 03:06

【2023最新教程】最通俗的神经网络基础讲解

，每一个输入都对应了一个权重w1,w2,...,神经元将接收到的总输入值和阈值进行比较，再通过“激活函数”处理产生神经元的输出。
N._·2023-03-25 07:37

-7298期 跟刺猬学取暖，不纠缠，退一步海阔天空。

"W1原创传播"公众号来源/W1原创传播作者/W1让我们的学习不在焦虑欢迎加入W1原创传播，赶紧学习，我是W1。-7298期跟刺猬学取暖，不纠缠，退一步海阔天空。
拉布拉多教育W1·2023-03-25 02:09

蓝桥杯每日一真题——[蓝桥杯 2021 省 AB] 砝码称重（背包dp）

2021省AB]砝码称重题目描述输入格式输出格式样例样例输入样例输出提示思路：方法：全部代码：注意事项题目详情：[蓝桥杯2021省AB]砝码称重题目描述你有一架天平和NNN个砝码,这NNN个砝码重量依次是W1
孤独时代的c0re·2023-03-24 16:57

tensorflow 恢复(restore)模型的两种方式

2.如何恢复模型有两种方式（这两种方式有比较大的不同）：2.1重新使用代码构建图举个例子（完整代码）：defbuild_graph():w1=tf.Variable([1,3,10,15],name='
AI算法_图哥·2023-03-23 10:13

写 | 文书的7种死法【W1】

精益辩护，一种更懂检察官的辩护。——庭泽笔记创始人ROCKHello，大家好，这里是庭泽笔记。昨天，你加班了吗？上次律协分享活动之后，有很多律师朋友联系我，觉得时间太短，很多内容来不及展开讲，希望有机会能够更深入的交流。之后我们做了几次线下沙龙，发现效果很好，但是效率太低。我就想了一个办法，以后在线上和大家交流，图文资料，我会发到公众号里。继续从检察官的角度分享办案的一些心得，希望对大家有所帮助。
庭泽笔记·2023-03-23 09:35

iOS逆向之函数参数，返回值

废话少说，直接上代码演示参数a,b放入w0,w1寄存器中总结，参数放在寄存器中，通过x0-x7（w0-w7）传入，x0（w0）寄存器作为返回值返回。
聚朋友iOS·2023-03-21 22:41

2019-06-25 (梦想与现实）

今天待办：1，26号晚的在线活动准备：写稿，演习3次，后期公众号发布，7、8月活动主题计划；2，PP项目：7月W1——Che
Xin老师·2023-03-17 13:25

NLP入门概览（2）——统计语言模型、语料库

假设句子S=w1,w2,...,wnS=w_1,w_2,...,w_nS=
道巅·2023-03-15 04:03

（inLight写作打卡——W1）会说对不起的妈妈，我爱你！

母亲节就要到了，‍‍但是想起妈妈的时候呢，‍‍感慨万千。我曾经痛恨妈妈，把我的个人生活的一些不如意归结于她。甚至读过很多关于原生家庭的文章，花了很多时间去研究原生家庭对一个人的影响，在一些文章中我读到了：你今天的错误，今天的痛苦，今天的焦虑，和习惯里的错误的反应模式，都是你的原生家庭带给你的。这样是不是太容易，把所有错，都归结到原生家庭上。后来我又开始尝试去读读更多的书，想要做到原谅，想要做到放手
Ada在路上·2023-03-14 22:29

Day 4 作业精选丨有钱才会有尊重？

W1期NVC金钱关系深度训练营已经进行了四天，昨天的课程主题是：金钱与尊重的关系。让我们来看看，学员们在进行金钱与尊重方面的局限性信念挖掘时，都有哪些收获和发现呢？
韩会霞·2023-03-13 11:43

神经网络基本算法笔记

1.分类任务的概念下面w1一直到w3072的每一行有不同的权重参数，都乘以竖列来计算出一个是猫还是狗还是其他什么动物的权重值，如下图：2.利用损失函数求损失公式解释：求和max(0，错误类别分-正确类别分
灼清回梦·2023-03-13 07:01

第2章 单层感知器

其表达式如下：计算过程的理解：（1）求和：s=w1*x1+w2*x2+...+w3*x3；（2）如果s>阈值输
AI学长·2023-03-13 07:59

mysql导入emoji数据乱码

想要mysql表支持emoji，需要设置表编码为utf8mb4CREATETABLE`sample`(`date`char(10)DEFAULTNULL,`w1`varchar(50)DEFAULTNULL
大闪电啊·2023-03-13 01:51

matlab透视变换代码

img1);%[h1w1]=size(img1);imshow(img1);in_points=1.0e+03*[0.550.430.740.430.250.881.260.88];%ginput();w1
向往文艺的工科男·2023-03-12 08:14

如何窥见W1与W2的迥异人生？

W1回家，一家人还在昏睡。老公最先醒来，朝整理冰箱的W1喊了一声：“做饭了没？”这一声把孩子们都吵醒了，包
苏月言·2023-03-11 22:21

生成模型与判别模型

例如两类（w1和w2）分类问题，如果Y大于阈值，X就属
吃肉的小馒头·2023-03-11 18:33

【Java实现】动态规划算法解决01背包问题

1、问题描述：一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包，现在有n中物品，每件的重量分别是W1、W2、……、Wn，每件物品的价值分别为C1、C2、……、Cn，需要将物品放入背包中，要怎么样放才能保证背包中物品的总价值最大
宝爷~·2023-03-09 22:23

三、Pytorch多层感知机 （3月1日学习笔记）

但是，如果只在其中插入多个简单全连接层相当于还是只有一层全连接层，因为每层对其输入和得到输出为：H=X*W1+b1，在下一层为O=H*W2+b2，综合来看是O=X*W1*W2+b1*W2+b2。
小常在学习·2023-03-08 21:03

六、正向传播、反向传播、衰减与爆炸（3月3日学习笔记）

前向传播如图所示其中含有一个隐藏层且不考虑偏置情况下（其中W1，W2开始时都是以一定标准差随机生成的较小的权重张量），x经过Z=W1*X，Z经过激活函数得到h，Z和h合在一起可以看成是某个激活函数的全连接层
小常在学习·2023-03-08 21:03

机器学习(1)-线性回归

特征属性建立线性模型，则设定每个属性对应的权值w=(w1,w2...wd,b)T,那预测值Y'可以表示为：权重预测值那么得出预测值
dzqiu·2023-02-19 07:44

RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

出错的代码如下：#[b1*w1,c1,h1]->[b1,w1,c1,h1]->[b1,c1,h1,w1]out_H=torch.bmm(value_H,att_H.permute(0,2,1)).view
雪月圣雕·2023-02-07 13:16

斯坦福大学-自然语言处理入门 笔记 第四课 语言模型

目标：计算句子或者是一系列单词的概率P(W)=P(W1,W2,W3,W4,W5...Wn)P\left(W\right)=P(W_{1},W_{2},W_{3},W_{4},W_{5}...W_{n})
sansheng su·2023-02-07 08:17

利用ggplot2绘制折线图（均值+误差棒）

成品图如下image.png直接上代码1.读入数据library(ggplot2)library(Rmisc)library(cowplot)#读入数据W1head(W1)#SubjectValueTime
shenghuanjing·2023-02-07 02:47

CS231N作业1Two-Layer Neural Network

继承上次作业的softmax计算损失，再额外加个隐藏层1.完成neural_net.py中scores的计算z1=X.dot(W1)+b1a1=np.maximum(0,z1)scores=a1.dot
努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

神经网络

一、神经网络1.神经元（节点）是神经网络的的基础单元，基本形式为wx+b（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网络，每个神经元接受一个或多个信号输入
芒果很芒~·2023-02-04 09:04

第二章.神经网络—3层神经网络的实现，输出层设计

用数学式表示a1(1)：②.用矩阵表示第一层的加权和：3).实现：importnumpyasnp#3层神经网络的实现#参数初始化definit_network():network={}network['w1
七巷少年^ω^·2023-02-04 07:39

神奇的装饰器

装饰器小结1.在进入装饰器之前先看先一下闭包：1defw1():2defw2():3print("实现封装的功能")4returnw25t=w1()6t()2.装饰器其实就是在运用闭包封装功能的基础的基础上实现的
明日计划·2023-02-04 01:50

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第二章笔记

以下图为例，x1，x2是输入信号，w1，w2是权重，如果计算出的结果超过某个阈值
user_kay·2023-02-03 18:00

动态规划与背包问题

动态规划算法核心思想：1.刻画问题的最优解的结构特征2.递归定义最优解的值3.自底向上的方式计算最优解的值4.构造问题的最优解背包问题给定n个重量为w1,w2,...,wn,价值为v1,v2,...,vn
迎风布阵x·2023-02-03 14:02

支撑阻力相互转换的标准模型M16/W1

形态致胜：五点结构形态交易策略与应用（连载十三）2.1.2形态分析中的动能逻辑形态分析不仅仅是简单的切线分析。更重要的是它包括了对市场前期五个高低点，四个波段的市场结构分析。一方面我们从这些高低点和波段运行轨迹中寻找动能方向，另一方面我们借助大量的历史数据建立形态模型。建立形态模型，我们借鉴了和谐交易的五点结构与量化思想。无论是传统的形态或是创新的形态，利用五点结构的思想与量化方法，这是技术形态分
五点结构形态分析·2023-02-02 18:38

统计判决----最小误判概率准则判决

最小误判概率准则判决的一般形式对于两类问题显然这里可能会出现两种，一种是把实属w1类的模式判属为w2类，原因是这个模式在特征空间中散布到D2中，从而导致误判，这时的误判概率为：同理：因此总的误判概率为：
沃·夏澈德·2023-02-02 13:44

Perplexity

其本质上就是计算句子的概率，例如对于句子S（词语w的序列）：S=W1,W2，W3,...,WkS=W_1,W_2，W_3,...,W_kS=W1,W2，W3,...,Wk它的概
go with me·2023-02-02 12:36

Pytorch ---- 反向传播 学习笔记~~~~~

反向传播损失公式：W1为权重矩阵。b1（bias）为偏置向量。解释一下为什么这里的W不再是前面学过的单一的权重值而是变成了矩阵。从下图中可以看到，当神经网络有很多层的时候，输入值X也有很多。
深度不学习！！·2023-02-01 19:01

System Verilog assign赋值和initial赋值先后顺序，竞争

这个竞争的原因是initial和assign都是仿真0时刻开始执行，所以w1和v1是同时刻被赋值。moduletb;reg[3:0]r1,r2;wire[3:
观自在琉璃·2023-02-01 13:50

Batch Normalization

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。
浩波的笔记·2023-02-01 12:07

为什么自律是成功要素之一，看看你的KEEP健身等级排名就明白。

可以看到健身区域：W1—W6，在练人数都是千万级别的量级，从W7开始是
新桂青年说·2023-02-01 08:10

深度学习入门教程-1.4 神经网络如何学会预测

但是，权重(w1,w2,w3)和偏差b是怎么得来的呢？你很能要说，你这不是废话吗？是你设定的撒。非也，上节只是为了讲解方便，咱们人工设定了权重和偏差的值。但是，实际中在运用神经网络
xinxiangbobby·2023-01-31 13:39
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他