Y_音响技术第8页

3 线性回归：最小二乘法与正则化

假设数据集为：D=(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)\mathcal{D}={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_{N})}D=(x1,y1),(x2,

AI路上的小白·2020-07-01 19:20

Tensorflow的loss函数计算容易出错的地方

1问题的提出按照tensorflow官方教程搭建好的一个model中的loss函数应该是采用如下的计算方法：cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))其中，这个公式就是按照标准的交叉熵函数进行定义的

Holo-bo·2020-06-30 12:03

【计算机组成原理】定点乘法运算之补码一位乘法（Booth算法）(对初学者的步骤详解)

根据(yn,yn+1)(y_{n},y_{n+1})(yn,yn+1)的取值来确定操作，参见下表，移位按补码右移规则进行按照上述算法

捭阖人生·2020-06-30 02:00

人工智能实践：Tensorflow笔记（3）——神经网路八股

搭建网络八股六步法import#import相关模块train,test#告知要喂入的训练集和测试集，即要指定训练集和测试集的输入特征x_train、x_test和训练集和测试集的标签y_train、y_

Tian南瓜·2020-06-29 17:35

机器学习总结三之线性回归

机器学习总结三之线性回归线性回归定义线性回归：利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或者多个自变量和因变量之间关心进行建模的方法线性回归数学定义：数据(Yi,Xi1,...,Xip),i=1,...n(Y_

quentinl·2020-06-29 09:15

SVM---sklearn实现多核

中实现可加上)#自定义样本点rand,并且生成sin值x=np.random.rand(40,1)*5X_train=np.sort(x,axis=0)print(“X_train:%s”%X_train)y_

笔尖微凉·2020-06-29 04:33

Tensorflow实现简单的卷积神经网络

网络基本参数及架构X：[None,784]X_image:[None,28,28,1]y_:[None,10]Conv1:[None,28,28,32]pool1:[None,14,14,32]Conv2

萌1萌哒小萌萌·2020-06-29 04:55

datetime用法

datetime.datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M')fromdatetimeimportdatetimedt=datetime.now()#创建一个datetime

幸运i·2020-06-29 00:27

linux定时备份MySQL数据库并删除七天前的备份文件

ShellScript For Auto DB Backup and Delete old Backup#备份地址backupdir=/home/mysqlbackup#备份文件后缀时间time=_` date +%Y_

weixin_34096182·2020-06-28 11:29

python 获取前一天日期以及字符串的格式化

wanghuafeng'fromdatetimeimporttimedelta,datetimeyesterday=datetime.today()+timedelta(-1)yesterday_format=yesterday.strftime('%Y_

语默静喧·2020-06-27 12:07

香港影音节巡礼暨个人音响展2018

香港影音节巡礼暨个人音响展2018【音响技术国际影音】2018年，适逢《影音极品》创刊25周年，基于推动影音爱好者与经销商、品牌代理商的相互交流，加深影音爱好者对影音产品的认识，传播影音文化，国内创刊二十五周年的

音响技术·2020-06-27 07:23

Tensorflow 学习笔记

tf.clip_by_value()cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e

winddy_akoky·2020-06-26 12:21

tensorflow中求交叉熵的一些理解

tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=y_,labels=y))其实这句代码应该是拆分成几个部分的：对y_求softmax

minopus·2020-06-26 12:04

损失函数对模型训练结果的影响

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomStatebatch_size=8#定义两个占位符，表示输入的x与正确的yx=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name="x-input")y_

搓衣板的正义·2020-06-25 20:40

DDA画线算法与Bresenham画线算法

Bresenham画线算法定义公式推导代码实现效果源码地址DDA画线算法定义通过单位间隔来确定线段的点,默认间隔为1,如图:此时,已知的点为(x0,y0),(xend,yend)(x_0,y_0),(x_{end},y_

秀玉轩晨·2020-06-25 18:34

A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces 论文解析 3DMM

2.3D人脸形变模型人脸的几何信息通过形状向量S=(X1,Y1,Z1,X2.....Zn)T(X_1,Y_

761527200·2020-06-25 16:36

SVM常用损失函数

HingeLoss表达式为：Li=∑j≠yimax(0,sj−syi+1)L_{i}=\sum_{j\ney_{i}}max(0,s_{j}-s_{y_{i}}+1)Li=j=yi∑max(0,sj−

cofisher·2020-06-25 11:59

EKFmonocularSLAM论文阅读笔记（二）

尽管在将它们引用到当前相机帧CkC^kCk方面有一些优点，所有这些通常被称为静态参考帧WWW:估计的地标yWy^WyW由n个点特征yiW=(y1W,y2W,......,ynW)Ty_{i}^{W}=(y_

blue@sky·2020-06-25 10:09

DL with python(3)——神经网络优化涉及的损失函数

一步江湖无尽期·2020-06-25 10:21

30周年纪念音箱AE1 Active，天工盛世总代理

英国AcousticEnergy30周年纪念新品AE1Active【音响技术国际影音】英国AcousticEnergy30周年纪念新品系列AE1Active，深圳市天工盛世科技有限公司总代理。

音响技术·2020-06-25 08:58

Bootstrap重抽样方法

数据表示为n个独立观测向量yobsy_{obs}yobs,假设求参数θ^(yobs)\hat{\theta}(y_{obs})θ^(yobs)的置信区间，非参数bootstrap抽样的步骤如下：从yobsy

ofoliao·2020-06-24 18:06

matplotlib系列-plt.axis

plt.scatter(x,y)#XXX为如下几种设置方式plt.axis(XXX)plt.axis(‘square’)作图为正方形，并且x,y轴范围相同，即ymax−ymin=xmax−xminy_{max}-y_

转行的炼丹师·2020-06-23 23:52

修改Linux下rm命令为mv命令

rm-fr*,这里提供一种方法替换Linux下的rm为mv,实现删除文件备份的功能操作方法在/root/.bashrc中添加如下内容functionrm_mv(){curr_date=$(date+%Y_

红糖妹·2020-06-23 15:43

Lasso-Logistic回归-R语言应用详解

∑i=1N(yi−β0+∑j=1pxijβj)2+λ∑j=1p∣βj∣\sum_{i=1}^{N}\left(y_{i}-\beta_{0}+\sum_{j=1}^{p}x_{ij}\beta_{j}\

hetallian·2020-06-23 14:09

OpenCV-Python 霍夫圈变换 | 三十三

)2=r2(x-x_{center})^2(y-y_{center})^2=r^2(x−xcenter)2(y−ycenter)2=r2，其中(xcenter,ycenter)(x_{center},y_

磐创 AI·2020-06-23 07:09

latex公式编辑

{\frac{x}{2}}\right)}^{2m+\alpha}$$$##上下标---$$$x^{2},x^{(n)}_{2},^{-16}O_{32}^{2-},x^{y^{z^{a}}},x^{y_

fefair·2020-06-23 07:17

tensorflow笔记三：神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）...

个输出层总参数=总W+总b神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化regularization(1)损失函数（loss）:预测值（y）与已知答案（y_

chq37777·2020-06-22 22:48

tensorflow笔记二：反向传播

损失函数（loss）：预测值（y）与已知答案（y_）的差距均方误差MSE：损失函数的计算方法有很多，比较常用的有均方误差.loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播训练方法

chq37777·2020-06-22 22:48

马氏距离和欧式距离详解

欧氏距离最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点x=(x1,…,xn)x=(x_1,…,x_n)x=(x1,…,xn)和y=(y1,…,yn)y=(y_1,…,y_

bluesliuf·2020-06-22 18:48

机器学习-高斯判别分析

对于给定的数据集$D=\{(x_1,y_1),\cdots,(x_N,y_N)\}$，其中$y_=\{1,0\}$。根据假设$y_i$服从

Wilder_ting·2020-06-22 08:25

深度学习网络训练中出现nan的原因分析

中的log函数输入了‘负数’或‘0’值（出现log(0)*0的情况）解决方法：使用tf.clip_by_value限制tf.log的输入值例如：cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_

wzg2016·2020-06-22 05:35

Python高级--线性回归、岭回归（岭际线）、lasso回归

reshape(-1,1),y)y_=lr.predict(x.reshape(-1,1))2、机器学习自带的数据importsklearn.datasetsasdatasetsdiabetes=datasets.load

PyRookie·2020-06-22 03:52

深度学习 | 训练网络trick——mixup

(xi,yi)\left(x_{i},y_{i}\right)(xi,yi)，(xj,yj)\left(x_{j},y_{j}\right)(xj,yj)两个数据对是原始数据集

yuanCruise·2020-06-21 04:40

高斯玻色采样enhance量子近似优化算法

这里我们再说明一下什么是组合优化问题：给定一个数据集X=｛x1,x2,...xN｝X=｛{x_{1},x_{2},...x_{N}}｝X=｛x1,x2,...xN｝，和一个映射函数ｆｆｆ，令yi=f(xi)y_

peppermint_xiao·2020-06-01 15:04

召回、精确、准确，这些让人头大的概念一文全讲清楚

可以理解成我们预测值和真实值之间的偏差，我们用y表示样本的真实值，y_表

TechFlow2019·2020-04-22 21:00

Wireworld美国线世界SPHERE（SPH）恒星HDMI2.0 高清线

作为音响技术的顶级发烧友和线缆产品权威设计师之一

天工盛世·2020-04-12 02:23

传承经典，英国Acoustic Energy

英国AcousticEnergy【音响技术国际影音】传承经典，英国AE。英国AcousticEnergy，AE音箱，Since1987。

音响技术·2020-04-09 01:32

js笛卡尔积算法汇总

笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合_X_和_Y_的笛卡尔积（Cartesianproduct），又称直积，表示为_X_×_Y_，第一个对象是_X_的成员而第二个对象是_Y_的所有可能有序对的其中一个成员-

回见·2020-04-08 11:51

机器学习中的数学——高数基础小抄

1.函数1.1函数的定义量和量之间的关系如：$A=\pi\mathrm{r}^{2}$$y=f(x)$其中x是自变量，y是因变量函数在$x_{0}$处取得的函数值\(y_{0}=\left.y

pleuvoir·2020-04-06 15:00

Tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数做了什么

importtensorflowastflogits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])y_=tf.constant([[0.0,0.5,1.0

多问Why·2020-04-05 14:52

教你巧用麦克风让声音更好听

歌唱中丰富的音色变化除去来自声乐技巧以外，运用现代卡拉OK音响技术也能起到变换音色的重要作用。

我要学唱歌·2020-04-05 13:28

不能小看的音箱，小度智能随身版DOSS掌上听

拥有20年音响技术经验的DOSS也早已在互联网智能音箱方面展开战略部署，多款互联网智能音箱陆续上市，而最近推出的DOSS掌上听目测要成为同类产品中的爆品。

壹路飞扬·2020-03-29 08:51

用Mathematica搜索生命游戏中的静物

[;;2]],CellularAutomaton["GameOfLife",#][[2,2]]]->#[[3]]&/@Tuples[Tuples[{0,1},3],3],Identity];g[x_,y_

AlephAlpha·2020-03-18 00:57

嵌入式音箱——音箱与空间的完美结合

不过，随着音响技术的进一步发展，如今的嵌入式

音响天地·2020-03-16 18:36

Linux 下使用shell脚本定时维护数据库的案例

脚本需求如下：#数据库定时备份#备份路径BACKUP=/data/backup/db#获取当前时间作为文件名DATETIME=$(date+%Y_%m_%d_%H%M%S)echo“=开始备份=”echo

Somnus.S·2020-03-16 10:24

mac launchpad残留图标的删除

folder中输入路径/private/var/folders，找到名为com.apple.dock.launchpad的文件夹，在我的机器上该文件夹路径是/private⁩/⁨var/folders⁩/y_⁩

creamelody·2020-03-16 04:29

tf代码编写步骤（mnist入门）

二、对接收传入数据的变量进行占位操作比如x，y接收传入的数据，那么就先placeholderx=tf.placeholder("float",[None,784])y_=tf.placeholder("

小碧小琳·2020-03-09 04:19

3、评估MNIST

由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而tf.argmax(y_,1)代表正确的标签，我们可以用tf.equal

liumw1203·2020-03-08 07:57

检验样本是否服从正态分布，处理偏态分布

图是一个散点图，点(x,y)表示数据x的某个分位数，y表示和x的分位数相同的分位数（即$F_X(x)=F_Y(y)$），如果说两个分布的QQ图在一条直线上，则说明每个$[x_i,x_{i+1}]，[y_i,y_

6d825fd946bd·2020-03-06 01:15

汽车音响器材的搭配指引

在众多的汽车音响技术当中，器材搭配是其中一个重要的环节，同时也是广大汽车音响爱好者及发烧友十分关注的问题。

好好之家·2020-03-04 12:36

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