梯度 矩阵 实例
矩阵乘法代码
void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......
jacoco和jenkins搭建实例
添加jacoco agent volumes: - ./flow:/config - /data/ddos2/Javacoco/lib/jacocoagent.jar:/usr/local/jacocoagent.jar:ro environment: TZ: Asia/Shanghai entry ......
螺旋矩阵 59
一开始确实没有思路，一堆限制条件有点无从下手。 一圈一圈走，找到边界条件，左闭右开。 循环圈数就是N/2. 然后起始和结束位置也会变化。 奇数圈时要额外判断。 点击查看代码 class Solution { public: vector<vector<int>> generateMatrix(int ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
[cpp]: class/struct -- 初始化‘实例对象’
[cpp]: class/struct -- 初始化‘实例对象’ 一、说明 1、编译标准： std = c++20 2、编译语句： g++ -std=c++20 -O2 -Wall -pedantic -pthread main.cpp && ./a.out 二、class/struct（初始化‘实 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
实现自定义算子：逆矩阵inverse
逆矩阵Cuda不支持，只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
解决 clamp 函数会阻断梯度传播
开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断，可能会阻断梯度传播。即，梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc，通过输入 input_t 获得结果 pred，其值为 \(0.02\)： from torch.nn import functional a ......
MATLAB的Simulink使用及实例
MATLAB的Simulink使用及实例 今天我们来新建一个如图所示的simulink文件 新建一个Simulink 有两种方法 第一种在命令行直接输入similink，然后回车键就好了（注意simulink第一个S是小写哦） 第二种我们可以直接在MATLAB上面找到simulink，如下图所示点进 ......
php rsa加密(非对称)实例 以及使用哈希256进行加密
function getEncryptionUserID($client_secret): string { $str = " BEGIN PUBLIC KEY MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQCpw/k/rPHx4c1nEO8lQr8Fkz2MMTnqN ......
cpp: 获取“实例对象”-- template 编程
cpp: 获取“实例对象”-- template 编程 一、代码 1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 4 using namespace std; 5 6 class base { }; 7 8 class work:base { 9 public ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
顺时针旋转矩阵
传统解法 找出整体的规律，并使用一个辅助数组来存储新的矩阵。 从上图中的矩阵旋转来看：原矩阵元素的列数变成新矩阵元素的行数；原矩阵元素的行数是第2行，旋转后元素的列数是从右往左倒数第2列。因此对于原矩阵mat[i][j]，旋转后该值应该在新矩阵ans[j][n-i-1]的位置。 1 2 3 4 5 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
MySql 批处理安装不同的端口号3307 的服务实例，并设置自定义的账户和密码
MySql 批处理安装不同的端口号 实例 需要准备 install.bat, mysql.ini, create_user.sql 三个文件，内容分别如下。 install.bat 内容 @echo off echo 启动mysql并更新密码"c:\mysql57\bin\mysqld.exe" - ......
OpenCL使用local内存优化矩阵乘法例子
本例是俩个768×768的矩阵相乘的例子，代码来自《OpenCL异构并行计算》这本书，有修改。下文代码在VS2017和OpenCV430和OpenCL3的环境下开发和测试的，CPU型号是Intel Core i5-7400，用的是核芯显卡。代码里的kernel1是普通OpenCL代码计算乘法，ker ......
营业日志 —— 矩阵加速
Q：矩阵加速（数列） 已知一个数列 \(a\)，它满足： \[a_x= \begin{cases} 1 & x \in\{1,2,3\}\\ a_{x-1}+a_{x-3} & x \geq 4 \end{cases} \]求 \(a\) 数列的第 \(n\) 项对 \(10^9+7\) 取余的值。 ......
Android——浏览网页——浏览网页实例
布局： <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent ......
学习Spring Boot 注解，这一篇就够了（附带部分注解实例讲解）
大纲 一、web mvc开发时，对于三层的类注解 1.1 @Controller 1.2 @Service 1.3 @Reponsitory 1.4 @component 二、依赖注入的注解 2.1@Autowired 2.2 @Resource 2.3 @Resource、@Autowired的区 ......
CF1864H Asterism Stream【概率 DP，矩阵优化】
给定一变量，初始为 \(1\)，每次等概率随机进行以下两种操作之一： 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据，\(T\le 100\)，\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的，感觉太深刻。 ......
矩阵键盘
矩阵键盘 单片机P1,P2,P3口弱上拉模式：因为当口线输出为1时驱动能力很弱，允许外部装置将其拉低。当引脚输出为低时，它的驱动能力很强， 可吸收相当大的电流。P0口是开漏模式。 原理图 采用按列扫描进行判断 #include <REGX52.H> #include "DelayMs.h" #inc ......
Oracle 11g OGG单实例RAC同步
Oracle 11g OGG单实例/RAC同步2021年8月4日15:14测试环境 ip数据库版本SID源端10.32.50.8811gorcl目标端10.32.68.11211gorcl同步两端的SID可以不一致 RAC中的ASM及TNS配置环境注意：RAC所有节点都要配置(grid)cat li ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
【算法设计与分析】(二)分治_更新中①：二分搜索、计数、选择、最近点对、凸包、多项式乘法、矩阵乘法、主定理&递归树、傅里叶。苏大计科院研一期末复习笔记
写在前面 首先，本人很菜。 其次，本文只也许够应付考试，个人使用。而且其实就是ppt内容只是我自己喜欢这样整理。虽然全力理解内容且认真书写但也可能存在错误，如有发现麻烦指正，谢谢🌹 最后，因为不知道考试怎么考，本人的复习方式是照着目录讲一遍自己的理解+写伪代码（如果来的及会再做一个综合纯享版），再 ......
sortrows函数应用：用于数组矩阵排序
sortrows常用用法： B = sortrows(A) B = sortrows(A,column) 我们先创建一个矩阵： A = 95 45 92 41 13 1 84 95 7 73 89 20 74 52 95 7 73 5 19 44 20 95 7 40 35 60 93 67 76 ......
mmdet实例分割
mmdet实例分割 环境 mmdet 3.0 数据集标注 1、使用labelme软件标注 2、得到json文件，把json文件放到一个文件夹内,img放到一个文件夹 3、使用split.py划分数据集 import os import random import shutil img_folde ......
msde2000的关于无法访问lonle实例的master数据库恢复
某次关机重启后，lonele数据库实例无法访问，查看发现相应的服务（MSSQL$LONELE2、SQLAgent$LONELE2）无法启动。 服务 Windows 无法启动 SQLAgent$LONELE2 服务(位于 本地计算机 上)。 错误 1068: 依赖服务或组无法启动。 确定 以及 服务 ......
随机生成某些稀疏矩阵
1．单位稀疏矩阵 函数 speye 格式 S = speye(m,n) %生成m×n的单位稀疏矩阵 S = speye(n) %生成n×n的单位稀疏矩阵 2．稀疏均匀分布随机矩阵 函数 sprand 格式 R = sprand(S) %生成与S具有相同稀疏结构的均匀分布随机矩阵 R = spra ......