梯度 线性 机器03
单变量线性回归
目录线性回归模型（linear regression model）损失/代价函数（cost function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）参数（parameter）和超参数（hyperparameter） 线性回归模型（linear regression mo ......
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\( ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
【算法】【线性表】【数组】只出现一次的数字 II
1 题目 给你一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。 找出只出现一次的那两个元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且仅使用常量额外空间来解决此问题。 有关位运算的知识：https://leetcode.cn/circle/d ......
【算法】【线性表】【数组】只出现一次的数字
1 题目 给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。 示例 1 ： 输入：nums = [2,2,1] 输出：1 示例 2 ： 输入：nums ......
d2l之线性代数
一、降维 1、求和 对一个n维数组进行求和，如果指定沿哪一个轴来通过求和降低维度。如下是降低0维： A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5,4) print(A) print(A.sum(axis=0)) /* tensor([[ 0. ......
panghu week03 总结笔记
设计： get 如何在缓存中，返回关键字的值 O(1) 的时间复杂度，这里我们比较容易想得到是用map 去存储 put 如果key 已经存在，则变更数据，不存在则写入数据 如果插入关键字数量超过 capacity,则逐出最久未使用的关键字 总结下操作： 获取数据比较简单直接从map中判断存在，如果存 ......
线性筛
ll n,q,fac[N],mu[N]; vector<ll> prime; mu[1]=1; for(ll i=2;i<=n;i++){ if(fac[i]==0)fac[i]=i,prime.push_back(i),mu[i]=-1; for(ll j=0;j<prime.size();j++ ......
线性DP几题
算法学习 题单传送门 求最长上升序列（线性dp模板） Description 设有由 \(n\) 个不相同的整数组成的数列，记为:\(b_1\)、\(b_2\)、\(……\)、\(b_n\) 且 \(b_i<>b_j (i<>j)\)，若存在\(i_1<i_2<i_3< … < i_e\) 且有 \ ......
03 Verilog语法_基础语法
软件版本：无 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用所有系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 1概述 本节主要讲解基础语法，包含语法格式、注释、标识符、关键字、数值种类与表示和字符串。 2语法简介 2.1 格式 Verilog 语言是区分 ......
JavaImprove--Lesson03--String的工具类，Math，Runtime，BigDecimal，Date
一String的工具类 String的作为字符串对象，也是使用最多的数据类型对象 所以难免有很多操作，字符串的常见操作包括：字符串拼接，字符串反转，字符串长度，字符串转换等 直接使用String类型来操作是不推荐的，因为它是不变长类型对象，效率很低，我们需要频繁的操字符串的时候就需要使用变长的字符串 ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
1-3-03 MLK-F9-35T/100T开箱测试-rs485测试
1.1概述 本实验内容下载已经编译好的rs485测试bit ，对rs485测试 1.2外设资源 1.3配件准备 为确保本实验可以完成，需要使用以下配件，请确认你是否已经购买了相关配件。 物品数量标配/选配实物图是否使用F9开发板1标配是电源1标配是JTAG下载线1标配是 1.3 JTAG接线 JTA ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
qt c语言双三次线性插值
用chatgpt 生成的 测试了比较卡 for (int y = 0; y < enlargedHeight; y++) { for (int x = 0; x < enlargedWidth; x++) { // 计算原始图像中对应的浮点坐标 float originalX = (float)x ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
C语言学习随笔-03 基本语法
c语言程序由函数构成，每个函数可以实现一个或多个功能。 一个正规程序可以有多个函数，但是有且只有一个主函数。 函数只有在被调用的时候才执行，主函数由系统调用执行。 函数的格式必须按照规范书写。 C 语言程序文件的后缀为 .c 1、C的令牌（Token）：C程序由各种令牌组成，令牌可以是关键字、标识符 ......
【eBPF-03】进阶：BCC 框架中 BPF 映射的应用 v1.0
本文介绍了六个工具，主要涵盖了 BPF_HASH / BPF_ARRAY / BPF_HISTOGRAM / BPF_STACK_TRACE 这四种最常见的 BPF 映射 的使用方法。 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
线性代数
快速回忆 https://www.bilibili.com/video/BV1fv411y7YY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7d25891621ad1216794c14a83cfaaf60 行列式 求余子式、代数余子式 ......
【算法】【线性表】【数组】分发糖果
1 题目 n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。 示例 1： 输入：ratin ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......