implementation gradients matters policy
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
解决前后端的跨域问题：Access to XMLHttpRequest at '**' from origin '**' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
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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 ......
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 ......
SoC scan implementation
scan chain产生之前需要进行scan drc的过程,判断cell是不是能够串到scan chain上去 mux-d scan cell(是最常用的scan cell),还有其他的scan cell measure POs的动作,可以发生在capture PPOs之后吗?为什么? PIs,PP ......
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\( ......
CSS: Button with Gradient Border
from: https://codepen.io/airen/pen/OaVopb <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, init ......
css: rainbow Border with gradient and radius
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device ......
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 ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Gradients and Automatic Differentiation
In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......
pnpm : 无法加载文件 路径因为在此系统上禁止运行脚本 。有关详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwl ink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。 所在位置 行:1 字符: 1
在vscode命令行输入npm i -D @types/wechat-miniprogram @uni-helper/uni-app- 报如下错误： pnpm : 无法加载文件 C:\Users\Administrator\AppData ** ** \Roaming\npm\pnpm.ps1，因为 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
css渐变背景，linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变
1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变（左右+上下+背景图） .layout{ width: 10 ......
RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query，加速 policy learning 收敛速度
Query-Policy Misalignment：选择的看似 informative 的 query，实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致，因此对 policy learning 几乎没有帮助，最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
Spring CSP & Cors: Content Security Policy with Spring Security | Enabling Cross Origin Requests for a RESTful Web Service
* [Spring Security 配置 Content Security Policy（CSP） - spring 中文网](https://springdoc.cn/spring-security-csp/)* [Getting Started | Enabling Cross Origin ......
The subtleties of proper B+Tree implementation
Ref https://ayende.com/blog/198241-B/the-subtleties-of-proper-b-tree-implementation ......
cerbos golang 内部policy check 处理简单说明
主要是想尝试实现一个rust 的check 方法，所以先研究下golang 的内部实现 CheckResources func (cs *CerbosService) CheckResources(ctx context.Context, req *requestv1.CheckResourcesR ......
go concurrency: implement a map
requirement: 实现阻塞读且并发安全的map GO⾥⾯MAP如何实现key不存在 get操作等待 直到key存在或者超时，保证并发安全 implementation: package main import ( "fmt" "sync" "time" ) type sp interface ......
Matlab中gradient函数 梯度计算原理
Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.Gradient算法 >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0 >> [Fx,Fy]=grad ......
Steps to implement sts code.
Steps to implement sts code.1. create IAM user - IAM2. give few permission to this IAM user - p1, p23. create one role which IAM user can assume it - ......
Matter相关的问题
什么是Fabric？答：Fabric是一组Matter设备的集合，这些Matter设备组成一个虚拟网络。Matter设备在加入该虚拟网络时获得一个节点操作证书，这个证书都基于同一个根证书。 Matter 设备可以同时加入到2个Fabric吗？如果可以，两个Matter网络的Key是一样的吗？答：Ma ......
CSP: Content-Security-Policy详解应对XSS攻击
https://www.jianshu.com/p/74ea9f0860d2 CSP: Content-Security-Policy详解 前言 跨域脚本攻击（XSS）是最常见、危害最大的网页安全漏洞。 为了防止它，要采取很多编程措施（比如大多数人都知道的转义、过滤HTML）。很多人提出，能不能根本 ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
Local Policies in China and Light Pollution in Singapore
Our measures to combat light pollution can be described as drastic. The main causes of light pollution can be categorized as light-emitting diodes and ......
mysql数据库ERROR 1193 (HY000): Unknown system variable 'validate_password_policy'问题处理
一、概况 平时我们安装完数据库，需要进行对应的密码或者密码策略修改，此时需要mysql的密码验证插件。MySQL可能没有这个插件，就需要进行相应的处理。 二、问题描述 mysql> set global validate_password_policy=0;ERROR 1193 (HY000): U ......
什么是 HTTP 响应字段里的 Referrer Policy
如下图所示，我在 HTTP 请求的响应头部里看到 Referrer Policy 字段为 strict-origin-when-cross-origin, 这个字段的含义如下。 HTTP 头部中的 Referrer Policy 字段用于定义浏览器在跨站请求时应如何处理 HTTP Referer 头 ......
implement a parallel batch processing in X++ of Dynamics 365 F&O
One of the powerful features of Dynamics 365 Finance and Operations is a Batch framework. In this post, I explain how you can convert your existing ba ......
神经网络入门篇：详解向量化实现的解释（Justification for vectorized implementation）
向量化实现的解释 先对几个样本计算一下前向传播，看看有什么规律： 公式1.16： \(z^{[1](1)} = W^{[1]}x^{(1)} + b^{[1]}\) \(z^{[1](2)} = W^{[1]}x^{(2)} + b^{[1]}\) \(z^{[1](3)} = W^{[1]}x^{ ......