为什么不是所有的激活函数都是相同的？_为什么不是所有的模块都是预先导入的？_为什么集合中的Big Theta是Big O，而不是相同函数的Big Theta？ - 腾讯云开发者社区

YOLOv6又快又准的目标检测框架开源啦（附源代码下载） Rep-PAN 结构图今天我们基于Yolov7的开源代码，实现了其论文中的一些实验。...=True，因为实际预测都是固定尺寸，也只能到640尺寸通过上面的结果很明显可以看到mAP为50.8，掉了0.4。...这种YOLO系列测速都是没有比对nms的耗时的，所以为了精度可以对nms大作文章。...进nms前的max_nm设置到了30000，实际部署的时候，进入nms的Tensor如果很大会很耗时，一般都不会设置到这么大，1000足够了，改max_nms=1000。...为什么边训边eval的时候感觉很快？原因：边训边eval和单独拿权重去eval，从数据处理到评测工具都走的不是一套逻辑！

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【知识星球】动态推理网络结构上新，不是所有的网络都是不变的

继续咱们的“网络结构1000变”板块，最新上新的内容主要是动态推理的网络结构，即在测试时，对于不同的输入图像，表现不同的网络结构，下面是一个代表。...然而测试样本本身有不同的难度，简单的样本只需要少量的计算量就可以完成任务，困难的样本则需要更多的计算量， BranchyNet就实现了不同难度的样本在测试时运行不同网络的想法，其网络结构如下： ?...一些更难的样本需要进一步的学习，如上图中的Exit 2通道，而只有极少数样本需要整个网络，如Exit3通道。这样的思想可以实现精度和计算量的平衡，对于大部分样本，可以用更小的计算量完成任务。...采用分类信息熵就可以了，一旦该通道的分类信息熵低于某一个阈值，说明已经以很高的置信度获得了分类的结果，直到最终的通道。在训练的时候，每一个通道都会对损失有贡献，越靠近浅层的网络权重越大。...更多的相关网络结构，请查阅知识星球最近的“网络结构1000变”的内容！转载文章请后台联系侵权必究

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为什么我们的神经网络需要激活函数

如果你正在读这篇文章，那么很可能你已经知道什么是神经网络，什么是激活函数，但是，一些关于机器学习的入门课程并不能很清楚地说明，为什么我们需要这些激活函数。我们需要它们吗?...输入层的节点数量与数据集的特性数量相同。对于隐藏层，您可以自由选择需要多少节点，并且可以使用多个隐藏层。...n1和n2的输出仍然不是线性可分的，因此输出神经元不能正确分类。那么，问题是什么呢? 问题是，任何线性函数的线性组合仍然是线性的，在一张纸上证明它是正确的并不难。这一事实的证据在本文的结尾。...我们需要将每个神经元计算出的加权和传递给一个非线性函数，然后将这个函数的输出看作那个神经元的输出。这些函数称为激活函数，它们在允许神经网络学习数据中的复杂模式时非常重要。...[1] 已经证明，具有2层(输入层除外)和非线性激活函数的神经网络，只要在这些层中有足够多的神经元，就可以近似任何函数。那么，如果只有两层就够了，为什么人们现在还在使用更深层次的网络呢?

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神经网络中的激活函数-tanh为什么要引入激活函数tanh的绘制公式特点图像python绘制tanh函数相关资料

为什么要引入激活函数如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当...最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。...否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。...相关资料 python绘制神经网络中的Sigmoid和Tanh激活函数图像(附代码) - CSDN博客神经网络中的激活函数具体是什么？...为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?

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为什么几乎所有的开源数据库中间件都是国内公司开源的？并且几乎都停止了更新？

开源社区的建设是一个长期的过程，不仅仅是把源码开放这么简单的事情，从目前的阶段看开源在国内全面的兴起还是需要一段时间，就拿数据库的中间件软件社区，之所以在国内能够兴盛一段时间根本的原因在于国内强大的内需市场...国内现在软件的开发大部分还是集中在应用类开发，很多人觉得中国人的山寨能力强，其实任何一个起点低的国家在最快捷的发展方式就是直接借鉴先进国家的经验，直接转化成自己的产品，这种在跟进的效率上是最高的，也是最实际有效的二战之后的日本之所以在很短短时间内恢复元气...国内的软件开发环境相对于欧美还是有差距，很多程序员在35岁的时候就存在极大的危机意识，很少有人在技术岗位上准备奋斗一辈子，即使存在目前现实的环境也不是很融洽，因为国内每年毕业的学生加入到计算机编程行业都能达到几十万上百万...，对于国内以应用级开发为主的环境下老程序员的生存环境不是那么理想，所以很多技术能力不错的技术人员早早就告别了技术生涯开始创业或者转行做管理去了，无论水平高低程序员在接近40岁的时候都开始为自己的后半生考虑了...，其实从实质产业的产出比上是一种极大的浪费，当然这也是发展过程中必备阶段，任何成熟产业的诞生都是需要时间的，在国内快速发展的软件市场同样具备这种道理，每年大量的计算机毕业生涌向软件产业以及产业的不断成熟都是未来国内软件竞争力因素所在

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day021: 函数的arguments为什么不是数组？如何转化成数组？

day021: 函数的arguments为什么不是数组？如何转化成数组？因为argument是一个对象，只不过它的属性从0开始排，依次为0，1，2...最后还有callee和length属性。...我们也把这样的对象称为类数组。...常见的类数组还有：用getElementByTagName/ClassName/Name（）获得的HTMLCollection 用querySlector获得的nodeList 那这导致很多数组的方法就不能用了...let args = Array.from(arguments); console.log(args.reduce((sum, cur) => sum + cur));//args可以调用数组原生的方法啦...} sum(1, 2);//3 当然，最原始的方法就是再创建一个数组，用for循环把类数组的每个属性值放在里面，过于简单，就不浪费篇幅了。

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当团队所有的开发人员都能按照 User Story 所估算的人天交付时, 是不是就能保证版本交付的质量?

2015.7.24, 深圳, Ken Fang 当团队所有的开发人员都能按照 User Story 所估算的人天交付时, 是不是就能保证版本交付的质量?...答案有时是否定的; 甚至版本交付的质量有时还会越来越糟, 每况愈下。为何? 因为…. 1. 开发人员只是将能在 User Story 所估算的人天内能提交代码, 当成是自身的唯一的工作。...所以, 别再只是按照敏捷的教科书, 将 User Story 所估算的人天当成是 “绝对值”。...开发人员与测试人员能自主的协作和使开发人员做好 "目标管理", 而不是时间管理, 才能使开发人员, 开发的效率与提交代码的质量获得明显的提升： I. ...部门的领导不要再吝啬于给团队成员解决技术债务与自我学习的时间; 当团队成员有时间去解决技术债务且自我的能力能不断的提升时, 则最终反馈在产品开发的效率与产品质量上的 “价值”, 将会是无穷无尽的, 将会是无限的

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前端面试【JavaScript】— 函数的arguments为什么不是数组？如何转化成数组？

因为arguments本身并不能调用数组方法，它是一个另外一种对象类型，只不过属性从0开始排，依次为0，1，2...最后还有 callee 和length属性，我们也把这样的对象称为类数组。...常见的类数组还有： 1. 用getElementsByTagName/ClassName()获得的HTMLCollection； 2. 用querySelector获得的nodeList。...那这导致很多数组的方法就不能用了，必要时需要我们将它们转换成数组，有哪些方法呢？...ES6展开运算符 function sum(a, b) { // 将类数组转换为数组 let args= [...arguments]; // 对转换为数组的方法调用累加...，用for循环把类数组的每个属性值放在里面，过于简单，就不浪费篇幅了。

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是否还在疑惑Vue.js中组件的data为什么是函数类型而不是对象类型

我们在这创建了一个Vue的实例对象，并给该实例对象定义了一些属性，比如el 表示跟哪个标签关联、data表示该实例对象的一些初始属性、methods表示该实例对象具有的方法等等。...这是因为这两个实例对象在创建时，是先获得了一个函数，将该函数的返回值作为了自己属性data的值，并且这两个实例对象中data的值在栈中对应的堆中的地址也不一样，所以他们不会互相影响。...当我们创建一个实例对象时，要获取函数中的data，其实只是获取了那个堆中的地址，同样的，创建第二个实例对象时，获取的也是那个地址，然而该地址指向的都是同一个数据，也就是{name: '李四', age:...'55'}，所以当我们改变其中一个实例对象的data.name时，其实是先顺着地址去找到内存中的那个对象，然后改变一些值，但是因为所有创建的实例都是按照地址去寻找值的，所以其中一个改变，另一个也跟着改变啦...所以我们在使用复用型组件时，申明data属性的值时，必须要使用函数类型，因为每次创建实例对象时，他们都是获取属于他们自己的一个对象值，并且对应的堆中的地址都不相同，所以互不影响。

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神经网络中的激活函数具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?

为什么引入激活函数？...如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机...否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。 为什么引入Relu呢？...多加一句，现在主流的做法，会多做一步batch normalization，尽可能保证每一层网络的输入具有相同的分布[1]。...ReLU也有几个需要特别注意的问题： ReLU的输出不是zero-centered Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。

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框架篇-Vue面试题1-为什么 vue 组件中的 data 是函数而不是对象

在vue组件中data的属性值是函数,如下所示 export default { data() { // data是一个函数,data: function() {}的简写 return...// data是一个对象 name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象的函数,因为组件可能被用来创建多个实例也就是说,在很多页面中...,定义的组件可以复用在多个页面如果data是一个纯碎的对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例中修改data,都会影响到所有的组件实例如果data是函数,每次创建一个新实例后...,调用data函数,从而返回初始数据的一个全新副本数据对象这样每复用一次组件,会返回一份新的data数据,类似于给每个组件实例创建一个私有的数据空间,让各个组件的实例各自独立,互不影响,保持低耦合可以看下面一段代码...(p1,p2)都指向的是同一份实体原型下的属性相当于是公有的修改一个实例对象下的属性,也会造成另一个实例属性跟着改变,这样在组件复用的时候,肯定是不行的,那么改成函数就可以了的,如下代码所示 function

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第三周浅层神经网络3.1神经网络概述3.2 神经网络表示3.3计算神经网络的输出3.4 多个例子中的向量化3.5 向量化实例的解释3.6 激活函数3.7 为什么需要非线性激活函数3.8 激活函数的导

3.1神经网络概述 3.2 神经网络表示 3.3计算神经网络的输出 3.4 多个例子中的向量化 3.5 向量化实例的解释 3.6 激活函数四种常见的激活函数，如下面图片所示： 3.7 为什么需要非线性激活函数...3.8 激活函数的导数 !...[Uploading image_524489.png . . .] 3.9 神经网络的

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【不是问题的问题】为什么复位中断服务程序里面直接调用的main函数，难道所有程序都在复位中断里面执行的？

【视频版】 https://www.bilibili.com/video/BV1Le411V7jS 【引出问题】我们这里以MDK，IAR和GCC分别进行说明：（1） MDK的处理： main函数确实是在复位中断服务程序里面执行的...：下面是__main的具体执行流程，其中调用了main，进入到main后，我们的程序就是一个死循环，一般不会退出main去执行exit()：（2）IAR的处理：跟MDK的__main类似：...（3）GCC的处理：这个过程是全开源的，也是类似流程。...也就是说上电复位或者手动复位，此时的复位中断服务器程序就是作为普通程序来执行的，已经不再是中断式的处理机制，就是简单的函数跳转到了main里面。...参考资料： 1、https://developer.arm.com/docume ... del/exception-types 2、MDK的C库启动过程和初始化，即__main函数的执行全过程 https

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如何通过剃度上升实现可视化卷积核？

为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？...同理，第2张图，第3张图，都是这样的结果，连我学文科的妹纸看到这些图就yaya叫，这是什么，好恶心，怎么第3张有点像鸟但是有不是鸟的呢。对，我们搞神经网络的就喜欢这些恶心的图片。...不断重复上诉过程，直到图像 x 能够让第 i 层第 j 个卷积核具有较高的激活值。对于具体的实现我们需要定义一个损失函数，该损失函数将用于最大化某个指定卷积核的激活值。...以该损失函数作为优化目标，我们可以了解到底什么样的图片才可以使得这个卷积核取得更好的激活值。...根据刚刚定义的损失函数iterate_fun，现在可以根据梯度上升对卷积核的激活值进行梯度上升计算。 ? 最后输出的图像如下图所示，这不是鱼头？还是羊头？

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如何通过梯度上升实现可视化卷积核？

CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ ?...CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没有大神可以教教我怎么操作啊？...同理，第2张图，第3张图，都是这样的结果，连我学文科的妹纸看到这些图就yaya叫，这是什么，好恶心，怎么第3张有点像鸟但是有不是鸟的呢。对，我们搞神经网络的就喜欢这些恶心的图片。越恶心特征越明显。...不断重复上诉过程，直到图像 x 能够让第 i 层第 j 个卷积核具有较高的激活值。对于具体的实现我们需要定义一个损失函数，该损失函数将用于最大化某个指定卷积核的激活值。...根据刚刚定义的损失函数iterate_fun，现在可以根据梯度上升对卷积核的激活值进行梯度上升计算。 ? 最后输出的图像如下图所示，这不是鱼头？还是羊头？

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深度学习中的激活函数完全指南：在数据科学的诸多曲线上进行现代之旅

Softmax：多分类+ 多元交叉熵结语 为什么要使用激活函数？...ReLU类在上一节中，我们说明了为什么需要激活函数，以及它们可以解决哪些问题。此外，我们注意到所有层都需要独立的激活函数，但这些激活函数只有很少有特殊的功能。...如果模型性能不佳，遵循Tensorflow 2 文档（对于 PyTorch 用户也适用）中给出的建议，再选择 SELU 作为激活函数，并去掉所有的batch normalization。...上述常数是通过将最初的SELU简化为更紧凑的形式得到的。非单调激活函数到目前为止，ReLU类的所有激活函数都是单调递增的。用文字来表述，这意味着函数值只会增长。...正如您所看到的，给出一个问题，选择使用哪个激活函数是非常简单的事情。此外，选定激活函数也表明了应使用或考虑哪些损失函数。

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第一章3.2-3.11浅层神经网络与激活函数的原理

对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第 0 层,中间层被称为第 1 层,输出层被称为第 2 层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层...sigmoid 函数和 tanh 函数都有的缺点是,当 z 非常大或者非常小的时候,这个函数的梯度/斜率会变得很小....3.7 为什么需要非线性激活函数我们为什么一定要把神经网络计算得到的结果经过激活函数输出呢?...而不是直接使 .其实使有很官方的名字,称为恒等激活函数/线性激活函数.这样如果使用恒等激活函数,则会发现这是一种输入值的线性组合.在深度网络中,会发现,这不过是输入的简单的线性组合,还不如去掉所有的隐藏层....因为通过归纳法证明同一层的不同神经元如果都初始化为 0,那么经过相同的激活函数,在计算反向传播算法时,其下降梯度即 .即同一层不同神经元对于权重的下降梯度完全相同,这样一个隐藏层有多个神经元和隐藏层拥有一个神经元效果相同

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干货 | 梯度上升可视化卷积神经网络

为什么有的人说第一层卷积核提取的是边缘信息特征，有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？...同理，第2张图，第3张图，都是这样的结果，连我学文科的妹纸看到这些图就yaya叫，这是什么，好恶心，怎么第3张有点像鸟但是有不是鸟的呢。对，我们搞神经网络的就喜欢这些恶心的图片。越恶心特征越明显。...不断重复上述过程，直到图像 x 能够让第 i 层第 j 个卷积核具有较高的激活值。对于具体的实现我们需要定义一个损失函数，该损失函数将用于最大化某个指定卷积核的激活值。...以该损失函数作为优化目标，我们可以了解到底什么样的图片才可以使得这个卷积核取得更好的激活值。...根据刚刚定义的损失函数iterate_fun，现在可以根据梯度上升对卷积核的激活值进行梯度上升计算。

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神经网络中的激活函数

它只是一个添加到神经网络输出端的节点，也被称为传递函数。它也可以连接两个神经网络。 为什么使用神经网络的激活函数？...由于任何事物的概率只存在于0和1的范围之间，所以sigmoid是正确的选择。函数是可微的。这意味着，我们可以在任意两点找到S曲线的斜率。函数是单调的，但函数的导数不是。...ReLU（整流线性单位）激活函数 ReLU是目前世界上使用最多的激活函数，因为它几乎用于所有的卷积神经网络或深度学习中。...范围：[0到无穷大）函数及其导数都是单调的。问题是，所有负值立即变为零，这降低了模型适应数据的能力。...这就是为什么我们在机器学习和深度学习的几乎每个部分都会使用到微分。图：激活函数备忘单图：激活函数的微分

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深度学习中常见激活函数的原理和特点

2 为什么需要激活函数对于没有系统学过神经网络基础知识而是在业务中直接运用神经网络的人来说，激活函数好像很天然地跟神经网络绑定在一起，有神经网络的地方就自然会有激活函数。...激活函数确实是神经网络的一部分，那为什么神经网络需要激活函数，是否可以不需要它，没有激活函数的神经网络还能不能称为神经网络，理解了这些问题，就理解了激活函数的作用和神经网络的大致工作原理。...函数相同。...PReLU的定义和函数图像跟Leaky ReLU相同，如式子(8)和图8所示，其特点也和Leaky ReLU相同。不同的是，PReLU通过网络自身学习参数，使其和当前场景的数据更适配。...Dice的改进出发点和Batch nornalization的出发点相同，都是为了解决数据分布偏移问题。由于Dice的阶跃点需根据输入进行计算，带来了计算复杂度高的缺点。

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为什么我们的神经网络需要激活函数

神经网络中的激活函数-tanh为什么要引入激活函数tanh的绘制公式特点图像python绘制tanh函数相关资料

为什么几乎所有的开源数据库中间件都是国内公司开源的？并且几乎都停止了更新？

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【不是问题的问题】为什么复位中断服务程序里面直接调用的main函数，难道所有程序都在复位中断里面执行的？

如何通过剃度上升实现可视化卷积核？

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深度学习中的激活函数完全指南：在数据科学的诸多曲线上进行现代之旅

第一章3.2-3.11浅层神经网络与激活函数的原理

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神经网络中的激活函数

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