为什么For循环会以这种方式递增？(似乎是指数级的) - 腾讯云开发者社区

为什么我们要在训练期间改变学习速率? 在使用预先训练的模型时，我们如何处理学习速率? 首先，学习速率是什么呢?...虽然这可能是个好的办法(使用低学习率)，以确保我们不会错过任何局部极小值，但这也可能意味着我们要花很长时间才会收敛——尤其是如果我们陷入了停滞不前的区域。下面的公式显示了这种关系。...在每次迭代中，你都可以通过非常低的学习速率来训练模型，并将其(线性或指数级)增加，从而估算出良好的学习速率。...在实践中，我们的学习速率最好是在留在某个地方，也就是图表的最低点(如下图所示)。在这种情况下，最低点的范围在0.001到0.01之间。上面的办法似乎是有用的。如何开始使用它?...以微分学习速率抽样的卷积神经网络（CNN）这种配置方法背后的直观看法是，最初的几层通常包含非常详细地数据细节，比如线条和边缘——我们通常不希望改变太多，并希望保留信息。

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数据在内存中的存储

整数在内存中的存储整数的2进制表示方法有三种，原码、反码和补码原码、反码和补码是用于表示有符号整数的三种方式。原码：有符号整数的原始表示形式。...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...整数的最高有效位存储在最高的地址，最低有效位存储在最低的地址。相比大端字节序，小端字节序在内存中的表示可能会更加符合硬件架构的特点，但是在习惯方面可能会有些令人困惑。...当 uc 达到 255 并且再次递增时，它变成 0（回绕）。继续递增将会得到 1，2，…，直到回到 255 再次开始一个周期。这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。...在解析指数时，需要从其值中减去偏移量以得到实际的指数值。对于32位的单精度浮点数，偏移量是127。

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《JavaScript高级程序设计（第四版）》学习笔记（三）第3章（续）

递增递减操作符前置型：++(--)值先递增（递减），后执行语句后置型：值++(–) 先使用值执行语句，再递增（递减） i++ ++i 注意：布尔值++时 false 会变成 1 在应用于对象时，先调用对象的...左移用左移操作符（<<）左移操作后，会以0来填充右侧的空位左移不会影响操作数的符号位 6. 有符号右移右移操作符（>>）怎么理解呢？...我是这么理解的，右移，左边补0，把右边的值挤出了32个位置 7. 无符号右移无符号右移（>>>）对于负数，太难了似乎是将反码的值当成右移前的初值，再正常移 3.5.3 布尔操作符 1....i 从 0 开始，每次循环递增 1。 let i = 0; do { i += 1; } while (i < 10); 3.6.3 while 语句 // 变量i 从0 开始，每次循环递增1。...只要i 小于10，循环就会继续 let i = 0; while (i < 10) { i += 1; } 3.6.4 for 语句先测试代码，进入循环前会先初始化代码 let count = 10

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指数增长真的存在吗？ | 伊藤穰一论文翻译系列（2）

对于指数增长的期待，这似乎是一种新的宗教。这种新的宗教不是原有范式的根本改变，而是对于现代计算和科学指数增长的崇拜的演化。而对于计算能力指数增长的最终愿望，就是想要实现强人工智能。...From Pexels | APPLE 奇点性可以被理解为，人工智能将以指数级增长，并取代人类，而我们人类发展的一切将变得微不足道。...From Pexels | New York 但是，如果大公司的形式是我们当代发展力量的核心，那么奇点主义的观点似乎是错的，他们天真的想通过更多的计算和生物改造，以某种方式解决世界上所有的问题。...Only More Computationally Powerful 为了相信奇点会产生积极的结果，一些人认为只要有足够的力量，系统就会以某种方式弄清楚如何进行自我调节。...但是许多学校仍继续依靠反复的练习培养学生。这种方式过分简化了学习的方式。类似过分简化的例子有很多。以优生学运动为例，优生运动错误的过分简化了遗传学在社会中的作用。

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强化学习之父Sutton访谈：创造AI，就是创造一种新的人类

它具有如此多的多样性，我们为何不欢呼庆祝？ Q:我们想听听您评价AlphaGo Zero。问题是，扔掉人类的训练数据集似乎是创造更好的产品的一个方式，这如何适用于这种框架？ A：我们需要可扩展的方法。...现在没有人这么做，这让我很吃惊，没有人展示计算机计算能力的指数级增长。你知道，现在这有一点mundane，但是这是一个复杂的效果，我们很难去意识到，我们需要可以扩展的方法和强大的计算力。...从哲学上说，这跟您刚才所提到的以人类为中心（huaman centric approach）似乎是完全相反的？ A: 其实不是的。作为人类，我们并不只是在学校才会学习。...强化学习就是在试错中进行学习，这种试错中使用的是“自学习”的方法，你需要在很多很多的对局中进行尝试。所以，这并不是从人身上进行学习，而是以人类学习的方式进行学习。...这可能不是物理定理，比如如果我尖叫，那么我的保镖可能会过来提供帮助。所以，我们需要了解世界的运行方式，我们需要制定计划。在象棋、围棋和扑克中，我们可能不能计划得那么好。

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18岁天才华裔少年用一个经典算法，推翻量子加速神话！

---- 新智元报道来源：quantamagazine 编辑：大明【新智元导读】一位年仅18岁的华裔少年提出了一种传统计算机AI算法，其运算速度可以与量子计算比肩，相对之前的传统算法实现了运算速度的指数级增长...计算机科学家认为，这个问题是量子计算应用的典型范例之一，和传统计算相比，量子计算解决这个问题速度可能呈指数级增长，这让该问题成为对未来量子计算性能的重要验证。...他们通过对问题模型的简化来实现这一量子加速过程：不用填满整个矩阵并确定唯一最佳推荐结果，而是开发一种将用户进行分类的方式：比如用户是喜欢商业大片还是独立电影？...Kerenidis和Prakash证明了量子计算机能够比任何已知算法更快地解决推荐问题，速度呈指数级增长。但他们没能证明快速的经典算法是不存在的。...“Tang的发现推翻了Kerenidis和Prakash的量子加速神话，但在另一种意义上，这也是一次很大的改进，而且这种改进是在Kerenidis和Prakash研究的基础上做出的。

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深度学习:梯度下降算法改进

接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题 2.2.1 优化遇到的问题梯度消失局部最优 2.2.1.1 梯度消失在梯度函数上出现的以指数级递增或者递减的情况分别称为梯度爆炸或者梯度消失...1 的情况，激活函数的值将以指数级递增；对于W^{[l]}W[l]的值小于 1 的情况，激活函数的值将以指数级递减。...在计算梯度时，根据不同情况梯度函数也会以指数级递增或递减，导致训练导数难度上升，梯度下降算法的步长会变得非常小，需要训练的时间将会非常长。...所以换一种方式，每次处理训练数据的一部分进行梯度下降法，则我们的算法速度会执行的更快。...)只做 mini-batch个样本的梯度下降，一直循环整个训练集。

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Python中最长的递增序列

如何使用Python中的N平方法和二进制搜索法计算一个数组中最长的递增子序列。使用N平方法计算最长的递增子序列在Python社区中，有一个著名的问题是关于最长递增子序列的，在不同的面试中也会被问到。...另一件事是子数组将是这个10,9,2,5,3,7,101,18 数组中的一些元素，但以连续的子序列方式。它可以像2, 3, 5, 7 ，但不能像2,3,101 ，所以在讨论子数组时不需要打破顺序。...而且，在子序列中，元素在数组中出现的顺序必须是相同的，但可以是任何一个个体。例如，在这种情况下，我们可以看到，答案是2, 3, 7,101 ；5 ，但这是可以的，因为它是一个子序列。...看看下面的例子，哪条路径最长，会是指数级的；我们很容易想到必须要有一些动态编程的方法。所以，我们有一个数组，每个索引至少有一个长度。...然后，让我们把我们的nums_list 的i ，我们将更新nums_list 的值，同时使用最大值 nums_listi.i 在外循环的迭代之后，对于 nums_listj,j 是在内循环迭代后产生的，

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滚雪球学Java(15)：节约时间，提升效率：掌握JavaSE-while循环语句的技巧与窍门

.html)专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅**！...如果循环条件一开始就为false，则while循环不会执行。while循环可能会无限循环，这通常是由于代码中的错误造成的。为了避免这种情况，我们应该始终确保循环条件最终会变为false。...然后，使用i++递增i的值，相当于i = i + 1。循环会重复执行，每次累加当前的i值到sum上，并且递增i的值，直到i大于10时跳出循环。 ...同时，我们还需要确保在循环体内更新循环变量的值，以控制循环的执行。在使用while循环时，我们可以根据不同的需求写出不同的代码逻辑，例如计算数字的和、查找列表中的元素等。...Java编程，就像滚雪球一样，越滚越大，指数级提升。

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02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面

为什么正则化预防过拟合 6. dropout（随机失活）正则化 7. 理解 dropout 8. 其他正则化 9. 归一化输入 10. 梯度消失 / 梯度爆炸 11. 神经网络权重初始化 12....训练，验证，测试集深度学习是一个典型的迭代过程，迭代的效率很关键创建高质量的训练数据集，验证集和测试集有助于提高循环效率切分标准：小数据量时代，常见做法是三七分，70%验证集，30%测试集；也可以...正则化正则化有助于防止过拟合，降低方差范数（norm）几种范数的简单介绍 image.png 当λ设置的很大的时候，最终W会变得很接近于 0，神经网络中的很多单元的作用变得很小，整个网络越来越接近逻辑回归...其他正则化数据扩增，假如是图片数据，扩增数据代价高，我们可以：水平翻转；随意剪裁旋转放大（这种方式扩增数据，进而正则化数据集，减少过拟合成本很低） ?...在非常深的神经网络中，权重只要不等于 1，激活函数将会呈指数级递增或者递减，导致训练难度上升，尤其是梯度与 L 相差指数级，梯度下降算法的步长会非常非常小，学习时间很长。 11.

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字节前端二面高频面试题

那为什么会出现这样的结果呢？计算机是通过二进制的方式存储数据的，所以计算机计算0.1+0.2的时候，实际上是计算的两个数的二进制的和。...块级作用域解决了ES5中的两个问题：内层变量可能覆盖外层变量用来计数的循环变量泄露为全局变量（2）变量提升： var存在变量提升，let和const不存在变量提升，即在变量只能在声明之后使用，否在会报错...这种方法的缺陷在于兼容性不行，IOS 系统需要8及以上的版本，安卓系统则直接不兼容。思路二：伪元素先放大后缩小这个方法的可行性会更高，兼容性也更好。唯一的缺点是代码会变多。...----问题知识点分割线---- 为什么需要清除浮动？清除浮动的方式浮动的定义：非IE浏览器下，容器不设高度且子元素浮动时，容器高度不能被内容撑开。此时，内容会溢出到容器外面而影响布局。...父元素的高度无法被撑开，影响与父元素同级的元素与浮动元素同级的非浮动元素会跟随其后若浮动的元素不是第一个元素，则该元素之前的元素也要浮动，否则会影响页面的显示结构清除浮动的方式如下：给父级div定义height

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18岁天才准博士用经典算法推翻量子加速

2014年14岁时，在跳过四年级到六年级之后，Tang就读于UT奥斯汀，主修数学和计算机科学。2017年春天，Tang在量子计算方面的着名研究员Scott Aaronson教授量子信息课程。...在Kerenidis和Prakash的工作时，量子计算机似乎能够以比经典计算机指数更快的速度解决问题的例子。...Kerenidis和Prakash证明了量子计算机能够比任何已知算法以指数方式更快地解决推荐问题，但它们并不能证明快速经典算法不存在。...Aaronson计划于6月份参加加州大学伯克利分校的量子计算研讨会。该领域的许多大腕都将出现在那里，包括Kerenidis和Prakash。...如果没有他们的量子算法，Tang也不会想出这种经典算法。” 论文：arxiv.org/abs/1807.04271

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Java中的单目运算符，你真的掌握了吗？

所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~ 本文收录于「滚雪球学Java」专栏，专业攻坚指数级提升，助你一臂之力，带你早日登顶，欢迎大家关注&&收藏！持续更新中，up！up！up！！...b; // c = false 应用场景案例递增和递减运算符的应用递增和递减运算符可以用于循环语句中，实现循环计数器的自增或自减。...但是，过多地使用单目运算符会导致程序的可读性变差，不利于程序的维护和升级。...然而，过多地使用单目运算符会导致程序的可读性变差，不利于程序的维护和升级。因此，在编写Java程序时，需要根据具体情况选择适当的运算符，以达到最优的效果。 ... ...Java编程，就像滚雪球一样，越滚越大，指数级提升。

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循环队列出队-数组循环队列

此处我们将要介绍的循环队列其实是队列的一种具体实现，由于一般的数组实现的队列结构在频繁出队的情况下，会产生假溢出现象循环队列出队，导致数组使用效率降低，所以引入循环队列这种结构。...但是如果你传入一个小于8的参数，那么会默认使用我们上述介绍的静态属性值作为的长度。至于为什么这么做，因为这么做会大大提高我们在入队时候的效率，我们等会儿会看到。 ...，其实有人可能会疑问，为什么要这么多重复的方法呢？...) 1 这条语句的判断条件还是比较难理解的，我们之前在构造元素的时候，说过它的长度一定是2的指数级，所以对于任意一个2的指数级的值减去1之后必然所有位全为1，例如：8-1之后为111，16-1之后...这种判断队列是否满的方式要远远比我们使用符号%直接取模高效，jdk优雅的设计从此可见一瞥。

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梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案

当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题...：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢第三，训练参数大于训练集的风险梯度消失的原因：----生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid...因此所有的权重通常会满足|wj|的值，那么当神经网络特别深的时候，梯度呈指数级衰减，导数在每一层至少会被压缩为原来的1/4，当z值绝对值特别大时，导数趋于0，正是因为这两个原因...梯度爆炸的原因：----当我们将w初始化为一个较大的值时，例如>10的值，那么从输出层到输入层每一层都会有一个s‘(zn)*wn的增倍，当s‘(zn)为0.25时s‘(zn)*wn>2.5，同梯度消失类似...，当神经网络很深时，梯度呈指数级增长，最后到输入时，梯度将会非常大，我们会得到一个非常大的权重更新，这就是梯度爆炸的问题，在循环神经网络中最为常见.解决方案：----好的参数初始化方式，如He初始化非饱和的激活函数

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Mysql - 数据库面试题打卡第三天

例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。...我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。...数据库自增 id : 两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。这种方式生成的 id 有序，但是需要独立部署数据库实例，成本高，还会有性能瓶颈。...美团的Leaf分布式ID生成系统：Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper...表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

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Rust实战系列-深入理解数据

("200 + 200 = {}", c); } 需要添加这个声明才能编译程序，因为 Rust 编译器很容检测到这种情况会溢出类型声明很重要，Rust 不会完成这种不可能的转换编译运行会得到如下结果...“-”的优先级高为了防止减去 BIAS 得到一个负数，需要将 exponent 转变为 i32 类型，作为指数使用时，需要再次转为 f32 类型。...通过这种方式，可以用长度为 e 的二进制位表示所有指数（主要是负指数）的值，在比较两个浮点数大小的时候更方便。...，虽然使用很方便，但由于运算符 - 的优先级比方法调用低，这可能会导致意想不到的数学错误。...在每次循环中，访问 position_in_memory 存储的内存地址指向的值，解析成操作码，然后 position_in_memory 会递增为下一个内存地址，操作码被执行。

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浅谈浮点数（一）

而这种表示的方式下，其实小数点没有固定的位置，既小数点是浮动的。所以我们也就称这种存储方式下的数字为浮点数。...我们假设k表示exponent所占的总位数，n表示转换成科学计数法之后的实际指数值，那么最终exponent = 2^(k-1) + n 为什么要这么设计呢？...我们假设这样一种情况：指数为负数且小数为负数，那么对exponent部分的两次取反加1会导致最终结果不可预知。...因此，最后IEEE 754采用了：exponent = 2^(k-1) + n 这种方式来存储指数的偏移值。...我们同样以0.1为例，32位情况下，小数部分的最终表示如下：10011001100110011001101 我们知道小数部分最后是0011循环，所以最后一位数字本来应该是0，但是因为紧接着的是1，所以最终截取之后还需要进行加

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重磅 | 2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述火热出炉

可以通过经验推测，在目标检测，字符级的语言建模和选区解析等任务上，自适应学习率方法找到的极小值比带动量的SGD算法找到的极小值结果要差一些。...在深度学习中优化的一个重要超参数是学习率。实际上，SGD已经被证明是需要一个学习率退火方案，以更快的收敛到一个好的最小值。...事实上，学习率退火方案似乎是新的特征工程，因为我们经常可以找到改进的学习率退火方案，从而改善我们模型的最终收敛路径。...使用热重启的学习率衰减也被称为循环学习率，最初由Smith提出的。fast.ai学生的另外两篇文章讨论了热重启和循环学习率，两篇文章分别可以从这里找到。...不幸的是，学习一个独立的长短期记忆网络优化器或者使用预训练的长短期记忆网络优化器进行优化会大大的增加训练模型的复杂度。

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学界 | 深度神经网络为什么不易过拟合？傅里叶分析发现固有频谱偏差

众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？...具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。...并且如上文中所讨论的，深度神经网络（DNN）无法学习对这样的函数建模，因为它们的傅立叶系数必须至少以 1/k^2 的速率衰减（尽管增加宽度和深度可以分别以多项式级和指数级别帮助其捕获更高的频率）。...此图说明，根据理论所阐述的，宽度和深度分别以多项式和指数级帮助网络捕获高频分量。这一点在输入域和频域上都可以看出来（注：64^4=8^8）。更多的图片请参见附录（图 11）。 ?...这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。

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指数增长真的存在吗？ | 伊藤穰一论文翻译系列（2）

强化学习之父Sutton访谈：创造AI，就是创造一种新的人类

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