作为目前可以替代oracle的主力数据库，了解POSTGRESQL 的代价模型，有利于在分析SQL 语句和 优化SQL 语句时明白可能存在的问题根源和解决方法。...对于ORACLE ，SQL SERVER 这样的数据库的代价模型一般是不会透露给外部的，所以我们看到一些COST 也是一头雾水，摸不清头脑。...PostgreSQL 在代价模型上是开放的，有利于运维以及开发人员理解性能较差的查询发生在哪里。
代价函数是学习模型优化时的目标函数或者准则，通过最小化代价函数来优化模型。...到目前为止，接触了一些机器学习算法，但是他们使用的代价函数不一定是一样的，由于，在现实的使用中，通常代价函数都需要自己来确定，所以，这里总结一下，代价函数都有哪些形式，尽量揣测一下，这样使用的原因。...这个形式的代价函数计算Jacobian矩阵如下： 2. 对数损失函数 对数似然作为代价函数是在RNN中看到的，公式如下： 表示真实目标在数据集中的条件概率的负对数。...同理，对于softmax回归的概率函数为 未添加权重惩罚项的代价函数为 3.交叉熵 交叉熵在神经网络中基本都用交叉熵作为代价函数。...这和逻辑回归的代价函数很像，y作为真实的目标（label），不一定是二值的，且a不是预测目标的概率，而是神经网络的输出， 它的原理还不是很明白，据说在神经网络中用交叉熵而不用均方差代价函数的原因是早期的神经元的激活函数是
代价函数，度量【假设集】的准确性。...机器学习中常用的代价函数，总结如下： 1 误差平方和函数 说明：yi 是模型预测值，oi是样本实际值 2 交叉熵函数 说明： n是批量训练的样本大小 W是模型f的参数 f函数表示xi样本预测为标签li...的概率 3 负对数似然函数 说明： D是训练集 θ 是模型的参数 是第i个样本的输出值 是第i个样本的输入值 思考环节： 1 代价函数和目标函数的差异是什么？...2 回归算法的代价函数和目标函数分别是什么？
要摆脱「损失厌恶」其实换个问法就好，如果我没有某个东西，我愿意为得到这个东西所花费的最大代价，就是这个东西在我决策里的真实代价。
3.1 代价函数（cost function） 代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。...按照惯例，我们定义一个代价函数J，如下图所示，我们要做的是对Ɵ0和Ɵ1求J的最小值，J就是代价函数。...3.1.1 代价函数Intuition I 上面我们介绍了代价函数数学上的定义，在这里让我们通过一些例子来获取一些直观的感受，看看代价函数到底是在干什么？...试着更好的理解代价函数这个概念，我们需要理解这两个重要的函数，一个是假设函数，一个是代价函数。...3.1.2 代价函数Intuition II 这一小节，我们将更加深入的学习代价函数的作用，和之前一样，下图所示的是几个重要的公式，包含了假设h、参数θ、代价函数、以及优化目标goal。
git.png 增加新项目到远程Git仓库中，push时报错。。。...commit -a -m "some message" git remote add origin https://github.com/weixianlove/zy-slider.git git push...-u origin master 然后报错： 报错.png 百度试过： 使用强制提交覆盖,但是没用，本来就是新项目，里面没啥东西 git push -f 后来找到： 先到github上看看远程repository...也就是说我们需要先将远程代码库中的任何文件先pull到本地代码库中，才能push新的代码到github代码库中。...使用如下命令： git pull --rebase origin master pull --rebase 然后： git push -u origin master 终于提交成功。。。
我们建模的最终目标就是使得这个误差达到最小化，那么如何评判这个误差呢，那就是代价函数（Cost Function）。...二、代价函数 在一般的回归问题中，代价函数一般采用均方误差（Mean Square Error，MSE）函数，它表示为： 那么，我们的假设函数h(x)=θ0+xθ1和代价函数之间有什么联系呢?...在假设函数中，有两个参数θ0和θ1我们是未知的，而这两个参数恰恰决定了模型预测的准确度，也就是说，代价函数是和这两个参数有直接关系的，我们将代价函数、θ0和θ1绘制在一个三维等高线图中。...当然，上述的均方误差MSE只是众多代价函数中的一个，还有许多代价函数的计算方法，在之后的学习中，我会再把链接贴出来。 · END · 一个有理想、有热血的吉吉 ----
一般在 GitHub 或 码云 刚创建仓库第一次pull或者push的时候就会出现这个问题，两个仓库的差别非常大，所以git拒绝合并两个不相干的东西。
idea中，发布项目到码云上，当时按照这样的流程添加Git，然后push，提示：push to origin/master war rejected"。...窗口中依次输入命令： git pull git pull origin master git pull origin master --allow-unrelated-histories 3.在idea中重新push
场景：不小心把一次错误的代码push到远程服务器上的分支上，需要立即删除/撤销这次代码提交。...具体方法，git命令： git log git reset --hard git push origin HEAD --force 【命令详解】 获取commit_id： git...126f206185f225879f2723ca421f4dee44ca8fe7 版本回退： git reset --hard 126f206185f225879f2723ca421f4dee44ca8fe7 如果想回退的内容未git push...推到线上： 已经git push，需要重新push覆盖线上代码，如果回退的内容 git push --force 执行git push --force 强制回退，可能会遇到gitlab设置了master...分支保护机制： Master分支被保护报错：GitLab: You are not allowed to force push code to a protected branch on this project
代价函数 在监督学习的回归问题中，代价函数就是用于找到最优解的目的函数，反应了预测函数的准确性。代价函数的值越小，说明在回归问题的中，计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。...这时候就要用代价函数来反映这些问题。 从cost function中我们可以知道，代价函数的值越小那么我们的参数就选取的越好，假设函数预测的结果也就更准确。...然后我们不断改变参数θ1的值：…-0.5….0….0.5….1.5….2… 对代价函数作图： 然后我们知道代价函数的值越小，说明参数θ1选取的越好，假设函数预测就越准确。...上面是一个参数的假设函数，如果有两个参数的假设函数的话，他的代价函数图像是这样的三维立体图： 我们可以找到在图像的最低点，也就是代价函数的最小值。...然而在实际中，参数往往不止一个，有多个参数，很多时候无法作代价函数的图像。那么这个时候我们就通过判断取得代价函数最小值的时候，来 选择假设函数的参数。
0 + θ 1 x h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x hθ(x)=θ0+θ1x 参数： θ 0 , θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0,θ1 代价函数...theta_1 θ0,θ1值 做一个简化，令： h θ ( x ) = θ 1 x h_\theta(x)=\theta_1x hθ(x)=θ1x 我们可以画出假设函数和代价函数的值
所以要求代价函数对参数可微。 代价函数、损失函数、目标函数并不一样，这一点后边再介绍，这篇文章就先只介绍代价函数。...损失函数： 计算的是一个样本的误差 代价函数： 是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数： 代价函数 + 正则化项 在实际中，损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念...代价函数（Cost Function）： 在机器学习中，代价函数作用于整个训练集，是整个样本集的平均误差，对所有损失函数值的平均。...二、代价函数的作用： 1.为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 2.用于找到最优解的目标函数。...只要设计的目标函数有下界，基本上都可以，代价函数非负更为方便。 五、代价函数分类 均方差代价函数 ? 这个是来自吴恩达的机器学习课程里面看到的损失函数，在线性回归模型里面提出来的。
本篇文章对比Pull和Push，结合消息中间件的场景进一步探讨有没有其他更合适的模型。 Push VS Pull 1. Push Push即服务端主动发送数据给客户端。...有没有一种方式，能结合Push和Pull的优势，同时变各自的缺陷呢？答案是肯定的。...long-polling不是一种Push模式，而是Pull的一个变种。.../Pull中是1个request，三次push和一个response，共5次网络操作）。...结语 本篇内容比较了Push、Poll、Long-Polling、Dynamic Push/Pull模型。 Push模型实时性好，但是因为状态维护等问题，难以应用到消息中间件的实践中。
各种损失函数的优缺点详解 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...代价函数(Cost function)：是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。...损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...但是如何才能让损失函数或者代价函数的值得到优化，换句话说，优化的就是模型拟合出的函数参数，通过寻找合适参数实现模型的预测能力变强的梦想，如何寻找优秀的参数值，那就需要梯度下降出场解救模型能力。...对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即： 梯度下降的目的：寻找拟合函数参数的最优值。
神经网络 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有 m 个，每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y ， L 表示神经网络层数， S_I 表示每层的neuron个数(...将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类， 二类分类： S_L=0, y=0\, or\, 1 表示哪一类； K 类分类： S_L=k, y_i = 1 表示分到第 i 类； (k>2) 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为...（scalar），也只有一个因变量 y ，但是在神经网络中，我们可以有很多输出变量，我们的 h_\theta(x) 是一个维度为 K 的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量，因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些...\sum_{l=1}^{L-1} \sum_{i=1}^{s_l} \sum_{j=1}^{s_{l+1}} \left( \Theta_{ji}^{(l)} \right)^2 这个看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的...，我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况的误差有多大，唯一不同的是，对于每一行特征，我们都会给出 K 个预测，基本上我们可以利用循环，对每一行特征都预测 K 个不同结果，然后在利用循环在 K
代价函数 梯度下降 什么是代价函数？大家都知道误差。误差就是实际值与预测值之间的差别。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。...概况来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异的函数都可以叫做代价函数C(θ)，如果有多个样本，则可以将所有代价函数的取值求均值，记做J(θ)。...因此很容易就可以得出以下关于代价函数的性质： 对于每种算法来说，代价函数不是唯一的； ....代价函数是参数θ的函数； 3 .总的代价函数J(θ)可以用来评价模型的好坏，代价函数越小说明模型和参数越符合训练样本(x, y)； 4 .J(θ)是一个标量； 对于线性回归来说 m：训练样本的个数...这时候也涉及到代价函数，由于代价函数是用来衡量模型好坏的，我们的目标当然是得到最好的模型（也就是最符合训练样本(x, y)的模型）。因此训练参数的过程就是不断改变θ，从而得到更小的J(θ)的过程。
背景 码云上创建了空项目 本地项目绑定了远程仓库，尝试git push，然后报了错 解决办法 使用强制命令git pull origin master --allow-unrelated-historie...即可， 或者根据它的页面提示如何操作可退出编辑页面即可 最后再push就可以了 git push -u origin master
【摘要】push与push_back是STL中常见的方法，都是向数据结构中添加元素。初识STL，对于添加元素的方法以产生混淆，这里暂对两种方法作出比较分析。...此外，本文还将简述push对应的stack与queue系列，常见方法的介绍，以及与push_back相对应的vector系列常见方法介绍。详见下文。...【正文】push_back 方法介绍vector::void push_back (const value_type& val);vector::void push_back (value_type&&...(6)C++ vector排序vector vi ; vi.push_back(1); vi.push_back(3); vi.push_back(0); sort(vi.begin...::push();//将x 接到队列的末端。
使用起来就没有那么复杂了，唯一的是：ios需要去配置APNS推送证书，可以参考阿里推送ios配置文档，到苹果开发者中心申请的步骤也是繁琐的一逼，不过，搞过一次之后，你就会发现非常简单，最后导出的p12文件交给阿里push
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