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深度神经网络权值初始化的几种方式及为什么不能初始化为零（1）

0初始化，而在神经网络中不能采用（实际上不光是0初始化，将权值初始化为任意相同值，都很有可能使模型失效）； 2、常用的三种权值初始化方法：随机初始化、Xavier initialization、He initialization...在这一篇文章中 我们主要谈论第一个话题 0 初始化 在线性回归和逻辑回归中，我们通常把权值 w 和偏差项 b 初始化为0，并且我们的模型也能取得较好的效果。...') b = tf.Variable(0,dtype=tf.float32,name='bias') 但是，当在神经网络中的权值全部都使用 0 初始化时，模型无法正常工作了。...在神经网络中使用0 初始化的效果 我们来看一下使用 0 初始化会出现什么样的情况： 我们使用MNIST手写数字数据集进行测试：手写数据集是图像处理和机器学习研究最多的数据集之一，在深度学习的发展中起到了重要的作用...我们看一下使用权值 0 初始化的神经网络训练并测试该数据集的结果： ?

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从零开发区块链应用(三)--mysql初始化及gorm框架使用

本文作者：toString[1] 一、mysql 初始化 1.1 导入依赖包 import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql"...} 二、gorm 框架使用 Gorm 是 golang 的一个 orm 框架，它提供了对数据库操作的封装，使用起来相当便利。...所以如果对 mysql 使用操作不熟悉，建议也可以使用 gorm 框架操作 mysql 数据库。...(一)--golang 配置文件管理工具 viper[2] 从零开发区块链应用(二)--mysql 安装及数据库表的安装创建[3] 从零开发区块链应用(三)--mysql 初始化及 gorm 框架使用[...(二)--mysql安装及数据库表的安装创建: https://learnblockchain.cn/article/3447 [4] 从零开发区块链应用(三)--mysql初始化及gorm框架使用:

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基于 HTML5 WebGL 的挖掘机 3D 可视化应用 顶

本篇文章通过对挖掘机可视化场景的搭建，挖机机械动作代码的实现进行阐述，帮助我们了解如何使用 HT 实现一个挖掘机的可视化。...机械运动代码分析 该系统中挖机的动作是十分的重要和关键的，大小臂运动时液压杠该如何运动，挖斗运动时液压杆，旋转点零件，以及连接到挖斗上的零部件如何联动起来是关键点，机械动画中用到大部分数学知识进行点面位置的计算...，ht.Math.Vector3 则为三维的向量，可以传入三个数值进行初始化向量，向量的原型中有 cross 方法用来计算两个向量的法向量，例如以下伪代码： 1 var Vector3 = ht.Math.Vector3...，挖机中需要转化的坐标为连接着挖斗以及小臂的两个零部件，系统中用 armHinge 以及 bucketHinge 来分别表示小臂枢纽以及挖斗枢纽这两个零部件，可以从侧面来看挖斗的动作，从下图可以看出，关键点是算出交点...，当机身进行旋转时其它零部件则会进行相应的旋转，在进行前进的时候挖机底部的履带会进行对应的滚动，当然履带我们这边是用了一个履带的贴图贴在上面，当挖机前进的时候修改贴图的偏移值就可以实现履带的滚动，修改偏移值的伪代码如下

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基于 HTML5 WebGL 的挖掘机 3D 可视化应用

本篇文章通过对挖掘机可视化场景的搭建，挖机机械动作代码的实现进行阐述，帮助我们了解如何使用 HT 实现一个挖掘机的可视化。...机械运动代码分析 该系统中挖机的动作是十分的重要和关键的，大小臂运动时液压杠该如何运动，挖斗运动时液压杆，旋转点零件，以及连接到挖斗上的零部件如何联动起来是关键点，机械动画中用到大部分数学知识进行点面位置的计算...，ht.Math.Vector3 则为三维的向量，可以传入三个数值进行初始化向量，向量的原型中有 cross 方法用来计算两个向量的法向量，例如以下伪代码： 1 var Vector3 = ht.Math.Vector3...，挖机中需要转化的坐标为连接着挖斗以及小臂的两个零部件，系统中用 armHinge 以及 bucketHinge 来分别表示小臂枢纽以及挖斗枢纽这两个零部件，可以从侧面来看挖斗的动作，从下图可以看出，关键点是算出交点...，当机身进行旋转时其它零部件则会进行相应的旋转，在进行前进的时候挖机底部的履带会进行对应的滚动，当然履带我们这边是用了一个履带的贴图贴在上面，当挖机前进的时候修改贴图的偏移值就可以实现履带的滚动，修改偏移值的伪代码如下

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基于 HTML5 + WebGL 实现 3D 挖掘机系统

本篇文章通过对挖掘机可视化场景的搭建，挖机机械动作代码的实现进行阐述，帮助我们了解如何使用 HT 实现一个挖掘机的可视化。...机械运动代码分析 该系统中挖机的动作是十分的重要和关键的，大小臂运动时液压杠该如何运动，挖斗运动时液压杆，旋转点零件，以及连接到挖斗上的零部件如何联动起来是关键点，机械动画中用到大部分数学知识进行点面位置的计算...，ht.Math.Vector3 则为三维的向量，可以传入三个数值进行初始化向量，向量的原型中有 cross 方法用来计算两个向量的法向量，例如以下伪代码： 1 var Vector3 = ht.Math.Vector3...，挖机中需要转化的坐标为连接着挖斗以及小臂的两个零部件，系统中用 armHinge 以及 bucketHinge 来分别表示小臂枢纽以及挖斗枢纽这两个零部件，可以从侧面来看挖斗的动作，从下图可以看出，关键点是算出交点...，当机身进行旋转时其它零部件则会进行相应的旋转，在进行前进的时候挖机底部的履带会进行对应的滚动，当然履带我们这边是用了一个履带的贴图贴在上面，当挖机前进的时候修改贴图的偏移值就可以实现履带的滚动，修改偏移值的伪代码如下

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Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

如未指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...[source] ZeroPadding2D keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(1, 1), data_format=None) 2D 输入的零填充层（例如图像）。

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【Unity3d游戏开发】Unity3D中的3D数学基础---向量

向量是2D、3D数学研究的标准工具，在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。...所以使用“点”和“向量”的目的完全不同。”点”描述位置，“向量”描述位移。 4、点和向量的关系： 任意一点都能用 从原点开始的向量来表达。...二、向量运算 1、零向量 零向量非常特殊，因为它是唯一大小为零的向量。对于其他任意数m,存在无数多个大小（模）为m的向量，他们构成一个圆。零向量也是唯一一个没有方向的向量。...，在这样的情况下，使用单位向量非常方便，单位向量就是大小为1的向量，单位向量经常也被称作为标准化向量或者法线。...=0; 零向量不能被标准化，数学上这是不允许的，因为将导致除以零，几何上也没有意义，零向量没有方向。 几何解释：2D环境中，如果以原点为尾画一个单位向量，那么向量的头将接触到圆心在原点的单位圆。

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Shader 入门：GLSL ES（数据类型）

当 int、uint 或 float 类型的值转换为 bool 类型时，0 或 0.0 将会被转换为 false，所有非零的值都会被转换为 true。...ivec4 uvecn 包含 n 个 uint 类型分量的向量 uvec2、uvec4 bvecn 包含 n 个 bool 类型分量的向量 bvec2、bvec4 - 创建向量 我们可以使用不同的构造函数来创建相应的向量...1 到第 4 个分量，包括： > 实际上所有向量都可以使用 rgba、rgba 和 stpq 分量名，但是为了代码的严谨性和可读性，建议使用相应的分量名 分量名（对应第 1 - 4 个分量） 使用场景...x, y, z, w 顶点坐标向量 r, g, b, a 颜色向量 s, t, p, q 纹理坐标向量 使用 ....} 使用相应的构造函数初始化数组： float a[2] = float[2](0.1, 0.2); // 另外下面这 4 种方式是一样的 float b[3] = float[3](0.1, 0.2,

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NLP教程(8) - NLP中的卷积神经网络

[2D情况下的卷积] 这里使用 ShowMeAI 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 文章中的一个动态计算过程： [卷积运算示例] 1.3 卷积层讲解 [单层卷积：一步] 考虑单词向量 x_{i} \in...如果我们需要与后两个词向量相关的卷积，一个常见的技巧是用h - 1个零向量填充句子的右边，如上图所示。...这是需要的，因为它将单词向量专门用于当前特定任务(远离 GloVe 初始化)。但是，如果单词只出现在测试集中而没有出现在训练集上呢？...因此，初始化的词向量在神经网络的训练中始终起着重要的作用。在测试中给出看不见的单词可以提高正确理解的几率。 有几种处理这两个 channel 的方法，最常见的是在 CNN 中使用之前对它们进行平均。...如果我们使用宽卷积，我们有一个输出分量对应于卷积滤波器的每个对齐。为此，我们必须在输入的开始和结束处填充 h - 1 个零。

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计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

仅仅以2D推理可以将解决2D到3D提升歧义的时间延迟到考虑所有图像观测值的时间点，但是这与基于3D人体模型的方法相反，该方法需要在推理过程的早期就假设3D姿势。...为此，作者针对RGB颜色空间的每个维度使用10个面元的多维直方图对零件边界框的颜色进行编码，从而得出1000维度的特征向量，将形状上下文与颜色特征连接起来，并在此组合表示的基础上学习增强型零件检测器。...作者通过连接来自多个视图的特征来定义关节外观特征向量，并使用此表示来训练增强部分检测器。外观因素取决于每个视图中零件的位置。...首先通过卷积网络(由VGG-19和微调的前10层初始化)对图像进行分析，生成一组特征图F，输入到每个分支的第一阶段。...零件相似性是每个肢体的2D矢量场：对于属于特定肢体的区域中的每个像素，2D向量编码从肢体的一部分指向另一部分的方向。每种肢体都有一个对应的亲和力场，将其两个相关的身体部位连接在一起。

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深度学习-数学基础

：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成 属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系...：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...此时的参数为初始化随机参数 计算y_pred 和y 之间的距离，衡量损失。 更新网络的所有权重，目标是使得目标函数损失减少。...其中最核心的部分是第四步更新权重，神经网络使用求导和梯度下降的方式进行优化，为了避免算法的复杂，因此每次就行抽样，这样的方式也叫坐小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient

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【Go语言精进之路】构建高效Go程序：零值可用、使用复合字面值作为初值构造器

集合类型：数组、切片的元素自动初始化为对应类型的零值，为数据结构提供一致性和安全性。复合类型：结构体的每个字段自动初始化为它们各自类型的零值，便于统一处理和初始化。...1.2 零值可用性的实践与优势在Go语言中，零值可用的设计理念鼓励开发者编写出简洁且强大的代码，意味着许多类型在未显式初始化时即可直接安全地使用。...推荐的做法是使用field: value的形式来指定字段值，这种方式不仅让代码更具有可读性，还允许灵活地为结构体变量的字段赋值，包括部分字段初始化而保留其余字段的零值。...通过使用索引和值的形式（例如{0: 1, 2: 3}），你可以初始化数组或切片中的特定元素，而其余元素将保持其类型的零值。...通过合理使用零值，可以减少不必要的初始化代码，提高代码的简洁性和可读性；通过灵活应用复合字面值，可以高效地初始化集合类型的变量，增强代码的可维护性和健壮性。

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图解Python numpy基本操作

Numpy的优点 更紧凑，特别是多维数据 当数据可以向量化的时候比list更快 通常是同质化的，数据相同时处理更快，比如都是浮点型或者整数型 向量 Vector 或者一维向量 1D array 向量初始化...注意，如果list里面的值类型不相同，那么dtype就会返回”object“ 如果暂时没有想要转化的list，可以全用0代替 也可以复制一个已经存在的全0 向量 ！...其中有三种方法： where，难懂且对于x处于array末端很不友好 next，相对较快，但需要numba searchsorted，针对于已排过序的array 二维array，也称matrix矩阵 初始化...all和any也可以用 matrix排序，注意axis 3D array或者以上 初始化，reshape或者硬来 可以考虑把数据抽象成一层层的数据 就像RGB值的图像一样 跟1D和2D类似的操作，zeros...， ones，rand等 vstack和hstack照样可以用，现在多了一个dstack，代表维度的堆叠 concatenate也有同样的效果 总结： 本文总结了numpy对于1D，2D和多维的基本操作

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【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

PCA 使用随机SVD 通过丢弃具有较低奇异值的奇异向量成分，将数据降维到低维空间并保留大部分方差是非常有意义的。...因为我们将要丢弃大部分奇异值，所以对我们将保留并实际执行变换的奇异向量进行近似估计的有限的计算更有效。...init 属性确定了应用的初始化方法，这对方法的性能有很大的影响。 NMF 实现了非负双奇异值分解方法。...其变体 NNDSVDa（全部零值替换为所有元素的平均值）和 NNDSVDar（零值替换为比数据平均值除以100小的随机扰动）在稠密情况时推荐使用。...请注意，乘法更新 (‘mu’) 求解器无法更新初始化中存在的零，因此当与引入大量零的基本 NNDSVD 算法联合使用时， 会导致较差的结果; 在这种情况下，应优先使用 NNDSVDa 或 NNDSVDar

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透析矩阵，由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

向量共有两种形式，一种为列向量，一种为行向量。虽然我们可能比较习惯行向量，但在这里，我们默认使用列向量。比如[-1,2]就这样表示： 我们可以通过某种运算，把空间里的一个点“移动”另一个位置。...零矩阵：元素都是零的矩阵。注意：不同型的零矩阵是不同的。 系数矩阵：线性方程组的系数构成的矩阵称为系数矩阵。 方阵：当矩阵的行数与列数相等的时候，称之为方阵 奇异矩阵：对应的行列式等于0的方阵。...1x2x2 = 4,计算的三个基向量所组成的矩阵的行列式.发现两者的绝对值是相等的.如下所示....上面是2D中的变换,3D中的变化一样类似.例如现在有向量OB[1 1 1],如下图所示. 同时矩阵M如下所示. 结果变换之后,向量的图像如下所示....根据书上所说,矩阵的乘法性质所决定的,零向量总是变换成零向量,所以任何矩阵的乘法表达的变换是不会有平移的.但是我们却可以使用4X4平移矩阵表示3D环境中的平移变换,使用3X3平移矩阵表示2D环境中的平移变换

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