『3』计算softmax函数值的问题 通常情况下，计算softmax函数值不会出现什么问题，例如，当softmax函数表达式里的所有 xi 都是一个“一般大小”的数值 c 时——也就是上图中， z1...=z2=z3=c 时，那么，计算出来的函数值y1=y2=y3=1/3 。...但是，当某些情况发生时，计算函数值就出问题了： c 极其大，导致分子计算 ec 时上溢出 c 为负数，且 |c| 很大，此时分母是一个极小的正数，有可能四舍五入为0，导致下溢出 『4』如何解决 所以怎样规避这些问题呢...、下溢出的问题了，并且，计算结果理论上仍然和 f(xi)保持一致。...大家看到，在最后的表达式中，会产生下溢出的因素已经被消除掉了——求和项中，至少有一项的值为1，这使得log后面的值不会下溢出，也就不会发生计算 log(0) 的悲剧。
择时系列第三篇，分享一篇来自HSBC的一篇论文。作者讨论了趋势策略的溢出效应，并基于溢出效应构建交易策略，改进传统的择时策略。...这篇是对传统趋势跟踪策略的一个非常细致的梳理，对原始策略的构建和改进的细节都给出了详细的公式说明。获取原文请在后台回复“择时3”。 基础趋势跟踪策略构建 作者首先构建了一个基础时序动量组合。...t期末，各个资产的权重通过最优化下述目标得到 以上是基础趋势跟踪策略的构建方法，对回看期数进行参数遍历，对应策略的夏普比率如下，大部分参数下，策略都有较高的夏普比。...趋势跟踪策略的溢出效应 上述是基础趋势跟踪策略的构建过程，随后作者定义了什么是策略的溢出效应。 参考前人研究发现，单个策略的构建对于其他类别资产的策略有着不同程度的影响。...趋势跟踪与溢出效应合成 本篇最重要的问题，如果溢出效应存在且与趋势跟踪不一样，是否可以组合得到更好的策略？
今天写周报的时候提到了这个话题，顺便就记录一下如何逃离 Rust 编译时的内存溢出。...内存溢出，也就是 Out of Memory（OOM），从字面就能看出来，是要用到的内存大于系统能提供的最大内存而引起的故障。...让我们一起看一下，有没有什么过渡的选项可以缓解这一尴尬的局面，进行一些有限的平衡。 「更快、更高、更强」的 mold 是的，既然是链接器的问题，那么最简单的办法就是换一个。...Rust 默认的 linker 选项设定的是 cc，这意味着会利用到 gnu 工具链中的 ld，尽管 gnu 在自由软件领域有着卓越的贡献，但以目前的经验而言，这并不是一个好的现代选择。...符号修饰，或者说 symbol mangling ，是现代计算机程序设计语言的编译器用于解决由于程序实体的名字必须唯一而导致的问题的一种技术。
自定义 overflow 的滚动条 1. overflow 属性介绍 ---- css 中的 overflow 属性用于控制内容溢出元素框时的显示方式。...当元素框中的内容溢出时，无非就是两种情况: 溢出部分隐藏、溢出部分通过滚动条查看 2. overflow 属性的值 ---- 值 描述 visible 默认值。...内容不会被修剪，溢出部分会呈现在元素框之外 hidden 内容被修剪，溢出部分不可见 scroll 内容被修剪，无论是否溢出滚动条都会占据空间 auto 当内容溢出时会被修剪且出现滚动条，没有溢出时不显示滚动条...: 可以使用以下伪元素选择器去修改各式 webkit 浏览器的滚动条样式 选择器 描述 ::-webkit-scrollbar 整个滚动条 ::-webkit-scrollbar-corner 当同时有垂直滚动条和水平滚动条时交汇的部分...::-webkit-scrollbar { width: 4px; height: 7px; } /* 当同时有垂直滚动条和水平滚动条时交汇的部分 */ .container::-webkit-scrollbar-corner
前言 大气视热源是常用于表征大气热力作用的概念，本项目会尝试使用metpy库计算大气视热源并可视化，希望能给你们一些微小的帮助。...R = 287 #j/(kg*k) p0 = 1000 # hpa kappa = R/cp w_in = w_in/100 lev = u_in.level time = u_in.Time # 计算...yanai的文献略有不同，感兴趣的同学可以去算算，文献是Seasonal Heating of the Tibetan Plateau and Its Effects on the Evolution...因为用的是wrfout文件，计算过程也磕磕绊绊，对公式的理解不到位。如有错误还请见谅。希望有同学用再分析数据去验证一下是否正确。 4....通常计算用的资料为再分析日资料，好孩子不要学，偷懒用wrfout。
在使用PHPExcel导出文件时，经常会因为文件过大导致PHP内存溢出报错，为了解决这个问题，可以使用PHPExcel提供的参数进行优化。...这里说的Excel文件过大并不一定是文件大小，更关键的在于文件内存放的数据和格式，如果数据很多，格式又比较丰富，那很容易会将PHP的内存耗尽。...资料2中指出，Excel中一个单元格在不启用缓存的情况下大概占用内存是1K，一个8000行、31列的表格（248000个单元格）需要242MB内存。...如果启用缓存，则会降到80MB，效果还是非常明显的。 使用中需要注意，PHPExcel的内存优化参数并不在PHPExcel对象中，需要在PHPExcel实例化之前设置。...$cacheMethod,$cacheSettings); $oExcel = new PHPExcel(); PHPExcel_Settings::setCacheStorageMethod() 的几个参数
年龄：{{ age }} 点我 复制代码 那我们都知道在使用script setup时，...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...button> 复制代码 结果我们发现页面没有获取到值，按钮点击也无反应，控制台也没有任何报错 得出结论在和 setup{} 两种模式共存时,...在 setup{} 中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到 此种方式淘汰 尝试二 同样定义两个script标签，只不过第二个普通的script标签我们使用...尝试三 这一次我们只用script setup 首先定义一个响应式对象然后通过toRefs进行解构 import {reactive,toRefs} from "vue"
，而hi-lo不溢出，lo+(hi-lo)>>1是小于hi的，也不溢出，更安全 int cmp = key - a[mid];// a为有序数组 if...int mid = lo + ((hi - lo) >> 1); 这种方法不限于语言，是各种编程语言通用的防溢出写法 在java中有 >>> 运算符 我发现Arrays.binarySearch()方法在处理...mid时 int mid = (low + high) >>> 1; Java中的位运算符： >>表示算术右移，如果该数为正，则高位补0，若为负数，则高位补1； >>>表示逻辑右移，也称为无符号右移，即若该数为正...% 64) word[bitIndex 计算 计算偏移量没必要bitiIndex%64或者bitIndex & 63 ，直接(1L...但是>>>1只能解决加法溢出的问题，几乎是解决不了乘法溢出的问题(除非有类似乘以2再>>>1的巧合，高位数据是被截断的，没有保存)，解决办法是选用更大的数据类型来处理乘法溢出问题。
这种函数曲线能够将输出的数值拉开距离。假设拥有三个输出节点的输出值为 为[2, 3, 5]。首先尝试不使用指数函数 ，接下来使用指数函数的Softmax函数计算。...引入指数形式的缺点 指数函数的曲线斜率逐渐增大虽然能够将输出值拉开距离，但是也带来了缺点，当 值非常大的话，计算得到的数值也会变的非常大，数值可能会溢出。...由于Softmax函数的数值计算过程中，很容易因为输出节点的输出值比较大而发生数值溢出的现象，在计算交叉熵的时候也可能会出现数值溢出的问题。...函数的输出值； 当from_logits设置为False时，y_pred表示为经过Softmax函数后的输出值； 为了在计算Softmax函数时候数值的稳定，一般将from_logits设置为True，...虽然上面两个过程结果差不多，但是当遇到一些不正常的数值时，将from_logits设置为True时TensorFlow会启用一些优化机制。
指数函数 Softmax函数使用了指数，对于每个输入 ，需要计算 的指数。在深度学习进行反向传播时，我们经常需要求导，指数函数求导比较方便： 。...def percentile(x): return x / np.sum(x, axis=0) 得到的结果为： percentile(a) array([0.2, 0.3, 0.5]) 指数函数在...x轴上一个很小的变化都会导致y轴非常大的变化。相比求和计算百分比的方式： ，指数能把一些数值差距拉大。 ?...指数函数 但正因为指数在x轴正轴爆炸式地快速增长，如果 比较大， 也会非常大，得到的数值可能会溢出。溢出又分为下溢出（Underflow）和上溢出（Overflow）。...计算机用一定长度的二进制表示数值，数值又被称为浮点数。当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出；当数值过大，超出了最大界限，就是上溢出。
栈： stack stack的模版类的定义在头文件内 stack模版类的定义需要两个模版参数，一个是元素类型，另一个是容器类型，但只有元素类型是必要的，在不指定容器类型的情况下，默认deque...empty（），当栈空时，返回true coll。size（）访问栈中的元素个数 coll为变量名collection的缩写 中缀表达式，后缀表达式 check函数的初步了解 知道了逆波兰表达式
计算LocalDateTime相差的天数，24小时为单位，取模计算 package com.example.core.mydemo.java2; import java.time.LocalDateTime
提示：尝试计算(\exp(50))的大小。 当计算exp(50)时，可能会遇到数值溢出的问题。softmax函数的定义是通过对输入向量中的每个元素进行指数运算，然后进行归一化，使得所有元素的和为1。...指数函数在输入较大时会迅速增长，当输入超过一定阈值时，指数函数的输出将变得非常大，可能超出计算机所能表示的范围。...因此，在直接实现基于数学定义的softmax函数时，可能会遇到数值溢出的问题，导致计算结果不准确或无法表示。...为了解决上述两个问题，即数值溢出和对数函数定义域的限制，可以采取以下解决方案： 数值溢出问题：在计算softmax函数时，通过减去输入向量中的最大值来避免数值溢出。...这样做可以确保指数函数的输入在合理的范围内，避免结果过大而导致数值溢出。这个方法在前面的回答中已经提到了。 对数函数定义域问题：在计算交叉熵损失函数时，添加一个小的平滑项。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...出现如下绿色字体出错的问题，是由于using使用过后数据库会自动关闭，出了using的作用域后，在调用的时候无法找到信息 form1.cs public static SqlDataReader
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。...因为java的运算规则从左到右，再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出，所以结果也不对，正确的方式应该如下：long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。
“然后我现在看不了你的代码，你先尝试着自己解决一下这个问题，实在不行。明天咱们上课的时候，再一起看一看。” //////// 当时我就主观觉得，以他的能力吧，这种内外边距的bug，他应该搞得定。...另外就是当时确实看不了他的代码。然后过了不到五分钟，果然， //////// 然后现在我得空了，就想起了刚才的事情。进而又联想到了许多前端新人在学习时遇到疑难问题时的情况。...在我看来，前端开发技能的学习，第一，就是专业技能的掌握；第二是业务需求的理解与分析能力；第三就是遇到问题时以什么样的思路去分析问题的能力。...是马上找要帮忙，还是先自己分析并尝试解决？ 而且这第三点，也在事实上决定了你真正的工作能力到底有多强。...所以遇到问题与bug的时候，内心应该是一种欣喜的态度，因为你每解决一个bug，就意味着你真正的掌握了一部分的专业技能。 最后，只能你能用来解决问题的技术，才是你真正学会的技术。
Jmetal和PlatEMO中计算IGD时的差异 如果你不知道IGD是如何计算的，欢迎查看原先的博文IGD反转世代距离-多目标优化评价指标概念及实现 也可以点击阅读原文了解更多 最近的实验过程中，发现即使是同样的种群...，在PlatEMO和Jmetal上计算有差异，大概Jmetal比PlatEMO上少一个 数量级 Jmetal Code public double invertedGenerationalDistance...Jmetal 在STEP1中对于True PF和Obtain PF都做了归一化操作 而 PlatEMO中对于PF和obtain PF没有进行归一化操作 Jmetal在STEP3和STEP4中，IGD的计算是模仿...GD的计算，假设用a表示True上的点对Obtain上获得的点的最近距离，则两者的差异在于 两者的参考文献不同 Jmetal - Reference: Van Veldhuizen, D.A., Lamont...改进Jmetal 如果你想要Jmetal和PlatEMO中算的一致，可以使用以下经过调整的代码 public double invertedGenerationalDistance(double
上式表示假设输出层共有m个神经元，计算第k个神经元的输出yk。softmax函数的分子是输入信号ak的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。...(ai)=exp(ak+logC)∑i=1nexp(ai+logC)=exp(ak+C′)∑i=1nexp(ai+C′) 在进行softmax的指数函数的运算时，加上或者减去某个常数并不会改变开运算的结果...这里的′C′可以使用任何值，但是为了防止溢出，一般会使用输入信号中的最大值。...如下例： # 演示计算溢出情况与解决 a = np.array([1010, 1000, 990]) np.exp(a) / np.sum(np.exp(a)) #softmax,并未正确被计算，报错...因此，神经网络在进行分类时，输出层的softmax函数可以省略。在实际问题中，由于指数函数的运算需要一定的计算机运算量，因此输出层的softmax函数一般会直接省略。
计算指数函数： 对每个原始分数应用指数函数，得到指数化的分数。这是Softmax函数中的 e^{z_i} 部分。 e^{z_i} 3. 计算指数化分数的和： 计算所有类别的指数化分数之和。...sum_exp_logits print("Softmax概率:", softmax_probabilities) 首先咱们计算了原始分数的指数函数； 然后计算了指数化分数的和； 最后，通过除以这个和...Softmax运算上下溢问题 Softmax函数在计算时可能面临上溢（overflow）和下溢（underflow）的问题，这可能导致数值不稳定性，尤其是当输入的原始分数很大或很小时。...为了解决这些问题，可以使用以下常见的技巧： 1. 减去最大值（Max Trick）： 在计算Softmax概率时，对每个原始分数减去输入中的最大值。...from scipy.special import softmax probabilities = softmax(logits) 这个函数使用数值稳定的方法来计算Softmax概率，通常更适合处理数值溢出和下溢的情况
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