场景分析 Vue的模板语法适用于绝大部分的需求场景（模板最终会被编译为渲染函数），在绝大多数情况下，Vue 推荐使用模板语法来创建应用。...然而在某些使用场景下，我们真的需要用到 JavaScript 完全的编程能力，举例如下： 1.不确定层级的菜单 假设设计一个开源的后台管理系统，侧边栏菜单需要根据路由自动生成菜单，由于系统可能会被用于不同的功能需求...我们可以先推出结论：模板适用于“组件结构是确定的” 这种需求场景，此处的确定可以简单理解为：“嵌套的层级是确定的”，在这种情况下模板语法比渲染函数更加简单易用。...这个过程需要我们自己完成（触发渲染函数的依赖收集机制）。...Vue 的响应式系统是通过属性访问进行追踪的，因此我们必须始终保持对该响应式对象的相同引用。
一般只布要对前两个参数进行设置:f是需要最小化的函数:P设置参数初始值。...，用于设置参数的初始值;objective指定要优化的函数:gradient和hess用于设置对数似然的梯度，通常采用默认状态;control是一个控制参数的列表:lower和upper设置参数的下限和上限...猜测分布是两个正态分布的混合，需要估计出函数中的5个参数：p、μ1、μ2、σ1、σ2。...在R中编写对数似然函数时，5个参数都存放在向量para中，由于nlminb()是计算极小值的，因此函数function中最后返回的是对数似然函数的相反数。...= NULL, start, method, constraints=NULL, ...) logLik是对数似然函数，grad和hess用于设置对数似然的梯度，通常不需要进行设置，采用默认值NULL
方程的求根大家应该在高中就已深入骨髓，今天给大家介绍下在R语言中如何实现方程的求根以及方程中参数的确定。我们需要借助R包rootSolve开始我们的教程。包的安装就不再赘述了。...直接进入主题，在此包中求根函数涉及以下三个： 1. uniroot 求一个方程式的一个根。 ?...只需要将所有的参数按照x的排序逐渐增大的顺序将参数以次输入函数即可得到对应的f(x)=0的根。 3. multiroot 求多个方程集合的根。 ?...Estim.pricis指的评估的精准度，主要指的f.root的绝对值的均值 在后期的更新之后此包具有了获取系数值的功能，涉及两个函数 4. runsteady 动态计算参数直至其导数不再发生变化。...其中stode和stodes的用法一样，其有时候和runsteady有同样的效果，区别就是为了适应生物学的方程stode和stodes函数有一个关键的参数pos可以保证参数的正性： print(system.time
需要绘制该分布函数以查看， ， 对所有 我们有一个不连续的0。因此，我们在这里必须谨慎一些： 既不是连续的也不是离散的。...-佩莱阿兹（Gil-Peleaz）的反演公式来获得累积分布函数， 这意味着，在金融市场上工作的任何人都知道用于定价期权的公式（例如，参见 Carr＆Madan（1999） ）。...分布参数。...我们可以使用以下通用代码：首先，我们需要函数来生成两种感兴趣的变量， 如果我们生成一百万个变量，我们可以得到分位数的估算， > set.seed(1)> quantile(rcpd4(1e6),.995...因此，可以计算复合和的累积分布函数， 如果我们求解那个函数，我们得到分位数 > uniroot()$root[1] 13654.43 这与我们的蒙特卡洛计算一致。
前言 R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。...本文总结了R语言用于初等数学中的各种计算。 目录 1. 基本计算 2. 三角函数计算 3. 复数计算 4....,tol=0.0001) > result$root [1] -2 把参数带入方程，用uniroot()函数，我们就解出了方程的一个根，改变计算的区间，我们就可以得到另一个根。...c = c, tol = 1e-04) : 位于极点边的f()值之正负号不相反 这应该是uniroot()为了统计计算对一元多次方程而设计的，所以为了使用uniroot()函数，我们需要取不同的区别来获得方程的根...4.4 二元一次方程组 R语言还可以解二次的方程组，当然计算方法，其实是利用于矩阵计算。 假设方程组：是以x1,x2两个变量组成的方程组，求x1,x2的值 ? 以矩阵形式，构建方程组 ?
在大多数贝叶斯推理中，后验分布是一些（可能很大的）参数向量的函数，您想对这些参数的子集进行推理。 在一个等级模型中，你可能会有大量的随机效应项被拟合，但是你最想对一个参数做出推论。...对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。所以我们需要一些函数来描述可能性并使其最大化（最大似然推理），或者一些计算平方和并使其最小化的函数。...马尔可夫链有固定的分布，如果我们运行它们足够长的时间，我们可以看看链条在哪里花费时间，并对该平稳分布进行合理的估计。 Metropolis算法 这是最简单的MCMC算法。...MCMC采样1d（单参数）问题 这是两个正态分布的加权和。这种分布相当简单，可以从MCMC中抽取样本。 这里是一些参数和目标密度的定义。...，该算法从以当前点为中心的标准偏差为4的正态分布中抽样 而这只需要运行MCMC的几个步骤。
rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames...优化及求根 optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根 三、程序设计 1....Recall：递归调用browser，debug，trace，traceback：程序调试options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参nargs：参数个数 stop：终止函数执行...工作环境 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。options：系统选项 ?...统计分布 每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数 函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。
蒙特卡洛计算 可以使用蒙特卡洛模拟来计算矩生成函数函数， > F=function(x) ifelse(x<0,0,1-exp(-x)/3) > Finv=function(u) uniroot(function...分布参数。...我们可以使用以下通用代码：首先，我们需要函数来生成两种感兴趣的变量， 如果我们生成一百万个变量，我们可以得到分位数的估算， > set.seed(1) > quantile(rcpd4(1e6),.995...) 99.5% 13651.64 另一个想法是记住Gamma分布的比例：独立Gamma分布的总和仍然是Gamma（在参数上有附加假设，但在此我们考虑相同的Gamma分布）。...因此，可以计算复合和的累积分布函数， 如果我们求解那个函数，我们得到分位数 > uniroot()$root [1] 13654.43 这与我们的蒙特卡洛计算一致。
p=26277 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...这是生存函数和分位数函数， > plot(u,Veie(Q)(u),type="l") 在这里，我们需要 分位数函数从这个分布中生成一个随机样本， > X=Vectorize(Q)(runif(n)...这只能通过查看生存函数的性质。假设，这里有一些辅助函数 这个（正）常数 以某种方式与生存函数与幂函数之比的收敛速度有关。...让我们运行一些模拟以更好地了解正在发生的事情。...使用前面的代码，生成具有生存函数的随机样本实际上是极其简单的 > Q=function(p){uniroot(function(x) S(x)-(1-p)} 如果我们使用上面的代码。
好吧，经过，30分钟的磨合，写出了一些健壮的代码 function c(n){ //判断数组里是否包含一个某一项值 function contains(arr,item){...contains(arr,item)){ arr.push(item); } } } //判断参数类型 function...='number'){ throw("您传入的不是数字类型请传入数字类型的参数") } arrCreate(arr,n); return arr; } console.log...(c(5)); 判断参数类型的时候我利用的jquery源码里的东西进行
在大多数贝叶斯推理中，后验分布是一些（可能很大的）参数向量的函数，您想对这些参数的子集进行推理。 在一个等级模型中，你可能会有大量的随机效应项被拟合，但是你最想对一个参数做出推论。...对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。所以我们需要一些函数来描述可能性并使其最大化（最大似然推理），或者一些计算平方和并使其最小化的函数。...马尔可夫链有固定的分布，如果我们运行它们足够长的时间，我们可以看看链条在哪里花费时间，并对该平稳分布进行合理的估计。 Metropolis算法 这是最简单的MCMC算法。...，该算法从以当前点为中心的标准偏差为4的正态分布中抽样 而这只需要运行MCMC的几个步骤。...它将从点x返回一个矩阵，其nsteps行数和列数与x元素的列数相同。如果在标量上运行， x它将返回一个向量。
(1:10,7:50) #两个数据的交 sample(1:100,20,prob=1:100)#从1:100中不等概率随机抽样, #各数目抽到的概率与1:100成比例 实践2: 一些简单运算 pi *...)#cars的一些信息 class(dist~speed)#公式形式,"~"左边是因变量,右边是自变量 plot(dist ~speed,cars)#两个变量的散点图 plot(cars$speed,cars...实践7: 复数运算和求函数极值 #(2+4i)^-3.5+(2i+4.5)*(-1.7-2.3i)/((2.6-7i)*(-4+5.1i))#复数运算 #下面构造一个10维复向量, 实部和虚部均为10个标准状态样本点...#解方程: f=function(x) x^3-2*x-1 uniroot(f,c(0,2))#迭代求根 #如果知道根为极值 f=function(x) x^2+2*x+1 #定义一个二次函数 optimize...setwd(“f:/2010stat”)#或setwd("f:\2010stat")#建立工作路径 (x=rnorm(20)) #给x赋值20个标准正态数据值 #(注:有常见分布的随机数, 分布函数,
二、轴参数 在很多矩阵运算操作中，NumPy可以实现跨行或跨列的操作。为了适用任意维数的数组，NumPy引入了axis的概念。...] 如果没有indexing =’ij’参数，那么meshgrid将更改参数的顺序，即J,I=np.meshgrid(j,i)——一种用于可视化3D绘图的“ xy”模式（祥见该文档）。...png] all和any同样也可作用于特定维度： [24152592ac257c9028bcc30ce662c3c7.png] 八、矩阵排序 虽然在前文中，axis参数适用于不同函数，但在二维数组排序中影响较小...3、sort函数还有一个order参数，但该方法极不友好，不推荐学习。...资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！
这些问题已在math.isclose函数中得到解决。 矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix，但现在已弃用，因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似： ?...和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。 axis参数 在许多操作（例如求和）中，我们需要告诉NumPy是否要跨行或跨列进行操作。...根据规则，一维数组被隐式解释为二维行向量，因此通常不必在这两个数组之间进行转换，相应区域用灰色标出。 矩阵操作 连接矩阵有两个主要函数： ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时，都可以正常工作。...二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ? all和any两个函数也能使用axis参数： ?...第一个索引是平面的编号，然后才是在该平面上的移动： ? 这种索引顺序很方便，例如用于保留一堆灰度图像：这a[i]是引用第i个图像的快捷方式。 但是此索引顺序不是通用的。
早期方法通过将 base-model 的参数分为两组（用于特定任务的和在任务中通用的参数）的方式来运行。...它是跨超参数的设置（通过延展、base-model），但非跨任务的泛化，因为超参数优化是在不同超参数下对同一个任务进行测试。...记忆最优需要先找到最优，因此学习一个优化器需要的时间比运行传统的优化器如梯度下降的时间要长。那么，为了找到最优目标函数，执行传统的优化器要更快一些。因此，如果我们不关心泛化，学习优化器就没有意义。...监督学习不能在该设置中运行，必须假设未知目标函数的局部几何结构与训练目标函数在所有迭代中的局部几何结构相同。 考虑一下如果使用监督学习方式训练的优化器，并用于未知的目标函数上会发生什么。...动作是用于更新迭代的迭代步向量。 ? 在该公式中，策略实际上是计算动作（即迭代步向量）的步骤，依赖于当前迭代和历史梯度、迭代数和目标值。换言之，特定的策略代表特定的更新公式。
损失函数 DCPL 论文中主要对关联模块中的判别特征进行学习，提出了跨模态投影匹配(Cross-Modal Projection Matching, CMPM)和跨模态投影分类(Cross-Modal...文章中引入了一种新的分类函数,将跨模态投影整合到 norm-softmax loss 中,以进一步提高匹配的 Embeddings 的紧凑性。...系统介绍 系统架构 下面我们将介绍如何搭建基于 Milvus 的跨模态行人检索系统。如下图所示，本系统将包含数据导入和行人检索两个部分： ?...训练 $ sh scripts/train.sh Note：在运行 scripts/train.sh 之前，请修改相应参数，具体请参考我们的 bootcamp (注4) 。 系统实现 1....id，为了后面检索时方便根据特征向量 id 查找其对应的图片，需要存储每个特征向量的 id 和其对应图片的对应关系： for i in range(len(names)): cache[ids
输入参数 boot_layer: 用于内存槽初始化的层。需为序列类型，序列长度表明记忆槽的数量。 输入参数 initial_weight: 用于初始化寻址强度。...输入参数 readonly: 是否打开只读模式（例如打开只读模式，该实例可用于注意力机制）。打开只读模式，write 方法不可被调用。...输入参数 enable_interpolation: 是否允许插值寻址（例如当用于注意力机制时，需要关闭插值寻址）。 write: 写操作。...输入参数 write_key：某层的输出，其包含的信息用于写头的寻址和实际写入信息的生成。 read: 读操作。 输入参数 read_key：某层的输出，其包含的信息用于读头的寻址。...快速开始 A.数据自定义 数据是通过无参的 reader() 迭代器函数，进入训练过程。因此我们需要为训练数据和测试数据分别构造两个 reader() 迭代器。
每一个节点将聚合得到的向量和自己上一层迭代结束时得到的表示向量进行concat操作，然后乘上本层的参数 图片 ，再经过一个激活函数，最终得到本层迭代结束后该节点的表示向量。...2.2 聚合器 由于节点的邻居没有自然的顺序，因此算法1中的聚合器函数必须能有效地在一组无序的向量上运行。...理想情况下，聚合器函数应该是对称的（即对输入的排列不变），同时仍然是可训练的，并保持较高的表示能力。聚合函数的对称性确保了神经网络模型可以训练并应用于任意顺序的节点邻域特征集。...2.4 GraphSAGE的参数学习 在通过多层迭代得到了每个节点的嵌入表示后，我们就可以计算损失了。损失函数根据具体应用场景，可以分为基于图的无监督损失和有监督损失。...有了损失函数后就可以反向对参数求梯度，然后更新参数，进行新一轮的迭代。 实验部分就不再详细讲了，有兴趣的可以自己钻研一下。代码也不复现了，PyG上有GraphSAGE的封装实现，可以直接调包。
一般而言，AI模型的大小与其训练时间相关，因此较大的模型需要更多的时间来训练。通过修剪可以优化数学函数（或神经元）之间的连接，从而减小其整体尺寸而不会影响准确性，但是训练之后才能进行修剪。...第四种实体类型封装标量、向量和矩阵张量，用于描述有效的线性变换或关系。 ? 团队在论文中描述了该方案，他们训练了一种深度卷积神经网络（CNN），其中大多数层具有稀疏权重张量，或者包含大多数零值的张量。...所有这些张量都以相同的稀疏度级别初始化，非稀疏参数（具有一系列值的函数参数）用于大多其他的层。...在整个训练过程中，当参数在张量内部或跨张量移动时，网络中的非零参数总数保持不变，每几百次训练迭代进行一次，分两个阶段进行，修剪阶段之后紧接着是增长阶段。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。 对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。
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