要区分期望风险、经验风险、结构风险这三个概念，需要先讲一下损失函数L(Y,f(x))的概念。在机器学习中，损失函数主要是用来衡量模型的拟合程度，即表示模型预测值与真实样本值之间的差距。...总结经验风险和期望风险之间的关系： 经验风险是局部的，基于训练集所有样本点损失函数最小化。经验风险是局部最优，是现实的可求的。 期望风险是全局的，基于所有样本点损失函数最小化。...期望风险是全局最优，是理想化的不可求的。 所谓的经验风险最小化，指的是经验风险越小，模型对训练集的拟合程度越好。那么是不是经验风险越小越好呢？...Ps: 期望（或均值）：是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。期望值是该变量输出值的平均数，期望值并不一定包含于变量的输出集合里。...且大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 主要推导 用到的条件 每一项的计算过程 总过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
商业的概念 商业起源于原始社会中以物易物的交换行为。它的本质是交换，它是基于人们对价值的理解的等效交换。 商业行为的定义是什么？ 商业行为是大陆法系国家商业法中的一个特定概念。...商业行为与民事行为有关。大多数商业法律关系是通过商业行为建立，更改和终止的。商业行为相对于民事行为的独特性也是商业法可以独立于一般民法并独立形成制度的原因。...以法国商法为代表的商业行为主义认为，应根据客观行为的内容和形式来判断其是否为商业行为，以德国商法为代表的商业主观主义认为，商业行为的判断应基于主体的身份。...在我国，商业行为不是立法中使用的概念，而是商业法理论研究中使用的概念。人们对商业行为的概念没有统一的看法。...，实际上，它是商业实体的外国商业行为”；一些学者认为，商业行为是商人资本管理的行为，是商人为建立，改变或终止商业法律关系而进行的一种行为。
随着科技的发达，技术也在不断地提高，目前比较热门的应该就是人工智能技术，而且人工智能已经被广泛地运用到生活和工作中去，确实也给不同的领域提供了很大的便利，然而人工智能的基础就是神经网络，例如平时比较常见的自动控制...、模式识别等等，都是来自神经网络，想要了解人工智，还是要先了解神经网络是什么。...image.png 神经网络是什么 神经网络属于机器学习时使用一种模型，它是利用了动物神经网络，作为神经网络的特征，通过将这些神经网络进行合理的分布，然后再进行信息处理的算法数学模型。...神经网络架构组成 1、前馈神经网络 前馈神经网络在应用中比较常见，第一层输入、最后一层输出，当然里面会有很多的隐藏层，也就是“深神经网络。...神经网络是什么，在以上文中给大家做了简单的介绍，目前不同的任务还是需要使用相对应的神经网络架构，现在还是无法达到通用的人工智能，未来神经网络模型一定会在广泛的任务上表现更出色。
目录 一、人工神经网络 二、生物神经网络 三、硅基智能与碳基智能 计算机：硅基智能 人脑：碳基智能 四、MP模型 感知器——最简单的神经网络结构 单层感知器——无法处理异或问题 多层感知器——隐藏层、反向传播...一、人工神经网络 人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。...它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 人工神经网络借鉴了生物神经网络的思想，是超级简化版的生物神经网络。...以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。...二、生物神经网络 人脑由大约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞大的生物神经网络 每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
人工神经网络是什么 深度学习（Deep Learning）这一概念是由 Geoffrey Hinton（深度学习之父）于 2006 年提出，但它的起源时间要早得多，可追溯至 20 世纪四五十年代，也就是人类刚刚发明出电子计算机时就已经提出来了...早期的 MP 神经元模型可以看成一种线性分类器，通过检验 f(x,ω) 的正负来识别两种不同类别的时输入。由此可知，该模型需要正确设置权重参数，才能使模型的输出对应所期望的类别。...，假如与所期望的输出有较大误差，就对权值参数进行调整，反复多次，直到误差满足要求时为止。...激活函数的加入对后期神经网络的发展提供了很大支持，目前这种算法思想仍在神经网络算法中广泛使用。...总结 经过几十年的发展，到目前为止，人工神经网络的发展进入了深度学习阶段，在这一阶段提出了许多新的神经网络模型，比如循环神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络、深度信念网络等等。
神经网络（深度学习）学习到的是什么？一个含糊的回答是，学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢？要回答这个问题，我们可以从神经网络的原理开始了解。...一、 神经网络的原理 神经网络学习就是一种特征的表示学习，把原始数据通过一些简单非线性的转换成为更高层次的、更加抽象的特征表达。...二、神经网络的学习内容 2.1 简单的线性模型的学习 我们先从简单的模型入手，分析其学习的内容。...2.2 深度神经网络的学习 深度神经网络（深度学习）与单层神经网络的结构差异在于，引入了层数>=1的非线性隐藏层。...这也是深度神经网络学习更高层次、抽象的特征的过程。
方式二： if(event.target == event.currentTarget) { ……} 事件包含最初触发事件的节点引用 和 当前处理事件节点的引用，那如果节点只处理自己触发的事件即可...,不是自己产生的事件不处理。...，既然事件是冒泡传递的，那可不可以让某个父节点统一处理事件，通过判断事件的发生地（即事件产生的节点），然后做出相应的处理呢？...答案是可以的，下面通过给body 元素添加事件监听，然后通过判断event.target 然后对不同的target产生不同的行为。...; break; } } } 即将每一个元素都处理事件的模式改成有上层节点统一处理事件，通过事件发生的不同节点执行不同行为。
作为MIT（曾经的）计算机系第一门编程课的教材，这本书没有像诸多基于C或者Java的编程入门教材那样纠结于语法和库——LISP的语法确实也没什么可以纠结的。...一个以软件开发为业的程序员，或早或晚终归要想透这些问题，然后才能看破各种琳琅满目的编程语言所提供的五花八门的语法糖，以不变应万变地坦然面对一切不涉及并发的程序设计问题。...可惜当时我出差在外，没有机会参与这个有趣的活动。至今想来抱憾。 按：clojure是我一直想学却一直未学的一门语言，而SICP是我一直想读却一直未读的一本书。...Anyway，得听本书的大名并且许下要阅读此书的宏愿，比这还要早得更早。可以称得上是我内心隐藏的期望了，如今倒成了一种痛。我像一个倒吃甘蔗的吝啬鬼，舍不得把最好的那段留到最前面。...隐隐地，我总觉得阅读此书是重要的，却并非紧急的；于是无意识中让许多紧急却并不重要的事情抢到了前面，阅读的优先级一退再退。若按小刀的说法，则认为阅读此书与解决自己的痛点不符。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...设输入的数据维度是B x S x T 一维卷积神经网络在维度S上进行卷积 如下，设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2 # in_channels: 16 # out_channels...，一维卷积输出为33，对应输出的第二个维度 最后一个维度从50变为24，将参数带入公式[(n+2p-f) / s + 1]向下取整得到[(50-3)/2 + 1] = 24 而全连接神经网络对维度T进行卷积...使用和上述相同的输入维度，设置全连接神经网络的输入维度为input的最后一个维度50，输出维度为33 m1 = nn.Linear(50, 33) output1 = m1(input) # shape...of output1 is ([20, 16, 33]) print(output1.shape) 将输入通过全连接神经网络后得到输出维度为20 x 16 x 33 即，全连接神经网络只在输入的最后一个维度进行卷积
作者 | Prakash 译者 | 王强 策划 | 褚杏娟 如今几乎每个人都说自己在做 DevOps，但只有少数人获得了期望中的业务价值。...“人们在接受领导者的愿景之前，首先认可的是领导者本人。”——John Maxwell 组织成员在追随任何有价值的愿景或事业之前，首先会全力追随“有价值的领导者”。...没有正确的心态和文化很难获得 DevOps 的全部收益，而创建正确的文化是领导者的责任。 耐心——这是领导者所有应具备的品质中最有意义的一项。...领导者不仅能看到别人看不见的东西，而且还能比别人看到得更多。 组织结构 在大多数组织中，DevOps 团队的组织结构是什么样的？ 职能结构可以说是今天众多组织中最常见的结构类型。...当我们衡量流程的一个子集（如开发人员完成一个“用户故事”所需的时间或将变更部署到生产环境所需的时间）时，可以针对性优化价值流的部分。
8.33% 5.56% 2.78% 数学期望 大家在读书时，肯定都学过数学期望的概念。...期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。...在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。...，所以在最终算出的期望值中，1 代表了本金 10 元，期望值小于 1 的话玩家必输，大于1则必赢。...所以根据以上算出的各奖项的数学期望可知，这是一个期望值还不错的游戏。 ❝期望值公认比较低的国彩，其期望值通常也在0.5到0.6之间，体育比赛类的竞彩还可以到0.8以上。
本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。 神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。...让我们以乐高积木为喻，一次增加一块，从零构建一个神经网络来一探其内部功能。 神经网络就像是由乐高积木组成的 上图描述了训练一个神经网络时所用到的部分数学过程。我们将在本文中解释这个。...如果你理解一个神经网络的内部部分，你就能够在遇到问题的时候快速知道先去改变哪里，并且能够制定策略来测试你所知道的这个算法的部分不变量和预期的行为。 因为调试机器学习模型是一项复杂的任务。...神经网络在一个循环中进行训练，其中每次迭代会给神经网络展示标准的输入数据。 在这个小例子中，我们只考虑每次迭代中的整个数据集。...这个模型学会了用一个简单的决策边界来进行二分类，这个边界开始是一条直线，但是随后就表现出了非线性的行为。随着训练的持续，右图中的损失函数也明显地减小。
根据客户关系管理(CRM)中的三角定律，客户满意度=客户体验-客户期望值。客户期望值与客户满意度成相对反比，因此需要引导客户期望值并维持在一个适当的水平，同时客户期望值需要与客户体验协调一致。...客户期望值管理的关键在于从客户需求出发，深入了解各类客户的特点、消费心理和行为以及核心诉求点，在此基础上合理定位分类客户的需求与合理期望值。 1.设定适当的客户期望值 要客观评价产品与服务。...2.控制客户的期望值 影响客户期望值的因素包括：企业的广告宣传、口碑、客户价值观、客户背景、竞争环境、媒体信息、客户年龄、之前对该公司的体验、之前对其他公司的体验。...每一种因素的变化都会导致客户期望值的变化。这种信息源的多样性，导致了客户期望值的不确定性。优秀销售人员通常通过销售推介、日常交流等方式适当地为客户调整期望值，达到双方认可的水平，从而达成“双赢”。...要坦诚的告知客户哪些期望能够得到满足，哪些期望不能得到满足。
功能 测试时，经常需要根据不同的请求参数和IP返回不同的HTTP 状态码、HTTP头、JSON数据等。期望就是根据设置的请求过滤规则返回期望数据。 2. 为接口添加期望 ?...首先选中一个接口，点击“高级Mock”，再点击“添加期望”，可以看到类似下图的弹出窗口。 ? 所填写的信息分为两部分：基本信息，响应。 2.1 基本信息 此处可以添加IP过滤规则和参数过滤规则。...如果你添加了IP过滤，则意味着，只有使用此IP访问此mock接口，才会返回该期望的响应值。...如果你添加了参数过滤，则意味着，访问此mock接口时，url参数中必须有sgid参数，才会返回该期望的响应值。 如果添加了多个过滤条件，则多个条件必须同时满足方可生效。...基于mockjs占位符的mock"。 3.2 模板 模板是生成数据的规范，mockjs中的模板定义及模板形式可以点击这里查看。期望中并不支持所有的模板形式，比如属性值是Function的形式就不支持。
作者 / Android 应用质量部 Hoi Lam 自 Android 于 10 多年前发布以来，平台一直在不断地成长，用户的期望也随之不断上升。...这将使您应用的外观更具现代感，并使诸如 深色主题 等功能更易于实现。除了有关返回堆栈的建议以外，我们还将其扩展为保留应用的状态。...帮助用户延长电池寿命是 Android 的一项要务，我们将继续分享与此主题有关的动态。...我们还进行了扩展，加入了从保护私密数据到不使用任何不可重置的硬件标识符等用户期待已久的隐私规范。...Google Play - 在本部分中，我们重点介绍了一些对开发者而言最为重要的政策，并提供了相关指南的访问入口。 未来，我们计划每季度更新一次此清单，从而为您提供最新的信息。
珍惜精力，带着要解决的问题/目标去做事/获取信息。遵循二八原则，抓住八，可以选择性的放弃二。 整理信息。断舍离，非结构化的鸡肋信息，宁可不要。 有些事情，宁可精而少，不要平而广。...更多与外部的交流和合作。 渐渐地形成自己的处世哲学 => 对工作和生活，游刃有余。
其实写了这么多的Android APP后，越发觉得好多代码都是技术含量很低的重复的复制、粘贴，项目上的实现已经越来越没有挑战性和并能激起开发兴趣，那么这些重复的工作是否能在未来的开发中简化并且提升开发质量呢...，这可能是我最近在想的问题。...1、代码基础库的构建，GITHUB上有很多这种类似的基础库，关于网络请求、DB操作、公共方法等等，关于可以提取出一套作为公共资产； 2、基础框架的搭建，起到粘合剂的作用，比方MVP、MVVM； 3、UI...的定制上也可以参考基础库的建设，集成一套公共的UI组件。...我期望的Android APP的开发就类似积木搭建的方式，比苹果的STORYBOARD更容易的拖拽，分层的像积木一样的搭建，UI、然后是添加数据就快速实现一个APP。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。...（Action Detection/Regnition），最终的结果是得到图像或视频段中目标的行为类别。...常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务...，包含200个动作类别 行为识别的难点： (1)类内和类间差异, 同样一个动作，不同人的表现可能有极大的差异。...然后基于3D卷积提取器构造一个3D卷积神经网络，这个架构可以从连续视频帧中产生多通道的信息，然后在每一个通道都分离地进行卷积和下采样操作。最后将所有通道的信息组合起来得到最终的特征描述。
循环神经网络（RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，它可以处理序列数据，如文本、语音、时间序列等。...RNN的原理和基本结构如下：原理：RNN的基本思想是在神经网络中引入时间步的概念，将当前时间步的输入和上一时间步的输出作为输入，同时将上一时间步的隐藏状态作为当前时间步的输入，从而实现对序列数据的处理和记忆...在每个时间步，循环神经元接收当前时间步的输入和上一时间步的输出，同时计算当前时间步的隐藏状态和输出。循环神经元的状态向量可以通过反向传播算法进行更新，从而实现对序列数据的学习和记忆。...时间步：RNN的时间步是指在序列数据中的每个时间点上，RNN接收输入和输出的过程。在每个时间步，RNN的隐藏层会接收当前时间步的输入和上一时间步的输出，同时计算当前时间步的隐藏状态和输出。...RNN的隐藏状态可以作为下一个时间步的输入，从而实现对序列数据的处理和记忆。
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