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CSS重复线性梯度线宽差问题

是指在使用CSS重复线性梯度时，由于不同浏览器对渐变的处理方式不同，可能会导致线宽差的问题。

具体来说，当我们使用CSS的重复线性梯度来创建背景或边框时，有时会发现在不同浏览器中，梯度的线宽会有微小的差异。这是因为不同浏览器对于梯度的处理算法和渲染机制不同，导致了线宽的差异。

解决这个问题的方法有以下几种：

使用像素单位：将线宽的值设置为像素单位，而不是百分比或其他相对单位。像素单位在不同浏览器中的表现比较一致，可以减少线宽差异的问题。
使用背景图像代替渐变：如果线宽差异问题比较严重，可以考虑使用背景图像来代替渐变。通过使用背景图像，可以确保在不同浏览器中呈现一致的线宽。
使用浏览器前缀：在CSS中使用浏览器前缀可以针对不同浏览器使用不同的渐变属性，以获得更一致的线宽效果。例如，可以使用"-webkit-"前缀来适应WebKit浏览器，使用"-moz-"前缀来适应Firefox浏览器。
测试和调整：在开发过程中，可以在不同浏览器中进行测试，并根据实际效果进行调整。通过不断测试和调整，可以找到最佳的线宽设置，以在不同浏览器中获得较为一致的效果。

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【前端切图】CSS文字渐变和背景渐变

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移动开发之css3实现背景几种渐变效果

移动端背景渐变，非常的年轻，符合90后年轻一代的审美，css3的这个渐变目前主要是应用在手机前端领域。...代码如下，非常简单新的梯度渐变语法，新的语法包含四个渐变函数： linear-gradient()：线性梯度渐变 radial-gradient()：径向梯度渐变 repeating-linear-gradient...()：重复梯度渐变 repeating-radial-gradient()：色站一：线性渐变 linear-gradient()：线性梯度渐变 ?...实现背景渐变效果 .linear{ /*仿支付宝背景蓝色渐变*/ background-image: linear-gradient(to...} 三： repeating-linear-gradient()：重复梯度渐变

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为了解决在隐私保护在线学习中出现的上述问题，港科大与星云Clustar研究端对更加细致的分析了现有的各类加密技术（特别是同态加密和差分隐私）之间的区别和联系，试图找出一个最优组合，能够结合各个加密技术的特点与机器学习训练和推理的任务需求...另外，针对差分隐私保护的明文线性参数进行梯度攻击的实验结果表明，Sphinx 相比于单一差分隐私保护的模型对梯度攻击的防护能力更强。...Sphinx的核心架构是将深度神经网络中的每个线性层分为两部分：线性分量和偏置分量。Sphinx使用同态加密 (HE) 加密所有偏置分量，并使用差分隐私 (DP) 混淆线性分量。...其中偏置分量使用同态加密保护，因此在线完成更新；线性分量使用差分隐私保护，因此云端服务器将该部分的加密状态下的梯度回传给用户，由用户完成解密、聚合和噪声的添加之后，发送给服务器完成此轮线性分量参数的模型更新...如延迟再缩放和再线性计算、设计暂存正向传播密文特征的缓存来用于在反向梯度传播中减少密文的重复传输次数，以及设计加密、传输密文和解密的加速方案。具体优化细节可以参考原文。

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当计算图每次输入的模值都大于1，那么经过很多层回传，梯度将不可避免地呈几何倍数增长（每次都变成3~4倍，重复上万次，想象一下310000有多大……），直到Nan。这就是梯度爆炸现象。...当然反过来，如果我们每个阶段输入的模恒小于1，那么梯度也将不可避免地呈几何倍数下降（比如每次都变成原来的三分之一，重复一万次就是3-10000），直到0。这就是梯度消失现象。...值得一提的是，由于人为的参数设置，梯度更倾向于消失而不是爆炸。由于至今神经网络都以反向传播为参数更新的基础，所以梯度消失问题听起来很有道理。然而，事实也并非如此，至少不止如此。...MobileNet V2的论文[2]也提到过类似的现象，由于非线性激活函数Relu的存在，每次输入到输出的过程都几乎是不可逆的（信息损失）。我们很难从输出反推回完整的输入。 ?...就可以把问题转化为学习一个残差函数F(x) = H(x) - x. 只要F(x)=0，就构成了一个恒等映射H(x) = x。而且，拟合残差至少比拟合恒等映射容易得多。

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集成学习需要理解的一些内容

除了负梯度计算和叶子节点的最佳负梯度拟合的线性搜索，多元GBDT分类和二元GBDT分类以及GBDT回归算法过程相同什么是gbdt中的残差的负梯度？ ? image 当loss函数为均方误差 ?...image ，gbdt中的残差的负梯度的结果y-H(x)正好与boostingtree的拟合残差一致如何用损失函数的负梯度实现gbdt？利用 ?...image ,其中m-1轮对残差梯度为 ? image 我们拟合了残差的负梯度， ? image ,所以 ?...前者不用残差的负梯度而是使用残差，是全局最优值，后者使用的是局部最优方向（负梯度）*步长（?）...同时，因为损失函数的问题，Boosting Tree也很难处理回归之外问题。而后者使用梯度下降的方法，对于任意可以求导的损失函数它都可以处理 Shrinkage收缩的作用？

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Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这：线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。...但是Lasso回归有一个很大的问题，导致我们需要把它单独拎出来讲，就是它的损失函数不是连续可导的，由于L1范数用的是绝对值之和，导致损失函数有不可导的点。...要解决的问题是对于: 　　　　\(\mathbf{Y = X\theta}\)这样的线性关系，如何求解系数向量\(\mathbf{\theta}\)的问题。...mathbf{Y_{yes}}\)为新的因变量，去掉\(\mathbf{X_k}\)后，剩下的自变量的集合\(\mathbf{X_i}\),i=1,2,3...k−1,k+1,...n}为新的自变量集合，重复刚才投影和残差的操作...2）算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似，但是其计算速度几乎和前向选择算法一样　　　　3）可以产生分段线性结果的完整路径，这在模型的交叉验证中极为有用　　　　主要的缺点是：　　　　由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定

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从零开始学习Gradient Boosting算法

参考：https：//quantdare.com/what-is-the-ding-between-bagging-and-boosting / 二、梯度提升算法在维基百科的定义中，梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术...三、梯度提升背后的直觉梯度提升背后的逻辑很简单，（可以直观地理解，不使用数学符号）。我期望任何阅读这篇文章的人都可以熟悉简单的线性回归模型。...线性回归的一个基本假设是其残差之和为0，即残差应该在0左右随机分布。图3.抽样随机正态分布残差均值在0附近现在把这些残差看作我们的预测模型所犯的错误。...因此，梯度提升算法的直觉就是反复利用残差模式，加强预测能力较弱的模型，使其更好。一旦我们达到残差没有任何模式可以建模的阶段，我们可以停止建模残差（否则可能导致过度拟合）。...即[e2 = y-y_predicted2]并重复步骤2到5，直到它开始过拟合或残差总和变成恒定。过度拟合可以通过持续检查验证数据的准确性来控制。

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计算机视觉中的滤波

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