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#通用公式 直接上通用公式代码： public static int searchByBinary(int[] num, int target) { if (num == null...return end; } return -1; } 注意： 前边也说了，二分法的关键其实就是边界的处理 处理不当就会出现死循环或者越界的问题 写法有很多...这部分就是常规操作了 拿到查找范围的头和尾 并定义一个中间值变量 ##03 while (start + 1 < end) { // ······ } 关于这个循环跳出条件可能就会有很多人疑惑了...如果是逻辑思维不强的同学，可能就把自己绕晕了 ##04 mid = start + (end - start) / 2; 这段代码就是取中间值 个人认为这么写更好理解一些 当然这个就因人而异了...循环体内只需要做通用的处理就行 边界问题单独处理更容易理解一些 ##07 return -1; 如果到了这一步就是没有没有目标值 直接返回特定值就行了 #举个栗子 接下来我们使用一些极端例子来考验一下这个通用公式
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。...我们先来看下结果展示，在线分析器发现错误： 离线分析器发现错误： 为了更好的理解 PyTea 执行静态分析过程，下面我们介绍一下主要的技术细节，包括 PyTorch 程序结构、张量形状错误、PyTea...在构建模型时，网络层之间输入、输出张量形状的不对应就是张量形状错误。通常形状错误很难手动查找，只能通过使用实际输入运行程序来检测。...下图就是典型的张量形状错误（对图 2 的简单修改），如果不仔细查看，你根本发现不了错误： 对于张量形状错误（如上图的错误类型），PyTea 将原始 Python 代码翻译成 PyTea IR 进行查找...编译代码： # install dependencies npm run install:all pip install z3-solver # build npm run build 网友纷纷表示：这个工具绝对是必要的
以下均为个人学习笔记，若有错误望指出。...sigmoid 的函数公式如下： image.png sigmoid函数的导数有一个特殊的性质（导数是关于原函数的函数），导数公式如下： image.png sigmoid 的函数图形如下： image.png...（但是一般在神经网络中都是一个batch更新一次，一个batch中输入x有正有负，是可以适当缓解这个情况的） sigmoid涉及指数运算，计算效率较低。...神经元的输入为加权求和，除非随机初始化恰好得到了一组权值参数使得加权求和变成负数，才会出现梯度为0的现象，然而这个概率是比较低的。...其二：学习率设置太大，使得某次参数更新的时候，跨步太大，得到了一个比原先更差的参数。选择已经有一些参数初始化的方法以及学习率自动调节的算法可以防止出现上述情况。（具体方法笔者暂时还未了解！
，当我们每次得到一定提升的时候，就有必要给自己增加一分。...根据以往搜索引擎营销的经验，我们将通过如下内容阐述： 1、SEO公式 每一个SEO人员在工作的过程中，总是希望得到一个SEO万能的解决方案，但我们非常清楚，针对不同的行业，实际上，我们没有办法给出统一的答案...4、与时俱进 对于网站排名而言，SEO人员有一个习惯就是非常的念旧，特别是自己采用一些优化策略的时候，总是希望使用自己以前“屡试不爽”的策略，这很正常，对于经验的积累，我们当然要有效的利用，但有的时候...5、按部就班 如果你是一个经验丰富的SEO从业者，我们在做一些网站诊断的时候，经常会用经验去判断一个站点的现状，这是很多SEO专家会犯的一个错误，往往由于自己手中的站点过多，很容易导致自己忽略一些细节性的错误...，比如：一定要明确好你采用的优化策略，并且告知对方可能产生的潜在后果，而不是出现什么问题，都归咎于搜索引擎算法的调整，我们需要学会真诚待人。
✅面试指导员的回答 记住一个“总-分”的公式——高度概括3个自己的优势，再用1-2句话举例说明。 1. 首先，我有丰富的项目管理能力。比如我曾经在某公司实习，参加了某个活动，得到了相关经验。 2....再有，我有很强的专业技能。大学期间，我在本专业得到了某个证书，收获了某项技能，灵活运动某软件。 02. “你有什么个人优势？” ❌错误答案 我不怕吃苦，不怕受累，而且我有一颗不断学习的心。...“你有什么缺点？” ❌错误答案 我的缺点就是……我太完美了哈哈哈哈哈哈！！！ （面试官：？？？） ???...发现了这个问题之后，我有在网上找一些视频教程，提高自己的沟通能力。其次我也会积极主动地找一些同事和朋友交流。 04. “你有同时面试其他公司吗？” ❌错误答案 “我没有面试其他公司。”...其次我觉得这项工作也很适合我，我觉得这个岗位对我来说既有挑战性，并且可以给我带来成就感。 06. “我没有什么问题了，你有什么问题想要问我吗？” ❌错误答案 1. “我没有什么问题了……” 2.
号不能停.今天推荐一款团队协作软件--confluence,它可以做技术博客,发送文章,下面评论,点赞.也可以作为公司内部的团队协作软件，在线编辑word，execel，ppt等。...这个功能与腾讯的在线编辑word，execel类似。但是它的功能更强大。...mysql-server 5.6 ◦confluence 5.6.6 当然也有windows版本(可以自己玩),企业的话最好还是放在服务器当中稳定 下载confiluence及其破解包 confluence有很多版本...image.png 通过上图，我们可以看出confluence对于windows和linux平台每一个版本有多种安装包， 在此我们选择的是bin方式。
使用批量标准化网络的集合，我们改进了ImageNet分类的最佳发布结果：达到4.9％的前5个 验证错误（和4.8％的测试错误），超出了人类评估者的准确性。...标准化化后的优化得到了加速。 对于深层网络呢？我们接下来看一下这个公式，这是向量的表示。表示每Mini-batch有m个样本。...但是原文的作者不想让隐藏层单元总是含有平均值 0 和方差 1，他认为也许隐藏层单元有了不同的分布会更有意义。...这个词翻译叫做协变量偏移，但是并不是很好理解。那么有一个解释叫做 在网络当中数据的分布会随着不同数据集改变 。这是网络中存在的问题。那我们一起来看一下数据本身分布是在这里会有什么问题。...这个网络可能就不能准确去区分。这种情况下，一般要对模型进行重新训练。
文章结构 本文会分享关于 BF 的三个知识点： 错误率公式的推导 最佳哈希函数个数的推导 BF 的基数估计公式，即如何计算 BF 中的元素个数 0x01 背景补充 错误率 错误率有两种： FP =...对应 BF 的情况下，FP 就是「集合里没有某元素，查找结果是有该元素」，FN 就是「集合里有某元素，查找结果是没有该元素」。 FN 显然总是0，只要集合中有某元素，那么肯定能查到。...前面提到，我们主要关注 FP，即集合里没有某元素，查找结果是有该元素。...现在我们要判断一个元素是否在集合中，假设这个元素本不在集合中，理论上来讲，经过 k 个哈希函数计算后得到的位数组的 k 个位置的值都应该是 0，如果发生了误判，即这 k 个位置的值都为 1，这个概率如下...这就要用到前面的公式，令 p 的取值为零，即可得到如下表达式： 将 k 的最佳取值带入概率公式，就可以得到误判率 p 和 哈希函数个数 k 的关系： 上述公式也可以表述为如下形式：
今天，又和两位大佬交流了一下YOLOV3损失函数，然后重新再对源码进行了梯度推导我最终发现，我的理解竟然还有一个很大的错误，接下来我就直入主题，讲讲在昨天文章放出的YOLOV3 损失函数基础上还存在什么错误...行云大佬的YOLOV3 损失函数 那么这个等式还存在什么问题呢？ 答案就是DarkNet中坐标损失实际上是BCE(二元交叉熵)损失而不是这个公式写的MSE Loss。 3. 打个问号？...forward_yolo_layer_gpu 函数 可以看到 在计算损失函数之前先经过了Logistic回归，也就是一个Sigmoid函数进行激活然后再计算损失，如果这个损失如上面的公式所说是MSE...按照上面的公式，坐标的损失函数可以表达为 其中 代表bbox中的任意一个变量（有x,y,w,h 4个），那么我们来求一下偏导，根据链式法则可以得到： 其中 是 对 的倒数，进一步将其整理为：...有问题留言区交流哦。 6.
schmook 的回答： 「太多数学（math heavy）」有两种可能的含义。你是指哪种？ 一篇「太多数学的论文」可能是指：有很长的公式的论文，有复杂公式的大量代数运算和操作。...没人能快速阅读对复杂公式的长操作，所以你不需要一开始就读这些。你只需要粗略看看，然后每一次复读都关注越来越细的细节。 另外，你也应该注意，计算中很多时候都会有错误。...在第一次阅读时就找到这些错误是不可能的。大多数时候这些错误与这篇文章想要得到的结论无关，但它们会让你困惑，阻碍你对这些代数内容的理解。如果你之前已经有了大概的了解，就能更容易发现这些错误。...PassiveAgressiveHobo 的回答： 当我开始阅读论文时，我总是会试图一次性理解所有东西。我总是会卡在小细节上，因为沮丧，大多时候我都不能读完这些论文。...即使如此，那也可能要好几天，甚至好几周，才能得到合理的直觉理解。尽管如此，我过去几年也读完了大约 1000 篇论文。 至少对我来说，关键在于完全理解作者的意图，然后再去研究公式。
1.2线性回归要解决什么问题 对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。...以前在学校的时候总是不理解数学建模比赛到底在做些什么，现在理解了，是从题目给的数据中找到数据与数据之间的关系，建立数学方程模型，得到结果解决现实问题。其实是和机器学习中的模型是一样的意思。...模型神秘的面纱已经被我们揭开了，就是以上这个公式，不要被公式吓到，只要知道模型长什么样就行了。假设i=0，表示的是一元一次方程，是穿过坐标系中原点的一条直线，以此类推。...欠拟合：训练集的预测值，与训练集的真实值有不少的误差，称之为欠拟合。 过拟合：训练集的预测值，完全贴合训练集的真实值，称之为过拟合。...解决方法 使用正则化项，也就是给梯度下降公式加上一个参数，即： ? 加入这个正则化项好处： 控制参数幅度，不让模型“无法无天”。 限制参数搜索空间 解决欠拟合与过拟合的问题。
你能看到这个公式的差一错误吗？ 要知道，注意力公式是现代人工智能的核心等式，但其中有一个bug在上周让作者Evan Miller抓狂。 由此，Miller决定就这个漏洞和修复建议写篇博文。...全与「离群值」有关 首先，先谈谈为什么差一错误很重要。ChatGPT工作得很好，有什么问题吗？...已经有很多论文讨论这些离群值（outlier），人们已经想出了各种各样的位燃烧方案，以更少的1和0来进行编码。 因为现在，我们使用普通的比例和偏差整数量化得到的性能退化非常严重。...Softmax出现的问题 为了解释这个错误，你真的需要理解注意力机制的目标。 这么做个类比吧，大多数数值错误都是程序员错误地实现方程。...然后，这个方阵的每一行都经过softmax处理，得到的概率用作矩阵中的值向量的混合函数。概率混合后的矩阵被加到输入向量中，并将其传递到神经网络中进行进一步处理。
「我发现注意力公式里有个 bug，八年了都没有人发现。所有 Transformer 模型包括 GPT、LLaMA 都受到了影响。」...我们知道，机器学习中注意力公式是这样的： 自 2017 年 Transformer 问世，这个公式已被广泛使用，但现在，Evan Miller 发现这个公式是错的，有 bug！...有网友对该博客总结出了一个「太长不看版」。博客作者建议在注意力机制使用的 softmax 公式分母上加 1（不是最终输出 softmax）。...一般来讲，数值错误一般是由程序错误引起的，然而，当程序没有错误，这时就需要从修复复杂的数学公式入手，耗费大量时间。 Evan Miller 大概阅读了 50 篇 arXiV 论文才有点眉目。...导数是正的，所以总是有一个非零梯度，并且它的和介于 0 和 1 之间，所以输出不会失控。该函数保持以下属性 即输出向量中的相对值不变。
3.证明AdaBoost强分类器在训练样本集上的错误率上界是每一轮调整样本权重时权重归一化因子 ? 的乘积，即下面的不等式成立 ? 4.接第3题，假设 ? 为第t个弱分类器的错误率。...13.解释卷积运算填充（padding）的原理，这种方法有什么用？ 14.推导卷积层反向传播时的参数梯度计算公式。 15.推导卷积层反向传播时的误差项递推计算公式。...35.简述early stop的原理，这种技术解决了什么问题？ 第16章 循环神经网络 1.循环神经网络是如何具有记忆功能的？ 2.写出循环层的计算公式。...时这个目标函数取得最小值，且最小值为-log4。 11.证明KL散度是非负的。 12.简述CGAN的原理。 13.什么是模型坍塌问题？ 14.简述WGAN的原理，写出其训练目标函数。...22.OPTICS算法是如何根据样本的排序得到聚类结果的？ 23.简述核密度估计的原理。 24.简述mean shift算法的原理。 25.推导mean shift的梯度计算公式 ? 其中 ?
服务器解密这个数据包，得到的数据是原数据异或s后的，检验和是原校验和异或t后的。如果修改后的校验和对于修改后的数据是正确的，那么ack。否则，直接丢弃，不做任何处理。...然后根据服务器的反应，攻击者得到一系列图下面的公式，最后可以解出明文。 image.png CPA-安全并不能在主动攻击下保证安全性。...尽管对于SSH来说没有什么问题，但是还是不建议使用，因为MAC签名算法的输出会泄露明文中的某些位。 image.png IPsec分析。(ENC then MAC) 总是正确滴！！！...这个方法确保任何对密文的修改都会被解密者检测出来，因为MAC无法验证。 image.png SSL分析。(MAC then ENC) 加密机制和mac之间有一些不好的互动。会产生选择密文攻击。...image.png 攻击者有一个密文分组C,他想解密C，我们假定C加密后，得到的明文高32位是数字5。在这种情况下，攻击者会看到如下的事情，服务器会加密挑战分组C，会得到数字5，并把数字5当作长度域。
反正论持续了一会儿，我也深思了一下，其实要我说，都没有错误。 前者是经验主义，后者是理性思维。...也就是一千个读者有一千个哈姆雷特一样，但自始至终哈姆雷特只有一人。 但没有对，也没有人错，顶多就是远近的关系。 所以由此，我们能得到什么呢？...就是在针对于某一个论点方法路线摇摆不定的时候，其实可以多从其他角度看待这个问题。 当你有了足够多的角度看待后，通过不同方向看圆心，最终会汇聚一点，而那点就是真理所在。...人工智能在前期，我们利用 理性的观点，把所有可能影响测试排期的因素全部录入，但我们并不知道这些因素的值对最终结果 会产生怎样的变化，也就是我们虽然拿到了一大堆数据，但是并不知道这个最终公式是什么。...而这时，就要利用上我们经验主义的结果进行不断矫正，不断靠经验主义的大概率正确结果进行矫正，最终求出那个公式，也就是所谓的真理~ 提炼出这个方法论后，我觉得技术上再遇到什么问题，都可以迎刃而解了，
可重用自定义函数 在Excel中使用公式的一个更具挑战性的部分是，经常会得到相当复杂的公式，这些公式在工作表中被多次重复使用（通常只需复制/粘贴）。..."-",B3)))-1) 这种方式有两个挑战： 1.错误-如果在逻辑中发现需要修复的错误，必须返回并在使用它的每个地方更新它，这样可能会漏掉一些。...如果我发现这个错误并想修复它，那么需要返回到使用该逻辑的每个单元格并更新它。...2.可组合性/可读性-如果不是原作者，很难知道这个公式的意图是什么，也很难将此逻辑与其他逻辑结合使用，例如如果想获取站点ID并根据计算的位置进行查找。...这意味着它将一直调用自己，直到解析完要删除的每个字符，从而得到所需的结果。
在这个例子中，我们可以看到 C0 的曲线总是在 C1 曲线之上，因此对于任意给定点，它出自 C0 类的概率总是大于出自 C1 类的概率。用贝叶斯公式来表示，即： ?...在这种情况下，两个类分离得足够开，足以补偿不平衡，分类器不一定总是得到 C0 的结果。 理论最小误差概率(∞) 我们应当明白这一点，分类器具有理论意义上的最小误差概率。...然后我们可以对全体进行积分，得到总误差概率： ? 即上图中两条曲线最小值下区域的面积。 重新处理数据集并不总是解决方案 面对不平衡数据集，我们的第一个反应可能会认为这个数据没有代表现实。...基于成本的分类 结果不好的根本原因在于目标函数没有得到很好的定义。截至此时，我们一直假设分类器具备高准确率，同时假设两类错误（「假阳性」和「假阴性」）具有相同的成本（cost）。...有了这个目标函数，从理论的角度来看，最好的分类器应该是这样的： ? 注意：当成本相等时，我们就恢复了「经典」分类器的表达式（只考虑准确率）。
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