博主最近在 白嫖万恶的资本 将博客部署到新的CDN上，所以在寻找免费的静态Web应用部署工具，发现了Google Firebase。...Google Firebase 以下内容摘取自Wikipedia。 Firebase是Firebase,Inc.在2011年发布的行动和网络应用程序开发者平台，在2014年被Google收购。...这 万恶资本 Google的坑，怎么能不白嫖呢 Tip: 以下内容在中国大陆需要掌握浏览世界的方法（嘘—— 新建项目 打开Firebase官网，登陆账号并转到控制台。...dBQv8rdB.png 配置 打开Hexo的_config.yml文件，在您的deploy处进行配置： deploy: - type: firebase id: #你Firebase...项目的标识符 例如博主的是这个样子： s4G3udAw.png 现在，你可以愉快的将博客发布到Google Firebase上啦~ 参考 Firebase - 维基百科 hexo-deployer-firebase
在需要删除的 Google 项目中，选择边上的设置按钮。 然后选择项目设置。 删除项目 在项目设置页面中的最下面有一个删除项目按钮，然后单击这个删除按钮。 然后选定后进行删除。...https://www.ossez.com/t/google-firebase/13792
判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性判断目标函数的凹凸性
导读 在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！...损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可以表示为： ? 当然，只是举个例子，如果较真的话，还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数，一般针对整体，根据上面的例子，这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼，我们一般都是先确定目标函数，然后再去优化它。...比如在不同的任务中，目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数（增强学习） 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本
在 trace 模式中运行时，每执行一个算子，就会往当前的 graph 加入一个 node。所有代码执行完毕，每一步的操作就会以一个计算图里的某个节点的形式被保存下来。...跟踪出的 graph 是静态的，如果有控制流，那么记录下来的只是当时生成模型时走的那条路； 2. 追踪代码是跟 Tensor 算子绑定在一起的，如果是非 Tensor 的操作，是无法被记录的。...，这些类型是指在运行（而非初始化）过程中使用的对象或者函数参数 A PyTorch tensor of any dtype, dimension, or backend 这其中不包括 set 数据类型，...，所以要使用 list 代替 创建字典时，只有 int、float、comple、string、torch.Tensor 可以作为 key 不支持 lambda 函数，但是可以通过自定义排序类的方式实现...TorchScript 是静态类型语言，运行时不能变换变量类型 因为编码问题，所以对中文字符串进行遍历时会抛异常，所以尽量不要处理中文，如果需要处理中文，则需要将中文切分成字符粒度后再送入模型中进行处理 部署实战
Introduction 目标函数 是 深度学习之心，是 模型训练 的 发动机 。...作用： 计算 预测结果 与 真实标记 之间的 误差，并通过 误差反向传播 算法，指挥 着 模型参数 哗啦啦地 刷新 。 目标函数 类型 主要分为 分类任务目标函数 和 回归任务目标函数。...此外往往会加上 附加任务目标函数 (为了 防止过拟合/求得稀疏解 而加入的 正则项 )。...Softmax损失函数 Softmax损失函数（softmax function），又名 交叉熵损失函数 (CE) 。 该函数 是重要的 深度学习目标函数，也是 Sigmoid函数 的一种 推广。...其他任务 某些 无法被 简单划归为 分类 或 回归 的任务，需要设计其他的目标函数。
关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮，这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体，但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验（UX）和用户界面（UI）设计。...例如，这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例（特别是在手指操作的移动设备上） - 较小的按钮更难以点击（且耗时）。同样，用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。
几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到机器学习算法的模型参数。...如何构造出一个合理的目标函数，是建立机器学习算法的关键，一旦目标函数确定，接下来就是求解最优化问题，这在数学上一般有现成的方案。...上面这些算法要完成的目标是一个抽象的概念，具体实现时，要通过一个“目标函数”来体现，算法要通过让目标函数取极大值或极小值来确定模型的参数。...为了同时完成这些目标，设计出了多任务损失函数。此函数由两部分构成，第一部分为分类损失，即要正确的判定每个目标的类别；第二部分为定位损失，即要正确的的确定目标所处的位置。...由此构造出如下的目标函数： image.png 目标函数由两部分构成。后半部分只用于生成模型，要让生成模型产生的样本，被判别模型判定为真，即让D(G(z))尽可能接近于1，即让目标函数取极小值。
一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型的目标函数构造方法，它们是对问题进行建模的关键环节。...针对实际应用问题，在构造目标函数时可以借鉴前人的经验和技巧。...分类问题和回归问题目标函数的细节可以阅读《机器学习的数学》第4.9节“目标函数的构造”。...算法的目标是投影之后保持在高维空间中的距离关系，假设投影后到低维空间后的坐标为y，它通过最小化如下目标函数实现 ? 此函数的含义是如果样本 ? 和 ?...构造出目标函数之后，寻找最优策略Π可以通过优化算法实现。如果用神经网络表示策略，则可以将这些目标函数作为神经网络的目标函数，使用梯度下降法完成训练。
目标文件函数隐藏初探 场景如下，需要以.o形式（静态库形式），发布一个库，给其他代码集成。生成库mylib.o之后，使用nm查看，可以查看到很多函数符号。...但其实这个库跟外界，应该是只通过一组指定的函数接口进行交互，其他的函数不应该暴露给外界，更不应该供外界直接调用。 为此，可以进行一些处理。...将函数标记为static 一种可行的方式是，将内部使用的函数，源码中标记为static。...但这么修改之后，库本身的其他源文件，也无法使用该函数了，因为c语言中的static是将函数的作用域限定在了函数所在的源文件。...objcopy修改符号表 生成库之后，可使用工具链中的 objcopy 工具，修改符号表，将内部函数都修改为本地函数，这样外部代码无法直接链接到这些函数，只能使用指定的函数。
mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add...1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2）mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说的逻辑回归, 就是常用的交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类的逻辑 2、性能评估函数： (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同，但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras中的目标函数和优化函数MSE
其中Firebase就是云后端服务的平台之一。 通过firebase学习 做完一个刚入行的app开发或者后端开发你可能不知道该学什么，这个时候我建议你通过观察firebase的功能进行学习。...我在使用firebase的时候发现公司后端开发开发的很多功能和firebase是基本重合的。登陆注册，数据统计，存储，接口开发，等等。firebase涵盖了大部分app与后端的基础功能。...其实很多时候我们学习的关键问题我们应该学什么？firebase其实就是这样一个引路人，通过firebase的功能我们能熟悉一个前端或一个后端开发的工作。...如何开发firebase中现在存在的这些模块？ 如何更好的改进firebase中的这些模块？ 。。。。 都是很好的问题 云服务 我们都在讲云服务，云计算。但是什么样的是云服务？...我觉得firebase就是一项很好的服务范例。我们可以学习他的后台，ui等等。
GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。...幸运的是，在参数空间的维数非常高的情况下，阻碍目标函数充分优化的局部最小值并不经常出现，因为这意味着对象函数相对于每个参数在训练过程的早期都是凹的。...如果你查阅随机梯度下降法的资料（SGD），通常会遇到如下的等式： ? 资料上会说，θ是你试图找到最小化 J 的参数，这里的 J 称为目标函数。最后，我们将学习率记为α。...在这里我们看到一个目标函数和它的导数（梯度）： ?...它最好以 0.9 的 β_1 和 0.999 的 β_2 开头。 总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。
Datawhale干货 作者：张强，Datawhale成员 训练目标检测模型并部署到你的嵌入式设备，让边缘设备长“眼睛”。...目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。目标检测已应用到诸多领域，比如如安防、无人销售、自动驾驶和军事等。...在许多情况下，运行目标检测程序的设备并不是常用的电脑，而是仅包含必要外设的嵌入式设备。别看嵌入式设备简陋，但在上面照样能够跑程序，实现我们的想法。...模型训练好的Python代码还需要微调，这里笔者已经调试好公布在托管的仓库里，大家可以直接拷贝到内存卡，或者串口连接使用。下面介绍如何将训练的模型部署到最终的硬件设备中。...程序运行成功后，效果如下 总结和思考 本文提供了一个从图像深度学习算法训练的开始，最终将其部署在嵌入式设备K210上。嵌入式AI涉及到的知识广泛，光其中的目标检测和嵌入式编程都可各写一本书。
firebase是一款针对Firebase数据库的安全工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员针对目标Firebase数据库执行安全漏洞扫描、漏洞测试和错误配置检测等任务。...工具要求 当前版本的firebase需要使用到下列非标准Python模块： dnsdumpster bs4 requests 工具安装 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好最新版本的...requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd firebase pip install -r requirements.txt 工具使用 python3 firebase.py...4个并行进程执行任务： python3 firebase.py -p 4 -f results_1.json -c 150 --dnsdumpster 生成的JSON结果文件将包含收集到的数据库安全信息以及转储的内容...，每个数据库包含一个状态数据，可能的值如下： -2：未检测到漏洞； -1：目标数据库不存在； 0：可能可以执行进一步漏洞利用； 1：检测到漏洞； 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议
1 全连接层 如果说卷积层、汇合层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。...在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1 × 1 的卷积；而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为h × w 的全局卷积，h 和w 分别为前层卷积输出结果的高和宽...以经典的VGG-16网络模型为例，对于224 × 224 × 3 的图像输入，最后一层卷积层（指VGG-16中的Pool5）可得输出为7 × 7 × 512 的特征张量，若后层是一层含4096个神经元的全连接层时...0; strude = 1; D_in = 4096; D_out = 2048; 2 目标函数 全连接层将网络特征映射到样本的标记空间做出预测，目标函数的作用则用来衡量该预测值与真实样本标记之间的误差...在当下的卷积神经网络中，交叉熵损失函数和ℓ2损失函数分别是分类问题和回归问题中最为常用的目标函数。
会去回答这样的问题：为什么将均方差（MSE）和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数？为什么增加一个正则项是有意义的？...所以，写作这篇博文的意义在于，通过对目标函数的考察，人们可以理解神经网络工作的原理，同时也就可以理解它们为何在其他领域却无法发挥作用。 ?...那么，神经网络的概率解释与其目标函数之间是否存在联系呢？...根据这部分衍生讨论的内容，我们可以明显看到，神经网络的目标函数（在确定参数的 MLE 似然度过程中形成）可以以概率的方式来解释。...对θ使用均值为 0 的高斯先验概率与把 L2 正则化应用到目标函数上是一致的（确保了有很多小权重），然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把 L1 正则化应用到目标函数上是一致的（确保很多权重的值为 0）
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree...，可以参考本专栏的往期博文。...然后修改export.py中的export_torchscript函数，主要添加三行代码，用以导出.torchscript.ptl后缀模型。...下面来添加一个切换模型的功能，并使用自己训练的模型。...'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0' 这里的版本尽量和后面训练用的pytorch版本对应，比如后面自己用的pytorch版本是1.9.0，这里就写
：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。...那是不是我们的目标就只是让loss function越小越好呢？还不是。这个时候还有一个概念叫风险函数(risk function)。...但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，所以我们的目标就是最小化经验风险。 到这里完了吗？还没有。...到这一步我们就可以说我们最终的优化函数是： 即最优化经验风险和结构风险，而这个函数就被称为目标函数 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140508.
如果没有特殊算子的检测框架，依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法，分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2.../sample_mnist 完成TensorRT的安装后，我们开始下面的部署工作。 模型的中间表达的转换 GGHL只涉及样本分配的策略，这个不会给整体的模型增加任何参数和复杂度，也非常简单。...链接：https://github.com/onnx/onnx-tensorrt C++ 部署实现 本文只介绍C++的部署的实现，Python版本中也有实现(这个和权重模型加载后再进行推理差不多)。...由于TensorRT几乎每一步都需要传入Logger这个类，为了简要的实现，我们使用Nvidia官方示例中的samplelogger这个类。下面介绍一下main.cpp中类中成员函数，和全部的流程。...，同Python版本的函数相一致。
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