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如何将你Hexo博客部署到Google Firebase

博主最近在 白嫖万恶资本 将博客部署到新CDN上,所以在寻找免费静态Web应用部署工具,发现了Google Firebase。...Google Firebase 以下内容摘取自Wikipedia。 FirebaseFirebase,Inc.在2011年发布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_config.yml文件,在您deploy处进行配置: deploy: - type: firebase id: #你Firebase...项目的标识符 例如博主是这个样子: s4G3udAw.png 现在,你可以愉快将博客发布到Google Firebase上啦~ 参考 Firebase - 维基百科 hexo-deployer-firebase

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小知识 | 谈谈 损失函数, 成本函数, 目标函数 区别

导读 在我刚开始学机器学习时候也是闹不懂这三者区别,当然,嘿嘿,初学者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成本函数,一般针对整体,根据上面的例子,这里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

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TorchScript | 目标检测部署实战

在 trace 模式中运行时,每执行一个算子,就会往当前 graph 加入一个 node。所有代码执行完毕,每一步操作就会以一个计算图里某个节点形式被保存下来。...跟踪出 graph 是静态,如果有控制流,那么记录下来只是当时生成模型时走那条路; 2. 追踪代码是跟 Tensor 算子绑定在一起,如果是非 Tensor 操作,是无法被记录。...,这些类型是指在运行(而非初始化)过程中使用对象或者函数参数 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

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获取目标的时间是目标距离和大小函数

关键要点 使您希望轻松选择元素变大并将其放置在靠近用户位置。 这个法则特别适用于按钮,这些元素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时间取决于距离,但与其大小成反比。根据他法律,由于速度精度折衷,快速移动和小目标会导致更高错误率。...尽管存在Fitts定律多种变体,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惯例(特别是在手指操作移动设备上) - 较小按钮更难以点击(且耗时)。同样,用户任务/关注区域和任务相关按钮之间距离应尽可能短。

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机器学习中目标函数总结

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模型参数。...如何构造出一个合理目标函数,是建立机器学习算法关键,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方案。...上面这些算法要完成目标是一个抽象概念,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,即要正确判定每个目标的类别;第二部分为定位损失,即要正确的确定目标所处位置。...由此构造出如下目标函数: 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。

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机器学习中目标函数总结

一旦目标函数确定,剩下是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟解决方案。因此目标函数构造是机器学习中中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型目标函数构造方法,它们是对问题进行建模关键环节。...针对实际应用问题,在构造目标函数时可以借鉴前人经验和技巧。...分类问题和回归问题目标函数细节可以阅读《机器学习数学》第4.9节“目标函数构造”。...算法目标是投影之后保持在高维空间中距离关系,假设投影后到低维空间后坐标为y,它通过最小化如下目标函数实现 ? 此函数含义是如果样本 ? 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目标函数,使用梯度下降法完成训练。

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目标文件函数隐藏初探

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函数接口进行交互,其他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 一种可行方式是,将内部使用函数,源码中标记为static。...但这么修改之后,库本身其他源文件,也无法使用该函数了,因为c语言中static是将函数作用域限定在了函数所在源文件。...objcopy修改符号表 生成库之后,可使用工具链中 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,只能使用指定函数

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浅谈keras中目标函数和优化函数MSE用法

mean_squared_error / mse 均方误差,常用目标函数,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,常用目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2)mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说逻辑回归, 就是常用交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类逻辑 2、性能评估函数: (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值前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中目标函数和优化函数MSE

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做什么样软件系列之Firebase

其中Firebase就是云后端服务平台之一。 通过firebase学习 做完一个刚入行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功能进行学习。...我在使用firebase时候发现公司后端开发开发很多功能和firebase是基本重合。登陆注册,数据统计,存储,接口开发,等等。firebase涵盖了大部分app与后端基础功能。...其实很多时候我们学习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功能我们能熟悉一个前端或一个后端开发工作。...如何开发firebase中现在存在这些模块? 如何更好改进firebase这些模块? 。。。。 都是很好问题 云服务 我们都在讲云服务,云计算。但是什么样是云服务?...我觉得firebase就是一项很好服务范例。我们可以学习他后台,ui等等。

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入门 | 目标函数经典优化算法介绍

GitHub 链接:https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值相似程度指标。...幸运是,在参数空间维数非常高情况下,阻碍目标函数充分优化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早期都是凹。...如果你查阅随机梯度下降法资料(SGD),通常会遇到如下等式: ? 资料上会说,θ是你试图找到最小化 J 参数,这里 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导数(梯度): ?...它最好以 0.9 β_1 和 0.999 β_2 开头。 总结 优化目标函数算法有相当多选择。

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目标检测模型从训练到部署

Datawhale干货 作者:张强,Datawhale成员 训练目标检测模型并部署到你嵌入式设备,让边缘设备长“眼睛”。...目标检测任务是找出图像中所有感兴趣目标(物体),确定它们类别和位置,是计算机视觉领域核心问题之一。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,运行目标检测程序设备并不是常用电脑,而是仅包含必要外设嵌入式设备。别看嵌入式设备简陋,但在上面照样能够跑程序,实现我们想法。...模型训练好Python代码还需要微调,这里笔者已经调试好公布在托管仓库里,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模型部署到最终硬件设备中。...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开始,最终将其部署在嵌入式设备K210上。嵌入式AI涉及到知识广泛,光其中目标检测和嵌入式编程都可各写一本书。

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firebase:一款功能强大Firebase数据库安全漏洞与错误配置检测工具

firebase是一款针对Firebase数据库安全工具,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...requirements.txt文件安装该工具所需其他依赖组件: 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JSON结果文件将包含收集到数据库安全信息以及转储内容...,每个数据库包含一个状态数据,可能值如下: -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

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全连接层&目标函数

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特征表示映射到样本标记空间作用。...在实际使用中,全连接层可由卷积操作实现:对前层是全连接全连接层可以转化为卷积核为1 × 1 卷积;而前层是卷积层全连接层可以转化为卷积核为h × w 全局卷积,h 和w 分别为前层卷积输出结果高和宽...以经典VGG-16网络模型为例,对于224 × 224 × 3 图像输入,最后一层卷积层(指VGG-16中Pool5)可得输出为7 × 7 × 512 特征张量,若后层是一层含4096个神经元全连接层时...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标记空间做出预测,目标函数作用则用来衡量该预测值与真实样本标记之间误差...在当下卷积神经网络中,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目标函数

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深度 | 理解神经网络中目标函数

会去回答这样问题: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目标函数?为什么增加一个正则项是有意义?...所以,写作这篇博文意义在于,通过对目标函数考察,人们可以理解神经网络工作原理,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内容,我们可以明显看到,神经网络目标函数(在确定参数 MLE 似然度过程中形成)可以以概率方式来解释。...对θ使用均值为 0 高斯先验概率与把 L2 正则化应用到目标函数上是一致(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(确保很多权重值为 0)

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深入理解机器学习中目标函数,损失函数和代价函数「建议收藏」

:计算是一个样本误差 代价函数:是整个训练集上所有样本误差平均 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f(X)与真实值Y可能是相同,也可能是不同,为了表示我们拟合好坏,我们就用一个函数来度量拟合程度。...那是不是我们目标就只是让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,就是我们训练集,f(X)关于训练集平均损失称作经验风险(empirical risk),所以我们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.

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旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)

如果没有特殊算子检测框架,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表征方法,分别对应 x,y,w,h.以及对应八参数转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2.../sample_mnist 完成TensorRT安装后,我们开始下面的部署工作。 模型中间表达转换 GGHL只涉及样本分配策略,这个不会给整体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++部署实现,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,为了简要实现,我们使用Nvidia官方示例中samplelogger这个类。下面介绍一下main.cpp中类中成员函数,和全部流程。...,同Python版本函数相一致。

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