在最基本的 RNN 中,单元(方框)中的操作和全连接层没什么区别,都是线性变换和激活。它完全可以看做多个全连接层的横向扩展。
导入数据,并进行预处理。我们使用鸢尾花数据集中的后两个品种,根据萼片长度预测花瓣长度。
导入数据,并进行预处理。我们使用国际航班乘客数据集,由于它不存在于任何现有库中,我们需要先下载它。
L1=λ1∥w∥1L2=λ2∥w∥2L=LMSE+L1+L2\begin{matrix} L_1 = \lambda_1 \|w\|_1 \\ L_2 = \lambda_2 \|w\|^2 \\ L = L_{MSE} + L_1 + L_2 \end{matrix}L1=λ1∥w∥1L2=λ2∥w∥2L=LMSE+L1+L2
Virtual Sequence是一个使用多个sequencer控制激励产生。由于sequence、sequencer和driver都专注于接口,几乎所有的测试平台都需要一个Virtual Sequence来协调不同interface之间的激励以及它们之间的交互。
题 给定三角形,求三个两两相切且与三角形的一条边相切的圆的半径。 二分一个半径,可以得出另外两个半径,需要推一推公式(太久了,我忘记了) #include<cstdio> #include<cmath
再枚举一个点\(j\),如果该点在圆内继续,否则用\(i, j\)构造出的圆替换出之前的圆。
有一个 2\cdot 10^9\times 2\cdot 10^9 的网格图,现要从 (x_1,y_1) 走到 (x_2,y_2),每次只能走上下左右四个方向且不能走到网格图外面。
嗨,屏幕前的你还好吗?我是不二鱼,一个不喜欢写技术博客的IC验证工程师,写这个系列,是需要很大的勇气的,因为,写得人很多,但写得好的不多,我也是如此。我一个菜鸡,敢写UVM(应该也不止UVM,我尽量把其他知识杂糅进去),我是疯了吗?至今能有比张强老师写得好的估计也没有,我之所以写,是为了促进自己进步,换了一个新的环境,使用UVM也是日常必备,所以,以写促学,写一写我眼中的UVM,我希望将自己在工作当中遇到的困惑和思考,和大家分享。也希望能和大家一起学习,相互成就,如有错误,欢迎私信我批评指正。
[1]Python文档 - 编码风格: https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#intermezzo-coding-style
前几天和同事聊天,他说他上初中的儿子做出了一道很难的数学题,想考考我们这些大学生看能不能做得出来?
前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层,卷积层,全连接层,池化层,激活函数层,归一化层,dropout层,softmax层。分析每一层的配置及意义的目的主要是为了便于设计出适合自己的网络。然后根据自己的任务需要定义合适的损失函数。当搭建出自己的网络并确定网络的损失函数后,下一个关键问题便是训练网络,训练网络的前提需要确定优化算法。下面我们针对常见的深度学习优化算法进行梳理:
交点是(\frac{\sqrt{7} L}{4\sqrt{2}},\frac{L}{4\sqrt{2}})。
n个矩形,将一个大矩形分成 n+1 块。矩形之间不重合,可是包括。求这n+1个矩形的面积
博主之前使用的编程语言是Python,但是这门语言的效率比较低(通常,不优化的情况下,但是即便如此我还是偏爱Python),而且博主打算参加PAT考试(真正的原因),及博主打算顺便深入学习下机器学习框架(如PyTorch)和CUDA,所以必须要学C++。所以,开始吧。
题目描述 已知N个正整数:A1、A2、……、An 。今要将它们分成M组,使得各组数据的数值和最平均,即各组的均方差最小。均方差公式如下: 输入输出格式 输入格式: 输入文件data.in包括: 第一行
给定一个正整数 num,编写一个函数,如果 num 是一个完全平方数,则返回 True,否则返回 False。
在学习 Android UI 开发的初期,经常被一些常用概念如 dp、sp 和它们与 px 的换算等虐,要避免被虐,最好的方法当然是知其所以然,再见到它们就胸中有料心不慌了。
本节主要介绍的是libFM源码分析的第三部分——libFM的模型处理。 3.1、libFM中FM模型的定义 libFM模型的定义过程中主要包括模型中参数的设置及其初始化,利用模型对样本进行预测。在libFM中,首先定义FM模型,在fm_model类中实现对FM模型的定义,fm_model类在“\libfm-1.42.src\src\fm_core\fm_model.h”中。在定义fm_model类之前,使用到了一些数据类: #include "../util/matrix.h" #include "../u
n个点(n<=1000)大小范围[0,100],改变一些点的值,使得极差不超过17,代价为改变值的平方。
于是这题就可以 以P为反演中心,反演半径为1,将两个圆反演变换为新的两个圆,将新的两个圆的外公切线求出来,其中 P与圆心 都在该切线同侧的切线 关于P反演变换的圆 就是符合题意的。因为如果是在切线两侧就是内切,如下图的黑色切线,P点和两个新的圆的圆心在其两侧,则它的反演的圆将内切C1,C2,题目要我们求的是外切的。红色的切线反演的圆就是C3。
考虑把B翻转过来,如果\(\sum_{k = 0}^M (B_{i - k} - A_k)^2 * B_{i-k}*A_k = 0\)
LRN全称是local response normalization,局部响应归一化,想了解原理的点这个AlexNet(http://papers.nips.cc/paper/4824-imagene
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!
此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章, 将自己的理解写下来,以方便后期的查阅。
“极限”是数学中的分支——微积分的基础概念,广义的“极限”是指“无限靠近而永远不能到达”的意思。数学中的“极限”指:某一个函数中的某一个变量,此变量在变大(或者变小)的永远变化的过程中,逐渐向某一个确定的数值A不断地逼近而“永远不能够重合到A”(“永远不能够等于A,但是取等于A‘已经足够取得高精度计算结果)的过程中,此变量的变化,被人为规定为“永远靠近而不停止”、其有一个“不断地极为靠近A点的趋势”。极限是一种“变化状态”的描述。此变量永远趋近的值A叫做“极限值”(当然也可以用其他符号表示)。
Description Pine开始了从S地到T地的征途。 从S地到T地的路可以划分成n段,相邻两段路的分界点设有休息站。 Pine计划用m天到达T地。除第m天外,每一天晚上Pine都必须在休息站过夜。所以,一段路必须在同一天中走完。 Pine希望每一天走的路长度尽可能相近,所以他希望每一天走的路的长度的方差尽可能小。 帮助Pine求出最小方差是多少。 设方差是v,可以证明, 是一个整数。为了避免精度误差,输出结果时输出 Input 第一行两个数 n、m。 第二行 n 个数,表示 n 段路的长度
scala已经配备了自身的Future类。我们先举个例子来了解scala Future的具体操作: 1 import scala.concurrent._ 2 import ExecutionC
本人15年毕业于广东药科大学,于2018年8月加入37手游安卓团队,曾经就职于网易担任安卓开发工程师;
输入4个点三维坐标,如果是六面体,则输出内切球的球心坐标和半径。 点pi对面的面积为si,点a,b,c组成的面积=|ab叉乘ac|/2。 内心为a,公式: s0=s1+s2+s3+s4 a.x=∑si*pi.x/s0 a.y=∑si*pi.y/s0 a.z=∑si*pi.z/s0 n为p1、p2、p3的法向量,n=p1p2叉乘p1p3 半径=p1a点乘n/|n| #include <cstdio> #include <cmath> #define dd double struct point{ dd
施密特正交化可证明如果有解则存在下三角矩阵的解。距离平方和先减去前3维的距离平方和,这样就相当于去掉了3维。然后依次考虑每个点,看当前维度能不能满足答案,不能则加一维,再根据距离确定新加一维的值。
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标,这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟,但等待也并非上策。 Loconzolo表示:“现实的情况是,这些工具都刚刚兴起,他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是,大数据和分析学等学科发展十分迅速,因此企业必须努力跟上,否则就有被甩掉的危险。”他还说:“过去,新兴
Lua语言提供了一组精简且常用的控制结构,包括用于条件执行的if以及用户循环的while、repeat和for。所有的控制结构语法上都有一个显示的终结符:end用于终结if、for及while结构,until用于终结repeat结构。
题意 题目链接 给出$n$个点,求出一个点使得到各个点的距离之和最小,距离为欧几里得距离 Sol 模拟退火真是玄学,我退了一上午,最后把exp函数去了就A了。 后来改了改,发现是大小符号的问题。。 但
Count the number of prime numbers less than a non-negative number, n
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV中的模板匹配 OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行! 主要思想 主要是基于NCC实现的像素相似度计算,这个OpenCV官方的模板匹配也有这中方式像素相似度
这里我们重点来看一下这个train方法,在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。如果使用triplet loss训练我们的网络结构,会存在一个非常严重的问题,就是正负样本的样本对的数量存在很大的差异。这个时候会进行难样本的挖掘,在FaceNet中的策略,我们不能将其称为OHEM,不能称为严格意义上的难例挖掘,但有其核心思想在里面。如果要想使我们的模型训练的更好,此处可以对样本选择的部分进行优化。
先用graham求凸包。旋(xuán)转(zhuàn)卡(qiǎ)壳(ké)求凸包直径。
1295: [SCOI2009]最长距离 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 960 Solved: 498 [Submit][Status][Discuss] Description windy有一块矩形土地,被分为 N*M 块 1*1 的小格子。 有的格子含有障碍物。 如果从格子A可以走到格子B,那么两个格子的距离就为两个格子中心的欧几里德距离。 如果从格子A不可以走到格子B,就没有距离。 如果格子X和格子Y有公共边,并且X和Y均不含有障碍
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法,下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。
这题是裸的kdtree。 kdtree就是k-dimension tree的缩写,是一种分割k维数据空间的数据结构,可用来多维空间数据的范围搜索和最近邻搜索。 这题只是求2维的最近的点,代码比较短。以下是我对算法的理解:
钢铁在退火的时候,其中某一点的温度是在不断变化的,也就是反复横跳的。模拟退火算法模拟了这一过程,在模拟精度达到一定的时候,可以实现得到全局最优解。
[1]Python docs - 整数文本: https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#integer-literals
一位程序员朋友今天(2021.01.07)参加了快手的视频面试,这位朋友主要是用 C 语言作为技术栈的,以下是这位朋友在面试中,面试官给的面试题,分享出来供大家参考,以便不时之需。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法,下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
通过这么长时间的学习,我们应该对于通过深度学习解决问题的大体流程有个宏观的概念了吧?
引入线程是为了更为精细粒度的分配CPU时间片,节省系统公共资源,更为充分和有效的配置有限运算能力
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