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训练数据量中关于batch_size,iteration和epoch的概念

batch_size机器学习使用训练数据进行学习,针对训练数据计算损失函数的值,找出使该值尽可能小的参数。但当训练数据量非常大,这种情况下以全部数据为对象计算损失函数是不现实的。...比如,从60000个训练数据中随机选取100个数据,用这100个数据进行学习,这种学习方式成为 mini-batch 学习。...用mini-batch的方法定义batch_size,把数据分成小批量,每小批的大小batch_size=100iteration迭代,即训练学习循环一遍(寻找最优参数(权重和偏置))。...比如,对于1000个训练数据,用大小为100个数据的mini-batch(batch_size=100)进行学习时,重复随机梯度下降法100次,所有的训练数据就都被“看过”了。...(即:遍历一次所有数据,就称为一个 epoch)实例训练数据量:60000 mini-batch方法:batch_size = 100 迭代次数:iteration = 30000 平均每个epoch的重复次数

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C# 中的参数数组、引用参数和输出参数

C# 中的参数数组、引用参数和输出参数 本文目录 1 参数数组 2 引用参数 3 输出参数 参数数组 在C#中,可以为函数指定一个不定长的参数,这个参数是函数定义中的最后一个参数,这个参数叫做参数数组。...Console.WriteLine($"Summed Values = {sum}"); Console.ReadKey(); } }} 函数SumVals有一个参数数组...,由于函数SwapInts使用了引用参数,所以可以在函数中修改变量a和b的值,需要注意的是,在调用函数时也要使用ref传递引用参数。...输出参数 输出参数使用out关键字,它的效果与引用参数几乎相同,不同点是: 引用参数的实参必须是已经赋值的变量,而输出参数不必。 函数使用输出参数时,应该把它看作是未赋值的。...."); Console.ReadKey(); } }} 这个函数将一个数组中最大值的索引作为输出参数,返回最大值。

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    函数参数的传值和传指针有什么区别?

    前言 我们可能听过C语言中的传值和传指针,在其他语言中,也有传引用一说,那么他们到底有什么区别呢?如果你还不能准确地分辨,就该好好了解一下了。...值传递 首先图中方框中的上部分a和b代表了main函数中的a和b,即原始数据,而方框中的下部分a和b代表了函数的参数a和b,即原始数据的“副本”。...调用swap前后 由于在swap中永远只是对a和b的副本进行操作,因此完全不影响原始的a和b的值。最终也不可能达到交换a和b的值的目的。 传指针 那么为解决上面的问题,我们知道,需要传指针。...从图中可以看出,虽然传递给函数的是指向a和b的指针的副本,但是它的副本同样也是指向a和b,因此虽然不能改变指针的指向,但是能改变参数a和b指向的内容,即改变原始a和b的值。...getMemory 总结 本文总结如下: 函数的参数都是原数据的“副本”,因此在函数内无法改变原数据 函数中参数都是传值,传指针本质上也是传值 如果想要改变入参内容,则需要传该入参的地址(指针和引用都是类似的作用

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    DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解

    此时,再来看看time_step的本身含义,时间步长,时间步长,那么一定是是和时间有关系啊!!! 4....重点 4.1 batch_size与time_step 之前的batch_size中只是规定了一个每次feed多少行数据进去,并没有涵盖一个时间的概念进去, 而这个参数刚好就是对于时间的限制,毕竟你是做时间序列预测...换句话说,就是在一个batch_size中,你要定义一下每次数据的时间序列是多少?...在26次中每一次都要把上一次产生的y,与这一次的5行连续时间序列数据一起feed进去,再产生新的y 以此往复,直到此个batch_size 结束。...与time_step不同的是,batch_size是模型训练时的训练参数,在模型训练时可根据模型训练的结果以及loss随时进行调整,达到最优。

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    URL 中的 headers 和参数探究

    那为什么这个 token 需要放入 headers 中,在链接(URL)中什么时候应该使用 headers 的参数什么时候又应该使用 URL 的请求参数呢?下面让我们一起带着问题来继续阅读。...在这里如果我们将资源路径也看作是一种参数,路径参数(path parameters),那么实际上我们需要讨论的就是路径参数和请求参数。路径参数是对于我们需要的资源的路径的明确定义。...了解了参数之后,接下来是探究 URL 的 headers。我们可能几乎没有听过这个词,但是应该都上过京东,京东的购物车功能就是使用 headers 中的 Cookie 实现的。...消息首部不区分大小写,开始于一行的开头,后面紧跟着一个 ':' 和与之相关的值。字段值在一个换行符(CRLF)前或者整个消息的末尾结束。...最后对 headers 和参数的使用进行总结。当我们需要定位或者过滤资源的时候,我们可以优先考虑选择参数;当我们需要进行验证或者传递附加消息的时候,我们可以优先考虑选择 headers。

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    Python中函数的参数(参数的使用和作用、形参和实参)

    (这个函数不考虑数据的数据类型和其他特殊情况。)...以上的num1和num2叫做参数,在调用函数的时候第一个数字30会传递地给参数num1第二个数字20会传递给参数num2,通过这种方式就可以把函数外部的数据传递给函数内部,num1和num2当做两个变量来使用...一句话:在定义函数的时候需要几个参数就把参数放在函数名后面的小括号里,参数与参数之间以逗号分隔,在调用函数时就根据定义参数时指定的参数顺序依次传递数据,数据与数据之间以逗号分隔,以上就是参数的定义和调用方式...函数调用时,按照函数定义的参数顺序,把希望在函数内部处理的数据,通过参数传递 三、形参和实参 形参:定义函数时,小括号中的参数,是用来接收参数用的,在函数内部作为变量使用 实参:调用函数时,小括号中的参数...以上例子num1和num2是形参,30和20是实参。 文章借鉴来源:python自学网

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    MyBatis配置中的#{}和${}有什么区别?

    前几天,一位应届生去面试,被问到一个MyBatis中比较基础的问题,说MyBatis中的#号和$符号有什么区别?今天,我给大家来详细介绍一下。...1、两者区别 Mybatis提供到的#号和$号,都是实现动态SQL的一种方式,通过这两种方式把参数传递到XML之后,在执行操作之前,Mybatis会对这两种占位符进行动态解析。...它相当于向PreparedStatement预处理语句中设置参数,而PreparedStatement中的SQL语句是预编译的,如果在设置的参数包含特殊字符,会自动进行转义。...,前者是动态参数,后者是占位符, 动态参数无法防止SQL注入的问题,所以在实际应用中,应该尽可能的使用#号占位符。...另外,$符号的动态传参,可以适合应用在一些动态SQL场景中,比如动态传递表名、动态设置排序字段等。 2、总结 一些小的细节如果不注意,就有可能造成巨大的经济损失。

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    XGBoost中的参数介绍

    在运行XGBoost之前,必须设置三种类型的参数:通用参数、提升器参数和学习任务参数。 通用参数与要使用的提升器有关,通常是树或线性模型 提升器参数取决于选择的提升器 学习任务参数决定学习场景。...有效值为 true 和 false。 通用参数 booster [default=gbtree] 选择使用的提升器。...通过将 top_k 参数设置为每组具有最大幅度的单变量权重变化的 top_k 特征数,可以将选择限制为每组 特征选择和排序方法。 top_k [默认值=0] 在贪婪和节约特征选择器中选择的顶部特征数。...-、map-、ndcg@n-、map@n-:在 XGBoost 中,NDCG 和 MAP 在没有任何正样本的列表的分数是1, 通过在评估指标名称后附加“-”,可以要求 XGBoost 将这些分数评估为...有两种NDCG的增益函数形式: 当ndcg_exp_gain为true(默认值)时,相关度不能大于31 命令行参数 以下参数仅用于XGBoost的控制台版本: num_round:提升轮数 data:训练数据路径

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    less中的可变参数

    还是通过之前的老套路来引出 less 中混合的可变参数,首先来看如下代码div { width: 200px; height: 200px; background: red; transition...; .animate(all, 4s, linear, 0s);}div:hover { width: 400px; height: 400px; background: blue;}当前我们的混合的参数都需要传递...,如果都需要全部传递可以使用 @arguments,@arguments 代表着就是你传入的所有参数,less 中的 @arguments 和 js 中的 arguments 一样,可以拿到传递进来的所有形参...,就是哪一个属性需要执行动画,执行的这个动画的时长是多少,这个时候时候怎么才能告诉调用者至少要传递两个参数呢,接下来就开始改造如果没有传入对应参数的个数在编译层面就会过不去,如下图所示图片那么如果传递多个呢如下图...必须写在形参列表最后记住如上这一点即可我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文,瓜分万元奖池和键盘手表

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    SpringBoot中的异常处理和参数校验

    兄弟们好,这次来跟老铁交流两个问题,异常和参数校验,在说参数校验之前我们先来说异常处理吧,因为后面参数的校验会牵扯到异常处理这块的内容。...但是考虑到这篇文章的篇幅问题,这次就先不写了,有兴趣的朋友可以直接下面留言,人多了我尽快更新。...注意坑: 这里跟大家分享一个踩过的坑,不能再Filter过滤器中抛出异常,如果通过在过滤器中抛出异常,然后通过异常处理类来处理,那么是不可能的,因为处理器是捕获不到Filter抛出的异常的。..."; } 注意:大家要注意post请求有两种方式,一种是基于form-data格式的数据传递,另外一种就是基于json格式的数据传递,两种传递方式引发的异常也是不一样的,所以我们还要单独处理基于json...-json"; } 最后的话 那么到这里,我们本篇文章就结束了,主要介绍了两部分内容,异常的处理和参数的校验。

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    机器学习中的参数与非参数方法

    介绍 在我们的以前文章中介绍过统计学习中预测和推理之间的区别。尽管这两种方法的主要区别在于最终目标,但我们都需要估计一个未知函数f。...在今天的文章中,我们将讨论机器学习背景下的参数和非参数方法。此外,我们将探讨它们的主要差异以及它们的主要优点和缺点。 参数化方法 在参数化方法中,我们通常对函数f的形式做一个假设。...此外,由于参数化方法虽然不太灵活但是因为基于我们做出的假设,所以它们更容易解释。 机器学习中的参数化方法包括线性判别分析、朴素贝叶斯和感知器。...总结 在今天的文章中,我们讨论了机器学习背景下的参数化和非参数化方法以及它们的优点和缺点。...参数方法往往不太灵活和准确,但更具可解释性,而非参数方法往往更灵活(因此适用于更复杂的问题)和准确但可解释性较差。

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    Kotlin中的StateFlow和SharedFlow有什么区别?

    欢迎点击上方"AntDream"关注我,每天进步一点点 在Kotlin的协程库kotlinx.coroutines中,StateFlow和SharedFlow是两种用于处理事件流的API,它们有相似之处...和livedata比较像,有新数据可以通知collect的一方 同时又具有flow的所有特点,比如可以挂起,切换线程 SharedFlow: 一种通用热流,可以发射事件流而不是仅限于持有最新状态。...也就是一对多的关系,可以有多个collector 同时又具有flow的所有特点,比如可以挂起,切换线程 和上面的StateFlow不同的是,这个不能主动通知collect方,需要不断emit元素,也就是利用了...流中的每个新值都会覆盖之前的值,即只有最新的状态值会被保留。 SharedFlow: 不会持有单一最新状态值(除非配置了重播缓存)。...可以配置重播机制(replay 参数)以指定新的观察者接收之前多少个已发射的值。 可以配置不同的缓冲策略,如BufferOverflow来定制事件丢弃策略。

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