1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio

转自 Tomcat 优化方案 和 配置详解 http://201605130349.iteye.com/blog/2298985 Server.xml配置文件用于对整个容器进行相关的配置. <Server>元素:是整个配置文件的根元素.表示整个Catalina容器. 属性:className:实现了org.apache.catalina.Server接口的类名,标准实现类是org.apache.catalina.core.StandardServer类.Port:Tomcat服务器监听用于关闭

脚本优化-关联函数web_reg_save_param()函数详解   by:授客 QQ:1033553122 Insert->New Step,打开Add Step对话框 选择函数web_reg_save_param,点击OK,打开关联函数设置窗口   说明: Parameter Name 此处设置存放参数的名称,关联出来的内容将会存放在该参数中,受到Instance选项的影响. 例如,设置Parameter Name为temp,当对应的Instance选项是任意一个数字的时候,只会关联一个匹

4. 使用牛顿迭代法求方程的解:x^3-2x-5=0区间为[2,3]这里的"^"表示乘方. package chapter4; public class demo4 { public static void main(String[] args) { double x=2; for(int i=0;i<20;i++) { x=-f(x)/f1(x)+x; } System.out.println(x+""); } static double f(double

MYSQL服务器my.cnf配置文档详解硬件:内存16G [client]port = 3306socket = /data/3306/mysql.sock [mysql]no-auto-rehash [mysqld]user = mysqlport = 3306socket = /data/3306/mysql.sockbasedir = /usr/local/mysqldatadir = /data/3306/dataopen_files_limit = 10240 back_log = 6

题目可以转化成求关于t的同余方程的最小非负数解: x+m*t≡y+n*t (mod L) 该方程又可以转化成: k*L+(n-m)*t=x-y 利用扩展欧几里得可以解决这个问题: eg:对于方程ax+by=c 设tm=gcd(a,b) 若c%tm!=0,则该方程无整数解. 否则,列出方程: a*x0+b*y0=tm 易用extend_gcd求出x0和y0 然后最终的解就是x=x0*(c/tm),y=y0*(c/tm) 注意:若是要求最小非负整数解? 例如求y的最小非负整数解, 令r=a/tm,则

% 求Ax=0的解: r=rank(A): x=null(A,r) 求出来x的是归一化后的解.

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

前言 在这个系列的前四篇文章中,我分别介绍了DVM.ART.内存泄漏和内存检测工具的相关知识点,这一篇我们通过一个小例子,来学习如何使用内存分析工具MAT. 1.概述 在进行内存分析时,我们可以使用Memory Monitor和Heap Dump来观察内存的使用情况.使用Allocation Tracker来跟踪内存分配的情况,也可以通过这些工具来找到疑似发生内存泄漏的位置.但是如果想要深入的进行分析并确定内存泄漏,就要分析疑似发生内存泄漏时所生成堆存储文件.堆存储文件可以使用DDMS或者Mem

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet).长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等. 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果.CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中. 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau.文章讨论了在卷积神经网络中,该

青蛙的约会 Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 122871   Accepted: 26147 Description 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置.不过青蛙们都是很乐观的,它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去,总

首先安利自己倍增求LCA的博客,前置(算不上)知识在此. LCA有3种求法:倍增求lca(上面qwq),树链剖分求lca(什么时候会了树链剖分再说.),还有,标题. 是的你也来和我一起学习这个了qwq. 开始吧. 众所周知,每当你dfs时,你都能产生一棵dfs树,可以根据你的dfs序来构建. such as(丑陋的画风): 一个dfs的顺序. 以这个为例: 那么我们写出他的遍历顺序: 假如我们要求3,8(wtf?)的LCA, 那么我们首先写出他的bfs序: 123432565217871. 然后

本题是浙江理工大学ACM入队200题第四套中的F题 我们先来看一下这题的题面. 由于是比较靠前的题目,这里插一句.各位新ACMer朋友们,请一定要养成仔细耐心看题的习惯,尤其是要利用好输入和输出样例. 样例相当于给你举了个具体的例子,可以帮助你更好的理解题目 样例会告诉你输入和输出的格式,你必须要在程序里以这样的格式输入和输出,否则会出问题 样例可以在你本地写完代码之后用作测试,来检查你的代码能否正常地运行(不过样例运行正确并不代表完全对了,可能输入其他的数据会出现别的问题) 题面 题目描述 求

提供一个MySQL 5.6版本适合在1GB内存VPS上的my.cnf配置文件(点击这里下载文件): [client] port=3306 socket=/tmp/mysql.sock [mysqld] port=3306 socket=/tmp/mysql.sock basedir=/usr/local/mysql datadir=/data/mysql pid-file=/data/mysql/mysql.pid user=mysql bind-address=0.0.0.0 server-i

一.常见JavaWeb服务器      1.WebLogic:是BEA公司的产品.WebSphereAS:是IBM公司的产品.JBossAS:红帽公司的产品,可以自行了解      2.Tomcat服务器:             Sun公司在推出的小型Servlet/JSP调试工具的基础上发展起来的一个优秀的Servlet容器,Tomcat本身完全用java语言编写,所以tomcat的运行需要java的支持,所以要先安装JDK,才能运行.目前是Apache开源软件组织的一个软件项目,它的官网

一.前言 最近项目不是很忙,所以去看了下之前总想整理的重汇和回流的相关资料,关于回流优化,提到了DocumentFragment的使用,这个对象在3年前我记得是有看过的,但是一直没深入了解过,所以这里做个整理.后面会把重汇,回流也做个整理,不鸽. 二.DocumentFragment对象是什么? MDN解释: DocumentFragment 表示一个没有父级文件的最小文档对象.它被当做一个轻量版的 Document 使用,用于存储已排好版的或尚未打理好格式的XML片段.最大的区别是因为Docu

本文转自:https://blog.csdn.net/sunqingzhong44/article/details/70570728 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/sunqingzhong44/article/details/70570728 SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行不在mysql提示符下使用时用mysql -uroot -e 'Show processlist' 或者 mysqladmin proc

SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行 不在mysql提示符下使用时用mysql -uroot  -e 'Show  processlist'   或者   mysqladmin processlist 如果您有root权限,您可以看到所有线程.否则,您只能看到登录的用户自己的线程,通常只会显示100条如果想看跟多的可以使用full修饰(show full processlist) 参数 id            #ID标识,要kill一个语句的时候很有用use        

概述 多项式求逆元是一个非常重要的知识点,许多多项式操作都需要用到该算法,包括多项式取模,除法,开跟,求ln,求exp,快速幂.用快速傅里叶变换和倍增法可以在$O(n log n)$的时间复杂度下求出一个$n$次多项式的逆元. 前置技能 快速数论变换(NTT),求一个数$x$在模$p$意义下的乘法逆元. 多项式的逆元 给定一个多项式$A(x)$,其次数为$deg_A$,若存在一个多项式$B(x)$,使其满足$deg_B≤deg_A$,且$A(x)\times B(x) \equiv 1 (mod