1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量$v$在$t$时刻记为$v_t$,$\theta_t$为变量$v$在$t$时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时$v_t = \theta_t$,在使用滑动平均模型后,$v_t$的更新公式如下: \begin{equation} 

译者按: 有时候一个算法的直观.简洁.高效是需要作出取舍的. 原文: FUNCTIONAL JAVASCRIPT: FIVE WAYS TO CALCULATE AN AVERAGE WITH ARRAY REDUCE 译者: Fundebug 本文采用意译,版权归原作者所有 函数式编程中用于操作数组的方法就像"毒品"一样,它让很多人爱上函数式编程.因为它们真的十分常用而且又超级简单. .map() 和 .filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可.redu

采用c#开发dll,并添加到sql server 中. 具体代码,可以用visual studio的向导生成模板. using System; using System.Collections; using System.Data; using Microsoft.SqlServer.Server; using System.Data.SqlTypes; using System.IO; using System.Text; [Serializable] [Microsoft.SqlServer

create or replace function MAX_O3_8HOUR_ND(value NUMBER) return NUMBER parallel_enable aggregate using MAX_O3_8HOUR; CREATE OR REPLACE TYPE MAX_O3_8HOUR as object ( --聚合函数的实质就是一个对象 num NUMBER, var_array type_array, static function ODCIAggregateInitia

https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/math_ops.html#reduce_mean tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 计算tensor中各个维度上元素的平均值. 在给定维度axis上进行删减. keep_dims被设置为false的话, 原始变量的维度会减少1.  

我的微信号是Shalayang,以下是我的二维码名片,欢迎添加. 问题1:bug率有什么作用? my opion:用处有很多,需要具体情况具体分析,不过主要作用一般是来评价工作产品的质量.如果bug率较高,说明系统质量较差,需要大量的返工.项目经理就需要做好缺陷分析(缺陷的类型.分布.严重程度等),找出原因,以便做好下一阶段的缺陷预防工作.除此之外,还可以结合其它方面的信息,判断是否一些工作不充分.譬如,如果缺陷密度过低,有两个原因:可能工作产品质量确实高:也可能评审或测试不充分,更多的缺陷没有

第一种: CGFloat pageWidth = self.scrollView.frame.size.width; int page = floor((self.scrollView.contentOffset.x - pageWidth / 2) / pageWidth) + 1; 举个例子吧一页的width为320用方法1的结果情况1:contentoffset小于320+160,即在第二页的左半部分,(self.scrollView.contentOffset.x - pageWidth

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106113/article/details/81542863 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially weighted average),这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来. 先来看一个简单的例子,这个例子来自吴恩达老师的DeepLearning课程,个人强烈推

指标线计算方法 l   dataDR = Kdata(原始数据)/dr(除权)  //除权数据等于原始数据除以DR(除权) 其中,日K数据 需要本地进行除权处理.周K和月K的旧数据部分由服务器进行处理,新数据部分是需要本地进行处理的.使用DR数据时需要检查是否需要去掉预先给的DR数据. l   K线MA5 : 5天收盘价平均值 l   K线MA10: 10天收盘价平均值 l   K线MA20: 20天收盘价平均值 l   K线MA60: 60天收盘价平均值 l   成交量MA5 : 5天成交量平

摘自<Tensorflow:实战Google深度学习框架> import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # MNIST 数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层的节点数.对于 MNIST 数据集,就等于图片的像素 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层的节点数.这个等于类别的数目.因为在 MNIST 的数据集中需要区分的是 0~9 这 10 个数

5.1 MNIST数据处理 MNIST是NIST数据集的一个子集,包含60000张图片作为训练数据,10000张作为测试数据,其中每张图片代表0~9中的一个数字,图片大小为28*28(可以用一个28*28矩阵表示) 为了清楚表示,用下图14*14矩阵表示了,其实应该是28*28矩阵 TF提供了一个类来处理MNIST数据: 准备工作:桌面新建MNIST数字识别->cd MNIST数字识别->shift + 右键->在此处新建命令窗口->jupyter notebook->新建g

在一个计算图中,可以通过collection管理不同类别的资源,如通过tf.add_to_collection函数可以将资源加入一个或多个集合中,然后通过tf.get_collection获取一个集合里的所有资源,这里的资源可以使张量,变量或者运算tf程序所需的队列资源... Tensorflow中维护的集合列表 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.设置输入和输出节点的个数,配置神经网络的参数. # MNIST数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层节点数.对于MNIST数据集便是图片的像素. OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数.即类别数目.(0 ~ 9 数字) # 配置神经网络参数 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数

''' Created on 2017年4月20日 @author: weizhen ''' #手写识别 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/path/to/MNIST_data/",one_hot=True) batch_size=100 xs,ys = mnist.train.next_batch(batch_size) #从trai

［抄题］: 给出一串整数流和窗口大小,计算滑动窗口中所有整数的平均值. MovingAverage m = new MovingAverage(3); m.next(1) = 1 // 返回 1.00000 m.next(10) = (1 + 10) / 2 // 返回 5.50000 m.next(3) = (1 + 10 + 3) / 3 // 返回 4.66667 m.next(5) = (10 + 3 + 5) / 3 // 返回 6.00000 [暴力解法]: 来一个数就存数组,for

>>>与>>是位运算符,只对整型有效(不能用于浮点型).当是整型的时候(low+high)>>1可以代替(low+high)/2.>>>是无符号右移运算符.如果 low+high是正整数,这三种运算是等价的. 由于有编译器优化,他们的效率应该是相同的(如果不存在编译器优化,移位运算更快).用>>>一般是有特殊的目的 至于>>>和>>的区别,则在于有符号和无符号.比如-2>>>1的结

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/special-expressions.html x&(x-1)表达式的意义: 统计二进制中1的个数.  C++ Code  1234567891011   int func(int x) {     ;     while(x)     {         countx++;         x = x & (x - );     }     return countx; } 假定x = 9999即 1

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思