前言 这是<一天搞懂深度学习>的第二部分 一.选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数. 交叉熵损失函数: 选择不同的损失函数会有不同的训练效果 二.mini-batch和epoch (1)什么是mini-batch和epoch 所谓的mini-batch指的是我们将原来的数据分成不重叠的若干个小的数据块.然后在每一个epoch里面分别的运行每个mini-batch.ecpoch的次数和mini-batch的大小可以由我们自己设置. (2)进行mini-batch和

在数据库配置级联删除的话,父表删除子表也删除.但是应该将维护代码放在一处,不要在service上删除父表,而在数据库层面级联删除子表,应该都在service层上进行删除.

刷新SQL Server所有视图.函数.存储过程 更多   sql   此脚本用于在删除或添加字段时刷新相关视图,并检查视图.函数.存储过程有效性. [SQL]代码 --视图.存储过程.函数名称 DECLARE @NAME NVARCHAR(255); --局部游标 DECLARE @CUR CURSOR --自动修改未上状态为旷课 SET @CUR=CURSOR SCROLL DYNAMIC FOR SELECT NAME FROM DBO.SYSOBJECTS WHERE NAME NOT

 在读文件的时候往往需要遍历文件夹,python的os.path包含了很多文件.文件夹操作的方法: os.path.abspath(path) #返回绝对路径os.path.basename(path) #返回文件名os.path.commonprefix(list) #返回多个路径中,所有path共有的最长的路径.os.path.dirname(path) #返回文件路径os.path.exists(path)  #路径存在则返回True,路径损坏返回Falseos.path.lexists 

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Johnson–Lindenstrauss 引理表明任何高维数据集均可以被随机投影到一个较低维度的欧氏空间,同时可以控制pairwise距离的失真. 理论边界 由一个随机投影P所引入的失真是确定的,这是由于p定义了一个esp-embedding.其概率论定义如下: u和v是从一个形状是[n样例,n特征]=[n_samples, n_features]的数据集中的任意行,p室友一个形状是[n成分,n特征]=[n_components, n_features]的随机高斯N(0,1)矩阵的投影(或一个

Linux应用总结:自动删除n天前的日志 linux是一个很能自动产生文件的系统,日志.邮件.备份等.虽然现在硬盘廉价,我们可以有很多硬盘空间供这些文件浪费,让系统定时清理一些不需要的文件很有一种爽快的事情.不用你去每天惦记着是否需要清理日志,不用每天收到硬盘空间不足的报警短信,想好好休息的话,让我们把这个事情交给机器定时去执行吧. 1.删除文件命令: find 对应目录 -mtime +天数 -name "文件名" -exec rm -rf {} \; 或 find 对应目录 -mt

delete from  table where newsID in(select top 50 newsID from  table order by newid())

在mysql数据库中,可以使用uuid()语句来生成一个UUID:例如:mysql> select uuid();+--------------------------------------+| uuid()                               |+--------------------------------------+| 44089d46-be85-11e4-b8a8-74d02bb8a8e9 |+--------------------------------

福哥答案2020-04-23: 分批查询:分成500次count(),每次count()肯定小于等于2000条数据,经过测试,一次count()在.1ms左右,500次就是500ms.二分法(时间微超):count() 50万,25万,12.5万依次下去.rownum作差(时间超):rownum和id首个差值,取id.错位join(时间超):SELECT C_ID FROM t_vd20190814 WHERE C_ID NOT IN (SELECT C_ID+1 FROM t_vd201908

一.字典 字典是Python提供的一种数据类型,用于存放有映射关系的数据,字典相当于两组数据,其中一组是key,是关键数据(程序对字典的操作都是基于key),另一组数据是value,可以通过key来进行访问.如图: 1.创建字典 通过Python内置函数help()查看帮助: >>> help(dict) Help on class dict in module builtins: class dict(object) | dict() -> new empty dictionar

元组和集合是Python中的基本类型 一,元组 元组(tuple)由小括号.逗号和数据对象构成的集合,各个项通过逗号隔开,元组的特点是: 元组项可以是任何数据类型,也可以嵌套 元组是一个位置有序的对象的集合,通过偏移来访问元组项, 只不过元组是不可变的,不能在原处修改: 元组的各个项可以重复,例如,一个元组可以是:(1, 1, 2, 2, 3) 1,创建元组 创建空的元组,一个空元组就是一个内控的小括号: >>> t=() 创建包含一个项的元组,t=(1,)是一个元组,t=(1)是一个整

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize L2正则化 待分类的数据点集; 未使用L2正则化的模型迭代过

381. O(1) 时间插入.删除和获取随机元素 - 允许重复 设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下, 执行以下操作的数据结构. 注意: 允许出现重复元素. insert(val):向集合中插入元素 val. remove(val):当 val 存在时,从集合中移除一个 val. getRandom:从现有集合中随机获取一个元素.每个元素被返回的概率应该与其在集合中的数量呈线性相关. 示例: // 初始化一个空的集合. RandomizedCollection collection =

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对

谁能在同一文件序列化多个对象并随机读写(反序列化)?BinaryFormatter.SoapFormatter.XmlSerializer还是BinaryReader 随机反序列化器 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 最近在做一个小型的文件数据库SharpFileDB,遇到这样一个问题:我需要找一个能够在同一文件中序列化多个对象,并且能随机进行反序列化的工具.随机反序列化的意思是,假设我在文件里依次序列化存储了a.b.c三种不同类型的对象,那么我可以通过Stream.Seek(,);

第四章习题:二叉查找树类实现懒惰删除,注意findMin()和findMax()(递归) 算是发布的第一篇学习笔记.也不敢保证写的代码一定正确,错了的地方请大家指正,谢谢. 直接开始吧.先谈谈数据结构,二叉查找树懒惰删除较于一般的二叉查找树,多了一些域:theSize(剩下的节点数).deletedSize(懒惰删除的节点数).BinaryNode<AnyType> min,max(用于保留在findMin和findMax方法中递归查询到的flag!=1的最值点):在内部节点类中,多了一个by

1 Signal layer(信号层) 信号层主要用于布置电路板上的导线.Protel 99 SE提供了32个信号层,包括Top layer(顶层),Bottom layer(底层)和30个MidLayer(中间层). 2 Internal plane layer(内部电源/接地层) Protel 99 SE提供了16个内部电源层/接地层.该类型的层仅用于多层板,主要用于布置电源线和接地线.我们称双层板,四层板,六层板,一般指信号层和内部电源/接地层的数目. 3 Mechanical layer

一)DXP-设置板层(D+K )在PCB编辑 Design->Layer Stack Manager(层管理) 1)快捷命令 D + K   进入么多层置管理器 2.鼠标右键 TopLayer----> Add signal Layer (创建信号电路层)  此即为创建中间1层,                    再鼠标右键  MidLayer1 ---->Add signal Layer(创建信号电路层)                    此即为中间1层下面创建了中间2层弄完后

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:

Dense层:全连接层 Activatiion层:激活层,对一个层的输出施加激活函数 Dropout层:为输入数据施加Dropout.Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元,Dropout层用于防止过拟合 Flatten层:Flatten层用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡.Flatten不影响batch的大小 Reshape层:Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape Permute层:Perm