使用IntelliJ IDEA做为开发工具,对基于maven的java工程,如果要编写lambda表达式,先确保安装并使用了jdk1.8或者更高版本,然后再要做一些设置才能正常编译和执行,具体表现在maven支持和intellij idea工具支持两个方面,配置如下: maven支持 在pom.xml中增加一个插件,使得maven支持jdk1.8语法: <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.

Java Lambda 表达式概念 假设一个情景: 找出满足条件的Hero 从使用普通方法,匿名类,以及Lambda这几种方式,逐渐的引入Lambda的概念 步骤 1 : 普通方法 使用一个普通方法,在for循环遍历中进行条件判断,筛选出满足条件的数据 hp>100 && damage<50 package lambda; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; im

Lambda函数,即Lambda 表达式(lambda expression),是一个匿名函数(不存在函数名的函数),Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction). 一.lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称.先来看一个最简单例子: def f(x): return x**2 print f(4) Python中使用lambda的话,写成这样 g = lambda x : x**2 print g(4) 二.la

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

分类(Classification)与回归都属于监督学习,两者的唯一区别在于,前者要预测的输出变量\(y\)只能取离散值,而后者的输出变量是连续的.这些离散的输出变量在分类问题中通常称之为标签(Label). 线性回归的策略同样也适用于分类吗?答案是否定的.下面结合例子简要说明理由.假设我们现在的任务是根据肿瘤大小判断是否为良性肿瘤,答案当然只有yes或no.我们用\(y=1\)表示良性肿瘤,用\(y=0\)表示恶性肿瘤.当然,如果你想用其他两个不同的值分别对应这两类肿瘤也是可以的.在下图所示的

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理 正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔). 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosi

Stream的创建方式有很多种,除了最常见的集合创建,还有其他几种方式. List转Stream List继承自Collection接口,而Collection提供了stream()方法. List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3); Stream<Integer> stream = list.stream(); 数组转stream 对于数组,Arrays提供了stream()方法. String[] arr = new Str

问题描述:利用BP神经网络对识别阿拉伯数字(0-9) 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果. 模型表示 我们使用三层的神经网络模型:输入层.一个隐藏层.和输出层.将训练数据集矩阵 X 中的每

:softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布,通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数,将其称为softmax回归. 教程中已经给了cost及gradient的求法.须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候,採用的是贝叶斯学派的思想,须要加上參数theta.   softmax回归 习题的任务就是用原有的像素数据集构建一个softmax回归模型进行分类.准确率略低 92.6%,. 而自我学习是用5~9之间的数据集当做无标签的数据集,然后构

语音助手(Virtual Personal Assistants, VPA)是物联网智能家居中很火的一个领域,用户可以通过语言作为入口来控制家里各种各样的设备,而亚马逊的Alexa(echo,echo dot)是做的最早也是最优秀的一款产品,衍生出了很大的开发生态圈.本文基于亚马逊的官方文档试图记录作者对其Skill工作原理的理解. 这不是一个手把手Skill开发入门教程,仅仅讲解了概念与个人的一些理解 宏观概念 Alexa提供一系列内置的功能,比如回答问题,语音游戏,控制智能家居设备,这些功能

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FreeSql支持丰富的更新数据方法,支持单条或批量更新,在特定的数据库执行还可以返回更新后的记录值. var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3306;User ID=root;Password=root;" + "Initial Catalog=cccddd;Charset=utf8;SslMode=none;Max pool size=10"; IFreeSql fsql = new FreeSql.FreeSqlB

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 本周,我们将继续学习如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习.第一周,我们首先说说神经网络机器学习中的问题,然后是随机失活神经网络,还会学习一些确保神经网络正确运行的技巧,带着这些问题,我们开始今天的课程. 在配置训练.验证和测试数据集的过程中做

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图

一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律,但有时候可能会学过头,学到一些噪声数据的特性,虽然模型可以在训练集上取得好的表现,但在测试集上结果往往会变差,这时称模型陷入了过拟合,接下来造一些伪数据进行演示: import os os.chdir('../') from ml_models.linear_model import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #造伪样本 X=

目标: 1. 代码更加紧凑,所写即所到. 2. 代码层次更直观,直接反映界面窗口层次关系. 3. 不继承类,不重写虚函数,slot接收QEvent. 4. 简单写布局,忘掉api函数. 5. 免去一大堆临时变量的变量名. 思路: operator () (QLayout*) 开始一个布局 operator () (QWidget*) 开始一个窗口元素,并将元素加入到布局 operator [] <T> (const T&) 设置布局或窗口元素的属性 operator [] (lambd

前言 本来因为懒不想写这篇文章,但是不少人表示有兴趣,于是最后决定还是写一下. .NET 6 最近几个预览版一直都在开发体验(如 hot reload.linker 等).平台支持(如 Android.iOS 等).工具链(如 crossgen2.PGO 工具和 wasm 的 AOT 等).JIT(如 LSRA.Jump threading.PGO 和 guarded devirtualization 以及使 struct 保持在寄存器上等).GC(如 Regions 等)以及 BCL(如 Ti

前言 开头防杠:.NET 的基础库.语言.运行时团队从来都是相互独立各自更新的,.NET 6 在基础库.运行时上同样做了非常多的改进,不过本文仅仅介绍语言部分. 距离上次介绍 C# 10 的特性已经有一段时间了,伴随着 .NET 6 的开发进入尾声,C# 10 最终的特性也终于敲定了.总的来说 C# 10 的更新内容很多,并且对类型系统做了不小的改动,解决了非常多现有的痛点. 从 C# 10 可以看到一个消息,那就是 C# 语言团队开始主要着重于改进类型系统和功能性方面的东西,而不是像以前那样热

C# 10.0 向 C# 语言添加了以下功能和增强功能: 记录结构 结构类型的改进 可使用 const 内插字符串 内插字符串处理程序 global using 指令 文件范围的命名空间声明 扩展属性模式 记录类型可密封 ToString() 在同一解构中可同时进行赋值和声明 可在方法上使用 AsyncMethodBuilder 属性 1.record struct(记录结构) C# 9 有一个新的数据类型,叫做记录(Record).这个类型是一种特殊的引用类型,我们只需要给出一个东西的具体属性