使用swagger 时,往往会用到类似下面这样的注解 @ApiImplicitParam(name = "id", value = "主键", dataType = "int", paramType = "query") 网上说这里的dataType 类型有String / int两种,其余的都是无用的.但是如果需要传递的参数是List类型,应该怎么办? 首先直接在浏览器中输入网址,传递参数(xxx?idList=1,2,3)

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 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(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

这是一款利PHP对百度搜索下拉框提示免费代码实现参数配置调试的程序源代码. 由想要对网站进行搜索下拉调试的站长朋友们进行方便.快速的效果演示,具体参考下面的PHP代码. 如何使用? 请新建一份PHP文档,并将下面PHP代码粘贴进去,然后通过浏览器访问访该文档即可进行预览openSug各种效果 <?php $starttime = explode(' ',microtime()); $title = array( 'qun' => 'QQ群', 'friend' => '分流节点', 'a

1.超参数调试: (1)超参数寻找策略: 对于所有超参数遍历求最优参数不可取,因为超参数的个数可能很多,可选的数据过于庞大. 由于最优参数周围的参数也可能比较好,所以可取的方法是:在一定的尺度范围内随机取值,先寻找一个较好的参数,再在该参数所在的区域更精细的寻找最优参数. (2)选择合适的超参数范围: 假设 n[l] 可选取值 50~100:在整个范围内随机均匀取值 选取神经网络层数 #layers,L的可选取值为 2~4:在整个范围内随机均匀取值 学习速率 α 的可选取值 0.0001~1:在

spring cloud关于feign client的调用 1.有些场景接口参数需要传对象列表参数 2.有些场景接口设置设置权限等约定header参数 3.有些场景虽然用的是feign调用,但并不会走eureka,比如调用外网www.baidu.com等的接口,需要进行多环境试配 示例如下: server controller端: @RequestMapping(value = "bbbb", method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POS

下面是体现带参数调试的一个代码demo,首先输出参数的数量,然后依次输出每个参数. public class ArgsEx { public static void main(String[] args) { int argNum = args.length; System.out.println("args number is = "+argNum); for (int i = 0; i < args.length; i++) { System.out.println(args

若该文为原创文章,转载请注明原文出处本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/118685521 长期持续带来更多项目与技术分享,咨询请加QQ:21497936.微信:yangsir198808 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OSG.单片机.软硬结合等等)持续更新中-(点击传送门) 合作案例专栏:案例分享(体验Demo可下载,只定制)  

小东西,不要在意这些细节-- OD带参数比较简单: 文件-- 打开 --  在最下面有一个参数 KALI LINUX下的EDB 命令格式为  edb –run  "对应程序路径"  参数 (注意中间的空格) 比如: 这里调试 stack程序, 参数是abcdef

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

ASP.NET  MVC 表单参数如果有列表时要怎么写呢. 虽然很久不用MVC了,但几乎每次遇到一次就要研究一下.然后又忘了. 其实也明白这是未完全弄清楚表单参数的传递形式,如果明白了,就知道MVC为什么要这样接收了..MVC这种方式肯定不是随便想出来的,而是遵守参数传递的形式而定的 // action 参数 u 这个参数有一个属性,值是一个列表, pulic actionreault  method(user u) { } class user{ public string name    

1.调试处理 2.为超参数选择合适的范围 3.超参数在实践中调整:熊猫与鱼子酱 4.正则化网络的激活函数 5.将batch norm拟合进神经网络 6. 为什么Batch Norm会起作用? 7.测试集怎么用Batch Norm? 也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下: 8. softmax回归 9. 训练一个softmax分类器 参考文献: [1]为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和

1 调试处理( tuning process ) 如下图所示,ng认为学习速率α是需要调试的最重要的超参数. 其次重要的是momentum算法的β参数(一般设为0.9),隐藏单元数和mini-batch的大小. 第三重要的是神经网络的层数和学习率衰减 adam算法的三个参数一般不调整,设定为0.9, 0.999, 10^-8. 注意这些直觉是ng的经验,ng自己说了,可能其它的深度学习研究者是不这么认为的. 那么如何选择参数呢?下面介绍两个策略,随机搜索和精细搜索. 早一代的机器学习算法中,如下

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log

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概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa

别提示:本人博客部分有参考网络其他博客,但均是本人亲手编写过并验证通过.如发现博客有错误,请及时提出以免误导其他人,谢谢!欢迎转载,但记得标明文章出处:http://www.cnblogs.com/mao2080/ 1.常用参数 a.配置参数 package com.mao.swagger.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotatio

前一篇文章介绍是传递一个参数列表,列表中的元素为基本类型,其实有时候需要传递多个同一类型的对象,测试也可以使用列表,只是列表中的元素为对象类型. 我模拟的场景是:通过页面按钮触发传递参数的请求,为了简单起见将需要传递的对象列表写死,然后渲染到JSON视图中,在前端查看获取到的参数是不是传过去的值. 1.创建触发请求页面 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEnc

有些场景下需要向后台传递一个数组,比如批量删除传多个ID的情况,可以使用数组传递,数组中的ID元素为简单类型,即基本类型. 现在我的测试场景是:要从数据库中查询minId<id<maxId且id!=noId的数据,所以我需要向后台传递的参数有minId.maxId.noId,这三参数通过数组传递到后台,步骤如下: 1.创建页面 为了简单起见,在页面我只创建了一个按钮去触发查询这个操作,用来传递参数. <%@ page language="java" contentTy

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

不论是处于特殊功能的需要,还是处于效果调试方便,我们可能都需要修改模型中的参数值.在Three.js中,谷歌提供了一个js库,即dat.GUI.js用于处理这种需求. 通过该库,我们就不需要通过手动修改源码来观察不同参数对模型的效果影响. demo效果如下:  关键代码 入口文件: function init()