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seaborn库学习----分布图displot、histplot、kdeplot、ecdfplot

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c++ - 神经网络为不同的输入提供相同的输出,不学习

我有一个用标准C++11编写的神经网络,我相信它正确地遵循反向传播算法(基于this)。但是,如果我在算法的每一步都输出错误,它似乎会随着时间的推移而没有衰减地振荡。我已经尝试完全消除动量并选择非常小的学习率(0.02),但它仍然以每个网络大致相同的振幅振荡(每个网络在一定范围内具有不同的振幅)。此外,所有输入都会产生相同的输出(我在herebefore上发现了一个问题,尽管是针对不同的语言。作者还提到他从来没有让它工作过。)可以查到代码here.总结一下我是如何实现网络的:神经元保存当前权重到它们前面的神经元、这些权重的先前更改以及所有输入的总和。Neuron可以访问它们的值(所有输

【深度学习】Logistic回归算法和向量化编程。全md文档笔记(代码文档已分享)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN),商品物体检测项目介绍,YOLO与SSD,商品检测数据集训练和模型导出与部署。完整笔记代码请移步:请移步这里获取文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦,欢迎大家点赞转发~共9章,60子模块TensorFl

C++ STL学习

C++STL学习目录C++STL学习容器库概览对可以保存在容器中的元素的限制容器支持的操作所有容器都支持的操作或容器成员迭代器迭代器的公共操作迭代器的类型迭代器的const属性迭代器的操作类型迭代器范围使用左闭合区间的编程假定顺序容器顺序容器概述顺序容器的类型和特点确定使用哪种顺序容器顺序容器的操作顺序容器的定义和初始化向顺序容器添加元素初始化和插入操作的关键概念访问操作删除元素的操作特殊的forward_list的操作改变容器的大小vector对象的空间增长策略管理容量的成员函数容器操作可能使迭代器失效额外的string操作构造string的其他方法substr操作关联容器泛型算法容器库概览

HarmonyOS 学习笔记

项目工程架构工程级目录AppScope中Resources存放应用全局所需要的资源文件。Element,工程名称media,工程图标AppScope中app.json5文件,包含工程的配置信息bundleName是包名。例:com.xy.testvendor是应用程序供应商。列:xyversionCode是用于区分应用版本。versionName是版本号。icon对应于应用的显示图标。label是应用名。entry是应用的主模块,存放HarmonyOS应用的代码、资源等。oh_modules是工程的依赖包,存放工程依赖的源文件。build-profile.json5是工程级配置信息,包括签名、

Unity学习笔记(零基础到就业)|Chapter04:C#篇补充到Unity篇过渡

Unity学习笔记(零基础到就业)|Chapter02:C#篇补充到Unity篇过渡前言C#总结补充1.值类型和引用类型有什么区别,他们在值的传递上分别有怎样的特性2.string是引用类型,但是他对外表现出值类型的特性,为什么?3.了解常用的容器,包括Array、ArrayList、List、Dictionary、Stack、Queue、LinkedList(1)Array(2)ArrayList(3)List:泛型集合列表(4)Dictionary:无序的泛型集合(5)Stack(6)Queue:队列(7)LinkedListUnity篇1.什么是Unity脚本生命周期?学习Unity脚本

音视频学习(二十)——rtsp收流(udp方式)

前言本文主要介绍通过udp方式实现rtsp拉流。流程图流程说明:相较于tcp方式“信令+数据”复用同一连接拉流,udp方式拉流“信令+数据”采用不同的连接,信令传输采用tcp,流数据传输采用udp;客户端向服务端(设备等)发起tcp请求,用于后续信令交互;tcp连接成功后,开始rtsp信令交互(describe、setup、play等),rtsp链路需要保活;客户端选择两个未用的端口创建udp链路,一个用于rtp数据传输,一个用于rtcp数据传输;连接成功后,服务端(设备等)发送数据至客户端;客户端对数据解复用、解码、播放;设计客户端向服务端(设备等)发起tcp请求:创建socket、conn

分布式事务完美解决方案:消息中间件(kafka)+ 本地事物 + 消息校对

前言分布式事务是要保证多个服务下的多个数据库操作的一致性。分布式事务常见解决方案有:二阶段、三阶段和TCC实现强一致性事务,其实还有一种广为人知的方案就是利用消息队列来实现分布式事务,保证数据的最终一致性,也就是我们常说的柔性事务。本次使用MQ+本地事务+消息校对的方式来实现分布式事务。案例描述有两张银行卡为bankcard1和bankcard2,且这两张银行卡存在于不同的服务中,bankcard1存在于payment服务中,专门用于转账支付,bankcard2存在于collection服务中,用于接收收款。下面为了方便讨论,将转账的payment服务记做主服务,收账的collection服务

【AI Agent系列】【MetaGPT】总结这段时间学习MetaGPT的一些学习方法和感悟

跟着《MetaGPT智能体开发入门》课程学习了近两周,原本是抱着试试看的心态,没想到自己竟然全程跟了下来。期间踩坑颇多,但也收获颇多,特写个总结回顾一下课程内容和沉淀下自己的收获,同时把我的学习方法记下来,希望后来学习的人能从中获得一点点的灵感或方向。文章目录0.个人背景1.我的学习方法1.1先跑通demo1.2搞清数据流1.3有选择地看源码2.从一个坑开始,看智能体运行机制3.本次课程的收获和感悟3.1收获3.2感悟4.MetaGPT入门系列文章0.个人背景通过标题序号也可能猜出来,下标从0开始,我是一个程序员,不过是C++程序员。Python:能写helloworld,零零碎碎的知识,不系

MBTI+大模型=甜甜的恋爱?美国新年AI裁员潮;中国大模型人才分布图;20分钟览尽NLP百年;Transformer新手入门教程 | ShowMeAI日报

MBTI+大模型=甜甜的恋爱?美国新年AI裁员潮;中国大模型人才分布图;20分钟览尽NLP百年;Transformer新手入门教程|ShowMeAI日报日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦!🉑GenAI是美国「2024年裁员潮」罪魁祸首吗?来看几组数据www.trueup.io/layoffs补充一份背景:👆上方链接是TrueUp网站关于科技行业裁员、招聘、股票等信息的汇总页面,其中「TheTechLayoffTracker」实时密切追踪着全球科技公司的裁员信息,覆盖大型科技公司、科技独角兽和初创公司等最近美国科技公司出现了新一轮的「裁员潮」。据TrueUp汇总,2

C++11 交叉编译器/标准库随机分布再现性

虽然随机引擎需要在每个编译器上给出相同的数字序列。至少有一些随机分布不是,只要求它们满足统计和概率阈值。例如:#include#includeintmain(){std::mt19937foo;std::uniform_int_distributionbar(0,1000);for(inti=0;i针对(我的版本)libstdc++编译时将打印808,针对libc++编译时将打印89。无论给定什么样的合规环境,哪个标准提供的分布函数(如果有的话)都能保证产生一致的结果? 最佳答案 不幸的是,从N3936(C++14最终草案)开始,没