参考视频：【小萌五分钟】机器学习 | 交叉验证 Cross-Validation_哔哩哔哩_bilibili 如图，比如将所有数据分训练集（Training）,验证集（Validation）,测试集（Test） 训练集：训练模型 验证集：代入用训练集训练好的模型，计算一些评价模型好坏的参数，比如准确率（Acc）,用于超参数的选择。具体选择过程
Mac编译Linux可执行文件 Mac电脑编译得到Linux平台64位可以执行程序 CGO_ENABLE=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build Mac编译Windows可执行文件 Mac电脑编译得到Windows平台64位可执行程序 CGO_ENABLE=0 GOOS=windows GOARCH=amd64 go build Linux编译Mac可执行文件 Linux平台
（二）遗传算法（Genetic Algorithm, GA）流程 1. 遗传算法流程2. 关键参数说明 1. 遗传算法流程 一点说明： 在遗传算法中，将 n n n维决策向量 X
1、交叉熵的来源 一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大的关系，一句话如果需要很多外部信息才能确定，我们就称这句话的信息量比较大。比如你听到“云南西双版纳下雪了”，那你需要去看天气预报、问当地人等等查证（因为云南西双版纳从没下过雪）。相反，如果和你说“人一天要吃三顿饭”，
交叉二五码由美国的Intermec公司于1972年发明。初期广泛应用于仓储及重工业领域。1981年美国开始将其用于运输包装领域。交叉二五条码是一种密度较高的条码。由于条与空均表示信息，没有条码字符间隔，故是连续型条码。由于它可表示不同个数的数字字符，所以是一种非定长的条码。
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)？ 信息论的主要关注点之一是量化
1. 下载boost git clone https://gitee.com/add358/boost.git 2. 对boost进行进行交叉编译 2.1 查看boost库 sudo ./bootstrap.sh --show libraries 2.2 选择需要编译的库并增加位置前缀 sudo ./bootstrap.sh --without-libraries=atomic,chrono,context,coroutine,except
这里是引用 这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器 新的改变 功能快捷键 合理的创建标题，有助于目录的生成 如何改变文本的样式 插入链接与图片 如何插入一段漂亮的代码片 生成一个适合你的列表 创建一个表格 设定内容居中、居左、居右 SmartyPants 创建一
需要先安装arm-Linux编译链 安装教程：交叉环境安装以及交叉编译 - Leo's Notes (leoc.top) 首先将gcc-linaro-7.4.1-2019.02-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz解压至自建目录/usr/local/ARM-toolchain ,并重命名为arm-gcc-7.4.1 tar -xvf gcc-linaro-7.4.1-2019.02-x86_64_aarch64
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 图像分类任务 我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值： 模型1： 预测真实是否正确 0.
在各类工程项目中安全管理工作一直是作为贯穿全部施工周期的一项工作在进行，这个是硬性的不能忽视的部分，公路施工项目也不外乎如此进行，在建设阶段中，由于人力和设备等融合交叉进行作业，而设备是冰冷的机器，有了安全方面的疏忽会造成较大的影响，才需要将安全管理工作重视并切实的抓起
在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。 如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东西 - 未来
信息论 交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1、信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下： 事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B：中国队进入了2018世
前言 在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。 如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东
海思开发专栏 上一篇：《Hi3516开发笔记（七）：Hi3516虚拟机交叉开发环境搭建之交叉编译Qt》下一篇：《Hi3516开发笔记（九）：在QtCreator开发环境中引入海思sdk的bsp包，运行显示Qt界面》敬请期待… 前言 前面交叉编译好了qt，安装好了QtCreator，本篇与上一篇连接紧密，在上一篇的基础上
交叉事件测试 交叉测试又叫冲突测试或者干扰测试。是指一个功能正在执行过程中，另外一个事件或操作对该过程进行干扰的测试。如：在运行过程中接听电话等。 测试点： APP运行时接打电话（要出现接听电话的界面）APP运行时接收/发送短信息APP运行时查看应用消息推送APP运行时插拔耳机AP
这是gcc 9.2 这是gcc 10.3 下面路径的gnu工具不确定能下载： https://snapshots.linaro.org/gnu-toolchain/
我们讲营销，就是讲营销思维，营销思想和营销思路，因此我们一直强调，做营销千万不能用固有的思维去思考，而需要善于去通过发散思维、跨域思维等进行多方位思考，这可以让我们对问题能有更多的解决方法。这里我们将分享一下，成功运营的小程序，是如何通过跨领域交叉来进行高效率的用户流量获取
GitEA的交叉编译 gitea官方提供的arm版本，为armel版本（即[soft-float ABI]），与ubuntu ports的armhf版本是不兼容的。 因此需要手工交叉编译一个GitEA来。 1.环境 Host环境：Ubuntu 18.04.5 (PC) 编译工具链：arm-himix200-linux（解包自arm-himix200-linux.tgz，据说来自Hi3516dv300SDK），海思提
目录 前言一、交叉验证（Cross-Validation）1-1、LOOCV（Leave-One-Out Cross Validation）1-2、K-fold Cross Validation1-3、k的选取 二、K折交叉验证实战。总结 前言 交叉验证的由来：在机器学习的过程中，我们不能将全部数据都用于数据的模型训练，否则会导致我们没有数据集对该模
今年10月份第一次接触包装设计后，不免出现许多类似多个包装平铺类型的效果图，一开始是使用克隆两个对象（源对象+旋转90度的对象），然后切换迭代的方式实现。 另外一种方式今天突发奇想，用简易效果器旋转90度，再通过着色器域-棋盘格来作用控制。 棋盘格的运算貌似是格子数量=克隆对象，如
表之间的数据匹配（生成交叉表）--sql 创建表、添加数据 CREATE TABLE CourseMaster ( course_id int not null primary key, coures_name varchar(20) ); CREATE TABLE OpenCourses ( month int, course_id int not null , CONSTRAINT fk_course_id FOREIGN KEY (course_id) REFE
CE：Categorical Cross Entropy 多目录交叉熵 BCE：Binary Cross Entropy 二分类交叉熵 在二分类中：类型为1时，越靠近1，loss值越小；同理0也如此 MSE：均方误差 ，均方误差（MSE）是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数
【人工智能导论：模型与算法】 P124 交叉熵；梯度下降法；学习率 P127 信息熵；信息增益 这几个知识点需要科普一下。 交叉熵：度量两个概率分布间的差异性信息。 信息熵：系统有序化程度的一个度量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 信息熵：表示随机变量的不确定性。 条件熵
参见博主之前的博客，里面生成了test目标文件，现在将这个目标文件传到树莓派上，运行出现如下报错信息： 这里因为我的编译平台（x64 Ubuntu操作系统）和目标平台（ARM raspbian操作系统），所以前者编译出来的东西并不能在目标平台上运行。通样的代码，我们直接在树莓派上编译运行是没有问题的（
