num_folds = 5 k_choices = [1, 3, 5, 8, 10, 12, 15, 20, 50, 100] # k_choices = [1, 5] x_train_folds = [] y_train_folds = [] # x_train_folds = np.array(np.split(x_train, num_folds)) # y_train_folds = np.array(np.split(y_train, num_folds)) x_train_folds =
''' Author: huajia Date: 2021-11-22 14:57:01 LastEditors: huajia LastEditTime: 2021-11-23 14:18:13 Description: 略略略 ''' import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * x = np.arange(0.01, 1
#第一步选择编译链，创建一个目录将源文件放到里面，作为编译目录 CC = arm-hismall-linux-gcc CPP = arm-hismall-linux-g++ AR = arm-hismall-linux-ar #这里是生成的库名字 TARGET = libxxx.a SOURCES = $(wildcard *.cpp) $(wildcard *.c) OBJS = $(patsubst %.cpp,%.o, $(SOURCES
需要工具: 1. eclipse eclipse IDE for embedded C/C++ 2.arm-none-linux-gnueabi 上面两个安装完成后 打开eclipse 创建项目 项目创建完成,然后再添加个c文件,更改下项目设置,最后编译下 // 添加到文件中#include <s
目录 2.1 基础知识 2.2 复杂度学习率 1.复杂度 2.学习率 2.3 激活函数 1.sigmoid函数 2.tanh函数 3.relu函数 4.leaky-relu函数 2.4 损失函数 1.均方误差 2.自定义损失函数 3.交叉熵损失函数 4.softmax与交叉熵结合 2.5 缓解过拟合 正则化 2.6 优化器 1.SGD 2.SGDM 3.Ad
为什么softmax 里面要用交叉熵？这个问题之前困扰我挺久的，但这两篇博文完美解答了我的疑惑。 交叉熵、相对熵和负对数似然的理解 - 最大的梦想家的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/268171298 Kullback-Leibler(KL)散度介绍 - 灰灰的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu
MySQL中的内连接，左连接，右连接，全连接，交叉连接等相关总结 先看库表： 表A，test_user： 表B，test_money： 说明：user表的id对应money表的user_id,其中，id为2,4的用户没有对应的账户； 而user_id为18的账户没有对应的user；这样是为了更明显的看出以下连接方式的区别； 1.内连接： 内连接查询操
参考链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/577936758 信息熵：通过度量信息，来描述信息熵。 概率描述的是事件发生的确定性，熵表示的是事件发生的不确定性。 选取抛硬币这一不确定性事件作为度量，信息熵是1bit(两种等概率的可能，用bit来描述） （1）等可能事件： 通过对不确
1、将交叉编译工具链压缩包拖到虚拟机的某个目录下 或者使用命令 cd进入到你的共享文件夹下，cp拷贝压缩包到你的linux 自定义的文件夹下。 2、打开终端，进入该目录 3、解压 sudo tar -xzvf gcc-4.6.4.tar.gz（名字根据实际文件名替换） 注意：解压时，压缩包的名字可以使用tab
现在的训练可能很少用到交叉验证（cross-validate）， 因为我现在处理的数据集规模庞大，如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一
1、Flex为弹性布局，用来为盒状模型提供最大的灵活性。 任何一个容器都可以指定为Flex布局。 .box{ display: flex;} 行内元素也可以使用Flex布局：display: inline-flex; 2、justify-content: flex-start：左对齐（默认值）flex-end：右对齐center： 居中space-between：两端对齐，项目之间的间隔
435. 无重叠区间 原始题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals/ 给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。 注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。 示
原题链接 解析： 本题有目前官方解法只有枚举归纳法，主要的思想是通过列举出所有路径交叉的情况或者不交叉的情况。本博客使用了了列举出不交叉情况的解法，主要是因为本人非常喜欢螺线这个形状，且本题不交叉的情况基本都是螺线型。（本题的路径仅允许逆时针，所以不交叉的路径只可能是
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录 文章目录 前言 题目要求 解题步骤 总结 前言 野生程序员刷题效果不佳，用csdn记录一下逻辑混乱者的混论时刻 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 题目要求 给你一个整数数组 distance 。 从 X-
class Solution: def isSelfCrossing(self, distance: List[int]) -> bool: n = len(distance) for i in range(3, n): # 第 1 类路径交叉的情况 if (distance[i] >= distance[i - 2]
给你一个整数数组 distance 。 从 X-Y 平面上的点 (0,0) 开始，先向北移动 distance[0] 米，然后向西移动 distance[1] 米，向南移动 distance[2] 米，向东移动 distance[3] 米，持续移动。也就是说，每次移动后你的方位会发生逆时针变化。 判断你所经过的路径是否相交。如果相交，返回 true
关键：找规律 1.第一条线和第四条线相交 2.第一条线和第五条线相交 3.第一条线和第六条线相交 class Solution { public: bool isSelfCrossing(vector<int>& distance) { int len=distance.size(); if (len<4) return false; for (int i=3;i
题目： 给你一个整数数组 distance 。从 X-Y 平面上的点 (0,0) 开始，先向北移动 distance[0] 米，然后向西移动 distance[1] 米，向南移动 distance[2] 米，向东移动 distance[3] 米，持续移动。也就是说，每次移动后你的方位会发生逆时针变化。判断你所经过的路径是否相交。如果相交，返回 t
路径交叉 335.路径交叉题目描述思路：分类讨论Java实现Python实现 335.路径交叉 题目描述 路径交叉 思路：分类讨论 首先计算distance长度，如果distance小于4，则必然不会相交，返回false；如果distance长度大于等于4，才开始分类讨论。 distance[i]与distance[i-3]相交：此时必定满
关于交叉编译，在解压工具链之后，需要将工具链的位置配置到path内，方法是： 写入/etc/profile内，然后再执行：source /etc/profile 对于明远智睿编译链：添加的内容是： 对于飞凌的编译链，添加的内容是： export PATH=$PATH:/usr/local/arm/gcc-linaro-5.3-2016.02-x86_64_arm-linux-gnueabih
netdata 交叉编译 前言 netdata 是一个基本上由 C/C++ 开发的系统监控程序，其主要应用于服务器监控；由于使用其技术实现基本上是由 C/C++ ,因此是比较合适于嵌入式的设备监控的，其余的监控一体化方案往往会由于技术栈的问题导致无法移植到嵌入式设备上。 netdata 是可以运行在嵌
上一篇文章主要写了openpyxl散点图的步骤和方法（点我查看上一篇文章），今天补充一下坐标轴选项的几个设置，主要是坐标轴交叉、逆序刻度值、次要坐标轴等，先看看Excel里对应的位置： 一、逆序刻度值 所谓的“逆序刻度值”就是将坐标轴的最大值，最小值
使用Nsight Eclipse Edition上新建CUDA C工程，用JetPack自带的例程在Jetson TX1上进行交叉编译。纯手打，供参考。 PC平台：Ubuntu 16.04(虚拟机) 开发板：Jetson TX1(工具包版本：JetPack 4.6) 1、在主机上搜索软件“Nsight”，双击打开Nsight Eclipse Edition软件(如果没有，则需要在主机上
交叉验证的对应内容 很多博客之中，都会放入以下对应的一张交叉验证的图片： 然而，遍读了这么多博客之后，我还是没有理解交叉验证的真正的原理，经过大量的学习之后，终于算是领悟了交叉验证的方法，今天准备写一篇通俗易懂的博客，来解释交叉验证的内容。 首先给出交叉验证具体的图
该仓库尝试整理推荐系统领域的一些经典算法模型，主要包括传统的推荐算法模型和深度学习模型， 并尝试用浅显易懂的语言把每个模型或者算法解释清楚！此次整理依然是通过CSDN博客+GitHub的形式进行输出， CSDN主要整理算法的原理或者是经典paper的解读， 而GitHub上主要是模型的复现和
