在所有CMakelist.txt的最顶部加入如下语句(子目录中也需要加)： # 指定交叉编译的目标系统，此处为arm-linux-gnueabihf，依情形设置 SET(CMAKE_SYSTEM_NAME arm-linux-gnueabihf) set(triple arm-linux-gnueabihf) # 指定C编译器set(CMAKE_C_COMPILER "/usr/bin/arm-linux-gnueabihf-
ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，这是为什么呢？ 交叉熵简介： 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解以
AutoRec 基于自编码的思想，比如对物品的评分向量或者用户的评分向量进行预测，更具预测出来的结果进行推荐。 DeepCrossing 对类别特征进行embedding，数值特征不变，然后将所有特征向量进行拼接，后面再接残差模型结构。 NeuralCF 分别对用户特征和物品特征进行建模，并将隐向量拼接，然后进
目录 1 引言 2 cross toolchain的介绍与选择 2.1 命名规则 2.2 gnueabi和gnueabihf的区别 3 cross toolchain的安装 3.1 验证环境与配置 3.3 安装 5 应用 5.1 测试 参考 1 引言 交叉编译工具链分为32位和64位版本，这样区分的来源是：ARM公司2011年11月公布ARMv8A 64b
一、概述 1.1、介绍 Valgrind是一套Linux下，开放源代码（GPL V2）的仿真调试工具的集合。Valgrind由内核（core）以及基于内核的其他调试工具组成。内核类似于一个框架（framework），它模拟了一个CPU环境，并提供服务给其他工具；而其他工具则类似于插件 (plug-in)，利用内核提供的服务完成各种特
这里将会主要对深度学习的总结，传统的推荐模型例如矩阵分解MF，逻辑回归LR、FM、LS-PLM等不再赘述，但是这些模型毕竟是推荐算法的鼻祖，其推荐原理值得每个人去研究，或者在之后的工作中可以受到启发；在随着神经网络的出现和应用，深度学习的处理复杂特征的优势和将特征工程模型化
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作
转载——原文地址 www.likecs.com 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训
本文已同步至公众号，欢迎关注。 目录 第一节 什么是多标签和多分类 第二节 什么时候用多标签和多分类 第三节 多分类怎么做 第四节 多标签怎么做 第五节 交叉熵 （5.1）什么是交叉熵？ （5.2）交叉熵与KL散度 （5.3）如何计算交叉熵 （5.3.1）两种离散概率分布 （5.3.2）计算分布之间的交叉熵 （5.3.3）计
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19518介绍模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？在本文中，我们将探讨可能的原因。我们还将研究交叉验证的概念以及执行它的一些常用方法。 目录为什么模型会失去稳定性？什么是交叉验证？交叉验证的几种常用
编码是建立 基因型 与 表现型 的映射关系 编码原则 完备性（completeness）：问题空间的所有解都能表示为所设计的基因型； 健全性（soundness）：任何一个基因型都对应于一个可能解； 非冗余性（non-redundancy）：问题空间和表达空间一一对应 二进制编码 解决常规问题最常用的编码方式 编码原则
Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 推荐原文链接（排版精美）：https://mp.weixin.qq.com/s/94qCM6Kim0UaqAr6HaGpiQ 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本
今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。根据热力学第二定律，一个孤立系
ghostscript9.26交叉编译 测试命令 ./gs -q -dBATCH -dSAFER -dQUIET -dNOPAUSE -sPAPERSIZE=a4 -r300x300 -sDEVICE=pbmraw -sOutputFile=output.pbm iuput.pdf 交叉编译步骤 下载解压 找到需要的版本https://github.com/ArtifexSoftware/ghostpdl-downloads/releases下载
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念。[白话解析] 带你一起梳理Word2vec相关概念0x00 摘要本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Wo
交叉类型是将多个类型合并为一个类型。 这让我们可以把现有的多种类型叠加到一起成为一种类型，它包含了所需的所有类型的特性。 示例 interface Person { name: string age: number } interface Student { school: string } // ✅正确 const stu: Person & Student
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复
不少同学喜欢使用ubuntu进行嵌入式开发，但缺少不少开发环境和工具，以下为个人多年总结的配置环境脚本，供大家参考。 如sh的配置、vim的配置、smb配置等。可以直接保存为ubuntu.sh ， 然后在系统下执行。#!/bin/sh #change /bin/sh ln -sf bash /bin/sh # add 32 bi
一、实现网页的交互 1、首网页界面内打开其他网页 static和templates同级别目录 网页名称放入templates文件中 css、js等内容放入static下级目录assets文件夹中。 2、.py端口 #-*- coding = utf-8 -*- #@Time : 2021/4/11 18:29 #@Author : 相岭君 #@File : demo1.py #@Softw
一、二分类损失函数 1.1 从一个简单的实例说起 对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如： 模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4] 需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid
flex弹性布局 采用flex布局的元素称为容器，它所有的子元素都成为容器的成员，这个就叫项目。 容器默认存在两根轴：水平的主轴（main axis）和垂直的交叉轴（cross axis）。主轴的开始位置（与边框的交叉点）叫做main start，结束位置叫做main end；交叉轴的开始位置叫做cross start，结束位置叫做c
学习笔记，仅供参考，有错必纠 关键词：复杂网络；社区发现；交叉熵； 一种基于交叉熵的社区发现算法 摘要 作为复杂网络中的一个极其重要的研究领域，社区结构的搜寻和发现研究具有重要的应用价值 ． 该文将信号处理领域的交叉熵概念引入到网络社区结构的发现算法中，提出了一种基于交叉熵
一、交叉编译是什么？ 交叉编译就是“我帮你做了你不擅长或者不能做的编译工作”。交叉编译通常出现在以下场景： 一台机器不能进行编译工作一台机器能进行但编译过于缓慢 那么怎么解决这个问题呢？用另一台性能较好的机器帮助完成编译，这过程需要安装对应平台的交叉编译工具链，它通
先来看交叉熵的公式： H(P,Q)=∑xP(x)log(1/Q(x))=-∑xP(x)log(Q(x)) 在神经网络中，交叉熵的p指的是真实值，而q则是模型输出的预测值。 分类任务输出结果我们用一个列向量向量y=[y1 ,y2 ,...,yn ]T来表示，如果结果判别为第i类，则只有yi为1，其余都为0。（这种向量也被称为one-hot
