代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Feb 23 20:37:01 2022 @author: koneko """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def mean_squared_error(y, t):
上采样/下采样 下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中的样本数据量相同，且以数据量少的一方的样本数量为准。上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。 下采样 获取数据时一般是从分类样本
Cortex-M3/4 一些调试技巧 今天主要总结下这段时间在没有 调试器 情况下，解决 bug 的一些辅助调试手段。 在没有 调试器 的情况下，进行代码调试的手段就只有 log 大法，为了能够尽可能详细地输出有用的调试信息，往往我们需要将 调用栈 、R0- R15 寄存器、SCB、中断状态、线程状
线性模型实战——玩具样例（Toy Example） 对于已知真实模型的玩具样例(Toy Example)，我们直接从指定的
#往往loss function是非凸的，没有解析解,我们需要通过优化方法来求解。 #caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。 Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),
#include<cmath> #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<bitset> using namespace std; typedef long long ll; const int N = 2e5 + 10; int n, m; string s; int sx[N], sy[N]; int x, y; vector<int> a,
本部分只是字符串Hash的一些操作和习题的笔记 想了解其中原理和更多知识可以点击此处 Hash基数： 131 Hash大模数：1e9+7， 19260817，89999794200117649，999999786000011449，998244353 字符串Hash的应用 字符串匹配 多项式Hash处理，然后，比较两个字符串子串的Hash是否相同来判断字符串是否
关于『进击的Markdown』:第四弹 建议缩放90%食用 美人鱼（Mermaid）悄悄的来，又悄悄的走，挥一挥匕首，不留一个活口 又是漫漫画图路... 女士们先生们，大家好！ 我们要接受Markdown和Mermaid的洗礼了呢 Markdown 语法真香(日常安利) ( 进击吧！Markdown！) M
AREA MYDATA, DATA AREA MYCODE, CODE ENTRY EXPORT __main __main MOV R0, #10 MOV R1, #11 MOV R2, #12 MOV R3, #13 ;LDR R0, =func01 BL func01 ;LDR R1, =func02 BL func02 BL func03 LDR LR, =func01 LDR PC, =func03 B . func01 MOV R5, #
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 给出一个n长的数列，再进行m次询问，每次询问询问两个区间[L1,R1]，[L2,R2]， 询问数列第L2到R2个数字每一个数在数列第L1到R1个数中有多少个数字不大于它。 输入格式 第一行两个整数n,m 第二行n个整数，表示数列。
概述 GBDT+LR模型是Facebook于2014年提出的，目的是解决高维特征的组合和筛选的问题。在该模型提出之前，FM、FFM能够实现特征的二阶交叉，但本质上还是属于线性模型的范畴，如果想要扩展到更高阶的特征交叉，则模型的复杂度会很高，难以在实际中应用。Facebook提出了一种利用GBDT自动进行特征
from warnings import simplefilter simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) from sklearn.tree import export_graphviz from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #3：1拆分数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split #乳腺癌
目标：根据泰坦尼克号的数据集完成泰坦尼克号存活预测。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from IPython.display import Image plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcPar
以下学习笔记来自Datawhale组队学习的数据分析课程第二章，此次数据分析课程主要是完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 链接：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 模型建立与评估 数据导入 导入基本库和plt配置 import pandas as pd import
这是一组包含13个lr、DNG和CameraRAW Xmp的一组人物摄影调色lr预设插件，会使您的摄影作品明暗处理对比明显，让您的作品更加明亮有活力。 下载地址：https://www.macz.com/?id=NzY5NTA5Jl8mMjcuMTg3LjIyNC45Mg%3D%3D
工作流是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。工作流建模，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则，在计算机中以恰当的模型表达并对其实施计算。工作流所解决的主要问题就是为实现某个业务目标，利用计算机在多个参与者之间按某种预定规则自动传递
内容 生成 LR(1) 规范项集族 构造 LR(1) 分析表 自动机和分析表可视化 基于栈的自顶向上分析器 二义性文法处理（本程序中遇冲突直接覆写，可自由调整） # 项：(prod_id, dot_pos, ahead) import copy def closure(prods, ps, first): ps = ps[:] for (prod_id, dot_pos, ahea
在做裸机开发前，我们要掌握一些基础的ARM汇编语法，因为即使后面我们用C去写驱动，也要用汇编去执行配置指针、中断、清除session等操作。我们使用的芯片是I.MX6UL，这是款Cortex-A7的内核芯片，所以使用的就是Cortex-A的汇编指令，这里有两份资料可以参考点击下载(提取码：l1rg)。还好我们
神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现 一、SGD二、Momentum-动量三、AdaGrad四、Adam 一、SGD 右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步。 class SGD: """随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）""" def __init_
浅析arm的异常、中断和arm工作模式的联系 - 宋桓公 - 博客园 异常与中断介绍 - 知乎 【嵌入式Linux基础】3.异常与中断 - 知乎 别人的帖子都写得很清楚，俺就随便写写加深印象 arm有一个异常向量表，分别对应七种模式状态，大部分时候在user模式 当发生异常中断时，就会停止当前动作
逻辑回归 前面用sigmoid函数实现了基本逻辑回归的二分类，感兴趣的童鞋点击###python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归 >> 目录 逻辑回归前言一、多0-1分类器1.OVO2.OVR3 OvO vs OvR： 二、softmax多分类1
现象和原因分析 在能确定模型正常的情况下，可能是优化器没有设置正确，一定要加上weight decay的正则化项，和时间衰减的学习率； 也有可能是学习率太大，梯度爆炸 也可以添加权重初始化项。 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=params.LR, weight_decay=0.00001) lr
（原创） 本文讨论逻辑斯蒂回归 1. 逻辑斯蒂分布 是分布函数形如 1/（1+exp(-x）)的分布，（注：可以加入参数平移或者拉伸） 对于中心（0,1/2）中心对称，且在中心附近增长较快 2. 线性参数化，的二项逻辑斯蒂回归 输出分类为二分类，0和1，在x输入下，算这两个输出概率 输出1的概率 =exp(wx+b)/(1+exp(wx+b)
编译程序的逻辑结构 编译程序逻辑结构上至少包含两大阶段 分析（Analysis）阶段 理解源程序，挖掘源程序的语义 综合（Synthesis）阶段 生成与源程序语义上等价的目标程序 编译程序的前端、中端和后端 前端（Front End） 实现主要的分析任务 通常以第一次生成中间代码为标志 后端（Back
# MATLAB远程桌面打开失败解决办法 本文摘录自文章 MATLAB远程桌面打开失败解决办法 打开MATLAB安装目录，找到licenses文件夹，用记事本打开license_standalone.lic文件，在每一行加上 TS_OK，即可。 INCREMENT Aerospace_Blockset MLM 369 permanent uncounted VENDOR_STRING=vi=0:at=2
