目录 1、大型数据集的学习 2、随机梯度下降法 3、小批量梯度下降 4、随机梯度下降收敛 1、大型数据集的学习 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？ 以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都
Lacus 求： \[\Large C_m^n~mod ~p \]则： \[\Large C_m^n~mod~p=C_{\frac{m}{p}}^{\frac{n}{p}} \times C_{m~mod~p}^{n~mod~p}~mod~p \]由于 \(C_{m~mod~p}^{n~mod~p}\) 上下两项都比 \(p\) 小，可以直接套组合数公式。 而前面 \(C_{\frac{m}{p}}^{\frac{n}{p}}\) 可以继续套lucas求解
山东大学机器学习实验6报告 实验学时： 4 实验日期：2021.11.29 文章目录 山东大学机器学习实验6报告实验题目：Experiment 6 : K-Means实验目的实验环境软件环境 实验步骤与内容了解K-MeansK-Means (Lloyd 1957)Loss Function K-Means ObjectiveChoosing KTask Description:Ex
1.单变量正态分布 单变量正态分布概率密度函数定义为：\[\Large\rho (x) = \frac{1}{{\sqrt {2\pi \sigma } }}e{^{ - \frac{1}{2}(\frac{{x - \mu }}{\sigma })^2}}\] 其中，μ为随机变量x的期望，${\sigma ^2}$为x的方差，${\sigma}$为x的标准差。 \[\Large\mu = E(x) = \int_{ - \inf
点云初学者，有理解错误的欢迎提出。 简述 问题：对点云上的每个点进行标签标注的成本高昂 目的： achieve a performeance comaprable with a fully supervised baseline given the extremely-sparse annotations。【弱监督下的点云语义分割】。 实验所采用的数据集： ScanNet-v2 S3DIS
可以选择在http{ }中设置：client_max_body_size 200m; 可以选择在server{ }中设置：client_max_body_size 200m; 还可以选择在location{ }中设置：client_max_body_size 200m; 三者有区别设置到http{}内， 控制全局nginx所有请求报文大小设置到server{}内， 控制该server的所有请求报
\[{\Large \mathbb{No \ hay \ cosa \ mas \ feliz \ en \ el \ mundo \ que \ ver \ tu \ sonrisa \ mi \ Miffy}} \] Task 1 \(\mathcal{Prob:}\) \((3x - 2y)^{18}\) 的展开式中， \(x^5y^{13}\) 的系数是什么？\(x^8y^9\) 的系数是什么？ \(\mathcal{Sol:}\) 由二项
第一种： css： <style type="text/css"> * { margin:0px; padding:0px; } .zhezhao { width:100%; height:100%; background-color:#000; filter:alpha(opacity=50); -moz-opacity
目录快速傅里叶变换FFT用途前置知识系数表示法点值表示法单位负根定义性质快速傅里叶变换FFT快速傅里叶逆变换作用方法与推导 快速傅里叶变换FFT 用途 \(\operatorname{FFT}\)算法支持在\(O(n log n)\)时间内计算两个\(n\)度的多项式的乘法。也可以用来加速大整数乘法运算。 前置
提交记录 \(A.\)线段求并，而且线段长度一样，乱做即可。 \(B.\)考虑到只有四种不同的体积且连续。 所以设\(\large f_{i,j,k}\)表示前\(\large i\)个物品取了\(\large k\)且\(\large -w_1\)的和为\(\large j\). \(\large j\)只要枚举到\(\large 3n\)。 \(\large f_{i,j,k}=max(f_{i-1
Get请求导致的异常：Request header is too large 2021-10-12 13:46:33.627|INFO|10436|http-nio-8923-exec-10|oes-csas-words||||org.apache.juli.logging.DirectJDKLog.log-182|Error parsing HTTP request header Note: further occurrences of HTTP header parsing error
使用命令fontsize{字号pt}{行距pt}可以任意调节字体的大小。写文章的标题或者书名、报告名的时候，都可以使用。 其他时候可以使用系统常用的字号控制命令： \tiny\scriptsize\footnotesize\small\normalsize\large\Large\LARGE\huge\Huge
昨天晚上被教练暗中怼了一波，然后让我们认真想题。 也觉得是这样的，所以决定以后每天都写日志。 然后今天是想思维题。 \(\text{Sports Festival}\) 有 \(n\) 个人和 \(m\) 个活动，每个人对所有活动有一个喜爱顺序。 你可以自由决定每个活动是否开展，随后每个人会选择开展的最喜爱的
When a large data chunk is to be generated by a function, it can be either acquired from the function’s return value or passed by reference or pointer as an in/out variable. According to my development experience, I have summarized the following principle
Inductive Representation Learning on Large Graphs abstract1.introduction3.proposed method：GraphSAGE3.1 embedding generation（forward propagation）algorithm3.1.1 relation to the Weisfeiler-Lehman Isomorphism Test3.1.2 neighborhood definition 3.2 learning the
"100 " : Continue "101 " : witching Protocols "200 " : OK "201 " : Created "202 " : Accepted "203 " : Non-Authoritative Information "204 " : No Content "205 " : Reset Content
Luogu P1177 【模板】快速排序 \(\Large{AC}\) 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,a[100010]; bool cmp(int x,int y){ return x<y; } signed main(){ cin>>n; for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; sort(a,a+n,cmp);
下面是李宏毅老师总结的表格。小批次和大批从中的这个大和小的概念指的是一个批次中数据个数的多少。 下面内容是对这个表格的解释。 ①在无并行处理的情况下，小批次的数据处理的更快，大批次的数据处理地慢一些（处理完一次后就进行一次参数的更新）。 ②GPU具有并行处理数据的能力，
给出一个长度为 n 的单链表和一个值 x ，请返回一个链表的头结点，要求新链表中小于 x 的节点全部在大于等于 x 的节点左侧，并且两个部分之内的节点之间与原来的链表要保持相对顺序不变。 复杂度要求： 时间 O（n） 空间 O（1） 思路：新建一个比x小的部分的头，再建一个比x大的部分的头，然
Alias采样过程分析 学习来源： 1、时间复杂度O(1)的离散采样算法——Alias method 2、Alias采样算法 程序实现 import numpy as np def alias_setup(probs): K = len(probs) q = np.zeros(K) J = np.zeros(K, dtype=np.int) smaller = [] larger = []
今天生产上遇到上述的bug： 系统变量innodb_large_prefix开启了，则对于使用DYNAMIC或COMPRESSED行格式的InnoDB表，索引键前缀限制为3072字节。如果禁用innodb_large_prefix，不管是什么表，索引键前缀限制为767字节。 上述的bug很明显是索引超出了限制的长度767（我司生产上innodb_lar
题目 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支
问题分类 mysql，utf-8，utf8mb4 问题描述 开发环境执行项目相关的sql建表语句时正常，但是将该sql语句放到QA测试环境的数据库上执行时，出现报错：Specified key was too long：max key length is 767 bytes。 原因分析 报错提示很明显，建表语句中有一个字段是varchar(200)
CF438E The Child and Binary Tree 本文版权归 Azazel 与博客园共有，欢迎转载，但需保留此声明，并给出原文地址，谢谢合作。 原文地址：https://www.cnblogs.com/Azazel/p/15182481.html 题意 \(~~~~\) 给出 \(n\) 个权值 \(c_i\)，求有多少棵二叉树，其所有的点权均在这些权值之中且点权
问题说明： 在IAR中想“Goto Definination of printf”时，弹出“the file is too large to open in the editor” 解决办法： 在工程设置“Options”----》“General Options”----》“Library Configuration”中的 Library设定为“Full”，就可以了
