当我们在做移动端的时候，会遇到如下图样式： 1 background: linear-gradient(to top, #fff, #0000); 2 background: linear-gradient(to top, #fff, transparent);/*安卓上均可实现上图所示效果，IOS则呈现如下图兼容问题 */ 这时候就需要做兼容处理了，建议以后处理渐变透明使用#f
repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta_0,\theta_1)\) \((for\ j = 0\ and\ j = 1\)) } \(\alpha\): 学习率 如果学习率太小，梯度下降将很慢 如果学习率很大，梯度下降会越过最小值。可能不会收敛，甚至发散 就
2021-12-19 自编码器 nn.Linear详解（参数不懂） pytorch的nn.MSELoss损失函数
"Non-Linear regression is a type of polynomial regression."这个说法是不准确的。
@keyframes move1 { from{transform: rotate(0)} to{transform: rotate(360deg)}} 指定的变化时发生时使用％，或关键字"from"和"to"，这是和0％到100％相同 move1是名字是下面animation的动画名字 #box{ margin: 100px auto 0;
"线性SVM" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm data = np.array([ [0.1, 0.7], [0.3, 0.6], [0.4, 0.1], [0.5, 0.4], [0.8, 0.04], [0.42, 0.6], [0.9, 0.4], [0.6, 0.5], [0.7, 0.2
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=
这是一个在九宫格基础上使用shader画出的半透明亮线。至于如何在九宫格特性sprite上面进行均匀画线，请看另一篇文章： CocosCreator Effect (Shader) - 反九宫格补偿 当然，这张图如果没有经过打包，所取得的结果是正常的。但是一旦进入图集打包，则会得到左图的错误结果。 处理方式
序言 顾名思义，mobilenet面向移动端的网络计算模型。 MobileNet系列是很重要的轻量级网络家族，2017年Google出品后，迅速衍生了V1/V2/V3三个版本。 网络结构 图解 MobileNetV1 MobileNetV2 MobileNetV3 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 详解 MobileNetV1 一言以蔽之，见图
PyTorch中向量默认为行向量！（和习惯相反） 以nn.Linear()为例： Applies a linear transformation to the incoming data: y = x A
声明： 1、 学生刚开始学习python，代码会有很多不严谨，也较为粗糙，单纯用于广大网友参考，希望能起到一定的帮助 2、 如果要转载，请标记出来源 3、本文纯粹用于技术练习，请勿用作非法途径 4、如果有问题请在评论区指出，虚心接受立马改正 做题途中所遇问题： 无 代码块： 在这里插入代码片 #
动画可以不用鼠标触发，可以自动、反复的执行某些动画。 属性： 动画名字参照css类选择器命名 动画时长和延迟时间别忘了带单位 s infinate 无限循环动画 alternate 为反向 就是左右来回执行动画（跑马灯） forwards 动画结束停留在最后一帧状态 linear 让动画匀速执行 使用
1.基础语法 (1).注释 //注释 /* 1.单行注释 + //开头,后面书写注释 + 会在编译的时候被忽略掉 + 开发注释 2.多行注释 + /**/ + 在两个星号之间书写注释 + 会在编译的时候被保留下来 + 但是将来打包的时候,会被忽略掉 3.强力注释 + /*!
近日，FAIR的最新论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 提出了一种更简单有效的用于ViT无监督训练的方法MAE，并在ImageNet-1K数据集上的top-1 acc达到新的SOTA：87.8%（无额外训练数据）。 自从ViT火了之后，一些研究者就开始尝试研究ViT的无监督学习，比如Mocov3用对
需求要求实现如下效果： 实现方式 <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=devic
1 <body> 2 <style> 3 span { 4 /* background:linear-gradient(to right,rgb(119, 149, 173),rgb(148, 139, 139)); */ 5 color: gray; 6 position: relative; 7 font-size: 16px; 8 } 9 span::
线性回归 是一种常用的统计方法，我们可以用它来理解两个变量 x 和 y 之间的关系。但是，在进行线性回归之前，首先要确保满足四个假设： 1.线性关系：自变量x和因变量y之间存在线性关系。 2. 独立性： 残差是独立的。特别是，时间序列数据中的连续残差之间没有相关性。 3. 同方差性： 残差在
机器学习（李宏毅）学习笔记1——Linear Regression Step1 Model（模型假设，选择框架结构）Step2 Goodness of Function（模型评估，判断模型好坏）Step3 Best Function（最佳模型）Gradient Descent（梯度下降）一个参数：两个参数 问题优化模型优化步骤优化Regularization（正则化） Step1 Model（模
-1. #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int n; int m; class Point{ public: int x; int y; char flag; }; class Linear{ public: int c; int a; int b; }; //检查是否在一边 int isSame1(Point p1,Point p2,Linear l
Have some function \(J(\theta_0,\theta_1)\) Want \(\begin{matrix} min\\ \theta_0,\theta_1 \end{matrix}\) \(J(\theta_0,\theta_1)\) Outline: Start with some \(\theta_0, \theta_1\) Keep changing \(\theta_0, \th
论文题目：《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding 》 发表时间：Science 2000 论文地址：Download 简介 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE)重要的降维方法。 传统的 PCA，LDA 等方法是关注样本方差的降维方法，LLE 关注于降维时保持样
推荐系统（五）wide&deep 推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）Factorization Machines（FM）推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM） 这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇
题意：给一个长度为N=2e20的序列，初始每个序列的值为-1，这里记为数组a 问Q个问题，每次输入t和x 当t=1时，令h=x，当a[h%N]=-1时，令a[h%N]=x，否则h++，直到赋值了为止 当t=2时，输出a[x%N]。 解法：用并查集将已经赋值过的x,与x+1合并即可,就是令f[x]=x+1 #include<bits/stdc++.h> #define fo(i,a,
渐变：文字渐变，按钮背景渐变 /*文字渐变效果*/ .text{ background-image: linear-gradient(135deg, deeppink, deepskyblue); -webkit-background-clip: text; color: transparent; } /*按钮背景色渐变*/ button{ background: linear-gradient(#e6
今天是web前端教学实习第三天。 所学内容: 1. shadow 阴影 阴影分为盒阴影和文字阴影 盒阴影box-shadow 盒阴影的四个值:横向偏移量 纵向偏移量 模糊距离 阴影颜色 如 box-shadow: 100px 10px 50px greenyellow; 文字阴影 text-shadow 值同盒阴影 当使用多重阴影时,使用
