1. 安装启动 a 安装 前提需要先安装node npm install -g whistle w2 -h b 启动 w2 start -p 8899 2 启动完成后，在浏览器中输入127.0.0.1：8899 能看到截图中界面 3. 为浏览器设置代理 下载插件或使用proxifier指定代理（比如设置Windows自带浏览器edge） 配置完成后
1、w2 status: 查看本机运行的 whistle 实例 2、w2 add: 通过本地文件加载规则 3、w2 install plugins [--registry=http://r.tnpm.oa.com]： 安装 whistle 插件（也可以全局安装） 4、w2 uninstall plugins: 卸载插件 5、... 6、w2
NN模型： ref：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 【第三版】 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 实验目标： 理解正向传播过程，熟悉numpy编程。 初始值： w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8 = 0.2, -0.4, 0.5, 0.6, 0.1, -0.5, -0.3, 0.8 x1, x2 = 0.5, 0
高斯模糊函数的升级版本，带剪裁区域。 函数check_rect()是处理剪裁区域矩形。如果不打算剪裁，只需要设置left, top, right, bottom都为0就可以了；另外位图的存储格式是上下反转的，如果正常剪裁的话，只需要设置bottom为 -bottom即可。 bool check_rect(int width, int height, int&
1. 定义 /* * 1.定义 * def cogroup[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))] * def cogroup[W1, W2](other1: RDD[(K, W1)], other2: RDD[(K, W2)]) * : RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W1], Iterable[W2]))]
参考 https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78345929 如此博主所说，以前使用的对像素点pt，其Size x Size邻域内取均值或加权平均后的值作为去噪后的像素值pt_denoised，这常常导致细节丢失、边缘模糊，因为这些都是依赖于像素点pt邻域Size x Size内的每个像素点pt_neigh
ADD 立即数 示例： add w0, w1, #255 等价于C语言的： uint32_t w0, w1; w0 = w1 + 255; 由于立即数ADD指令码中立即数的编码位数为12位，所以立即数的数据范围为0<=imm<=4095。 注：但是在测试该汇编语句时，我发现输入4096依然能正确运行，这应该是该指令码被另行转码的结果，但
1 简介 数字图像压缩技术是使用最少的数据信息表示原图像的一种信息处理技术.本文先从小波变换的分解与重构分析原理入手,使用基于Matlab的小波变换算法进行数字图像压缩处理,获取较大的图像压缩比,处理后的图像清晰度高、效果好. 2 部分代码 function varargout = multi_wav
#模型为w1*x*x+w2*x+b import torchx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]#三个tensorw1=torch.tensor([1.0])w1.requires_grad=Truew2=torch.tensor([2.0])w2.requires_grad=Trueb=torch.tensor([1.0])b.requires_grad=Truedef forward(x): return w1*x*x+w2*x+bdef loss(x, y): y_
信号和槽是Qt最为重要的特性之一，它使得对象之间的通信变得简单而高效。在C++中，我们可以用回调函数实现不同对象之间的通信，但是信号和槽更简单易用。 本质上，信号和槽都是函数，信号只能声明，不能提供定义，而槽函数可以，并且槽函数也可以像普通函数一
whistle 调试移动端 H5 代理工具。 可以通过代理形式，查看类似浏览器开发工具相关信息。 基本使用 安装Node 验证是否安装成功 $ node -v v14.16.1 安装whistle npm install -g whistle 查看 whistle 帮助信息 w2 help 启动whistle 最新版本的whistle支持三种等价的命令whist
E 走呀走 二维DP。 #include<cstdio> #include<iostream> #define ll long long using namespace std; ll a[2000][2000]; ll ans[2000][2000]; int main(){ ll n,m; scanf("%lld%lld",&n,&m); for(ll i=1;i<=n;i++){ for(ll j=1;j<
Matlab BPNet系统辨识 2-20-10-11-6-2-1 * 2 2-20-10-1 function DualModelIden %% 参数初始化 l = 0.009; % 学习率 alfa = 0.05; % 动量因子 cells1 = 20; % 隐层神经元个数 cells2 = 10; w1 = rand(cells1,2); % 随机赋值第一层连接权系数 [20 ,2] w2 = rand(cells
''' Author: huajia Date: 2021-11-22 14:57:01 LastEditors: huajia LastEditTime: 2021-12-01 12:53:56 Description: 略略略 ''' import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt def a(x, num, r): length=x.shape[0]
#include<iostream> #include<time.h> #include<stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; struct pai { int paifu; int huase; int yanse; int dianshu; int leixing; int changdu; void Kanpai() { if(paifu==0||paifu==1); else printf
一、什么是L1、L2、L3范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根 L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0. L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理 condition
目标值 与 误差值，反了。 没发现原因 ~ import math def back_propagation(x0,x1,w0,w1,w2,y,N): # y = 1 / (1 + math.exp( -((x0 * w0) + (x1 * w1) + w2))) print("\n=============================NO",N,"=============================") N = N-
这一章节，我们是把上一章节的理论赋予实际的实现。 让我们先回顾一下，我们为了测量一个方程是否是好的，我们就要建立一个cost function，计算每个方程带入所有样本的总偏差E。然后根据梯度下降，找到E的最小值。 上一章也讲过，查找E的最小值，常用的方法就是梯度下降，而计算梯度下降重点就
看了好多关于L1、L2 正则化的文章，大多讲的比较正规(一堆数学公式)，今天我就从自己的理解角度谈谈我对L1、L2正则化的理解 1、为啥要谈L1、L2 正则化，因为我发现学机器学习和深度学习都避免不了，人家会说正则化，会用一些正则化优化的策略，并且自己还不怎么懂 2、当然学这些避免不了
面前必了解: 1.公司背景，是否是上市公司，是否是国企，是否正在融资、融资是否有风险、是否是经营异常的公司、是否乙方（外包公司）？、 了解企业渠道： 知乎：知乎 - 有问题，就会有答案
前言：RNN的出现，解决了CNN在处理时空序列上的糟糕表现。所谓时空序列可以简单理解上前后的输入是有联系的，比如自然语言处理，我们说的前一句话和后一句话之间是有联系的；智能视频处理，每一帧的前后是有联系的；雷达信号，每个信号之间是有联系的……传统的图像处理，图像中的每个像素点，这些
Code: import numpy as np """Sigmod激活函数""" def sigmod(x): return 1.0/(1.0 + np.exp(-x)) def BackpropCE(W1,W2,X,D): alpha = 0.9 #学习率 N=4 #4层网络 for k in range(N): x = X[k,:].T #对数据每行转置
1 package bytezero.threadsynchronization; 2 3 4 5 /** 6 * 使用同步方法解决实现 继承 Thread类 的线程安全问题 7 * 8 * 9 * 10 * @author Bytezero1·zhenglei! Email:420498246@qq.com 11 * create 2021-10-17 16:38 12 */ 13 class WindowM exten
#include <iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cstdio> #include<iomanip> #pragma warning(disable : 4996) using namespace std; typedef struct { int weight; int parent, lchild, rchild; } htnode, * h
目录 一、基础理论 前向传递（得到输出y） 反向传递（更新权重w） 二、实现多数据分类 1、设置初始参数 2、训练 3、画图 3-1、画点 3-2、画线段 总代码 一、基础理论 这里只写公式，更加详细的可以看前篇CSDN 前向传递（得到输出y） （b是偏置） 反向传递（更新权重w） 更新权重：
