点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l """
核心函数：createEvent、initMouseEvent、dispatchEvent 直接上代码： function slide (id, offsetX) { var slider = document.getElementById(id); var rect = slider.getBoundingClientRect(), x0 = rect.x || rect.left, y0 = rect.y || rect.top,
本文主要是针对人脸识别中的各种loss进行总结。 背景 对于分类问题，我们常用的loss function是softmax，表示为： ,当然有softmax肯定也有hardmax: ，softmax和hardmax相比，优势是更容易收敛，更容易达到one-hot。softmax鼓励特征分开，但是并不鼓励分的很开，对于人脸识别来说我们需要类
离开中山路 题目背景 《爱与愁的故事第三弹·shopping》最终章。 题目描述 爱与愁大神买完东西后，打算坐车离开中山路。现在爱与愁大神在x1,y1处，车站在x2,y2处。现在给出一个n×n（n<=1000）的地图，0表示马路，1表示店铺（不能从店铺穿过），爱与愁大神只能垂直或水平着在马路上行进。爱与愁大神
150. 逆波兰表达式求值 根据 逆波兰表示法，求表达式的值。 有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。 注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。 可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0
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
该方法是自抗扰控制器adrc中的一个步骤，这里单独拿出来实现一下。 算法输入为控制信号，输出为微分信号和跟踪信号，能够滤除控制信号中的噪声。 跟踪微分器核心公式为以下两个： fst函数如下： 其中u为控制量，r和h为系数。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; T = 0.01; x = 0:0.
思路 利用主成分分析，从变量中提取主成分，进而利用主成分做回归 关于主成分分析的基本步骤，可参考> https://www.cnblogs.com/hznudmh/p/16324990.html> 步骤 Step1. 原始数据标准化 Step2. 计算自变量之间的相关矩阵 Step3. 检验是否适合做主成分分析 Step4. 主成分提取 Step5. 计算
前缀和 前缀和是一个数组的某项下标之前(包括此项元素)的所有数组元素的和。 设 $ b [ ] $ 为前缀和数组， $ a [ ] $ 是原数组， 应用 区间求和 一维区间 求解 $ [ L , R ] $ 区间数字之和。 因为$ L < R $ ,所以 $ ans = S [ R ] - S [ L - 1 ] $ ; 对于m次区间和询问：常规做法时间
所谓的向量的维数n就是n个数据可以确定一个具体的点。既然我们处于三维空间，对大于三维的度量不容易理解。 先从三维谈起，如向量{x1,x2,x3}在三维空间上必然可以被分解为： {x1,x2,x3}=x1{1,0,0}+x2{0,1,0}+x3{0,0,1} 其中，这三个分量{1,0,0}{0,1,0}{0,0,1}是线性无关的，而且是正交的。
/** *物体的碰撞检测方法 */ public class Aoo { protected int wideth; //对象的宽 protected int heigth; //对象的高 protected int x; //对象的X坐标 protected int y; //对象的X坐标 public boolean isHit(Aoo other) { //设置this为碰撞物 other为被碰
1.请画出例5.6中给出的3个程序段的流程图 1. 2. 3. 2.请补充例5. 7程序,分别统计当“fabs(t)>= le- 6”和“fabs(t)> = le- 8”时执行循环体的次数。 #include <stdio.h> #include <math.h> void main() { int sign=1,count=0; double pi=0.0,n=1.0,term=1.0;
1.首先通过PowerDesigner创建物理模型； 2.Excel的结构如下： 第一行是表信息，依次是：表编码、表名称、表注释 第二行及后面为列信息，依次是：列编码、列名称、列数据类型、是否必填（M必填、O选填）、列注释 Person 人员信息 记录人员相关信息 PersonId 人员编码 Variable mu
C. Rooks Defenders_BIT 题目大意 有n*n的棋盘，每次可以在任意位置放下或者拿走一个车。每个车可以攻击到他所在的一整行和一整列。每次查询给一个矩形区间，问区间内的每一个格子是否都能被攻击到。 思路和代码 首先x轴y轴分开考虑是好想的。 对两个轴维护BIT即可 要注意的是，BIT维护
今天朋友问了我这么一个数学题目，反正是概率论的 我没玩过游戏王，所以按照他的想法写了以下代码，这份代码主要是用来计算收益的 顺便试了一下jupyterhub，共同编辑一份代码 效果如下 这个卡名的①②的效果1回合各能使用1次。 ①：自己主要阶段才能发动。这张卡从手卡特殊召唤，从自己手卡
一、前言 首先对这几次题目的知识点、题量、难度进行总结。PTA第四次作业，7-1考察的是对于正则表达式的使用，题目没有很难，只需要了解一下正则表达式的使用就行了。7-3考察的是编写一个银行业务类BankBusiness，然后实现一些简单的功能。7-2是这次作业中难的题目，是点线形系列4-
一、前言： 这次的期中考试相对于来说难度还是比较简单的，但是对于我来说容器的知识记得不是很牢固，所以导致没有满分，但是过后再去写的时候又没有那么难，pta包括期中考试整体方面的题量和难度来说是比较大的，期中考试的题目如果说你知识点不牢固，你有可能做不完，pta的题目难度很大，主要
1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。 简单而言，对于给定的训练数据，朴素贝叶斯先基于特征条件独立假设学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此分布对于新的实例，利用贝叶斯定理计算出最大的后验概率。朴素贝叶斯不会直接学习输入输出的联合
https://codeforces.com/gym/103443/problem/F 扫描线核心思想就是从下到上暴力跑一维，把另一维的线段化为两个点处理，若处理两个点的线段的时间复杂度是log，这样平面上n个矩形，值域为X，Y的问题，能够在nXlogn(Y)的复杂度内处理 离散化 暴力一个一个点的涂色是n^3 考虑用扫描线从下往
%% 符号函数的求导 clear;clc % 一元函数的导数 syms x y = x^4-5*x^2+6 diff(y) %求一阶导数 % 4*x^3 - 10*x diff(y,2) %求二阶导数 % 12*x^2 - 10 y = cos(x)*tan(x) dy = diff(y,10) %求十阶导数 simplify(dy) y = sin(x)*tan(x) dy = diff(y,10) %求十阶导数 simplify(dy
5.7 一维前缀和 主要思想； 初始化前缀和数 由于存在s[i] =s[i-1]+a[i];s是前缀和，a[i]是每一位的数；所以需要将i从1开始读入所有的数 for (int i = 1; i <= n; i++) { s[i] = s[i - 1] + q[i]; } //求区间的前缀和 cout << s[r] - s[l - 1] << endl;//l - r 上的区
编程导航：nav.wenancoding.com 个人blog：wenancoding.com gzh：【问安coding】 定义 感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1/0两种取值，0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”。 x 1 ，x 2 是输入信号。 y是输出信号。 w 1 、w 2 是权重（w是weight的首字母）。每个变量
题目链接 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/bisect-squares-lcci 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 题目描述 给定两个正方形及一个二维平面。请找出将这两个正方形分割成两半的一条直线。假设正方形顶边和底边与 x 轴
本章学习TensorFlow中的自动微分： https://tensorflow.google.cn/guide/autodiff 自动微分的含义 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/61103504 https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_differentiation 深度学习中的反向传播的实现借助于自动微分。 让计算机实现微分功能， 有以
前缀和与差分 前缀和和差分更像是一种思想 一维前缀和 一维前缀和的定义：s[i] = s[1] + s[2] + ... + s[i] 用处：快速算一段区间的和：s[l] + ... + s[r] = s[r] - s[l - 1] 二维前缀和 二位前缀和的定义 如图，前缀和数组中(x1, y1)的值是原数组红色矩阵中所有数的和 作用快速求一
