第一章，课程概述 本课程将讲述人工神经网络和很多神经网络级联形成的深度网络的基本原理，和基于神经网络的各种算法和编程实例。本章概述讲述了什么是人工神经网络、神经网络与深度学习应用、神经网络与深度学习发展。 神经网络：神经网络（Neural Networ
深度神经网络（DNN）参数中简单而强大的贝叶斯推理（Bayesian inference）技术有可能大大扩展深度学习技术的应用范围。在现实世界的应用中，意外错误可能会造成危险和财产损失，而预料之内的问题则可以让智能体寻求人类的指导（以主动学习的形式），或是采取一些安全的默认行为（如关机）来进行规避。近日，来自蒙特利尔 MILA、Element AI 和麦吉尔
每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 每天...
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2021-07-28 17:40:13
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# MongoDB查询优化指南：一次查询多少条数据？
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到关于MongoDB查询性能的问题。特别是对于刚入行的小白来说，理解MongoDB的查询机制和优化技巧是非常关键的。本文将指导你如何优化MongoDB的查询，特别是一次查询多少条数据比较好。
## 1. MongoDB查询流程
首先，我们需要了解MongoDB查询的基本流程。以下是一个简化的查询流程表格
在探讨软考（软件水平考试）中哪些题目比较好的问题时，我们首先需要明确软考的目的和核心考察内容。软考旨在评估考生在软件工程、信息系统、项目管理等领域的专业知识和实践能力。因此，好的题目应该能够全面、准确地反映考生的知识水平和应用能力。
一般来说，软考的题目类型包括选择题、填空题、简答题、分析题和设计题等。每种题型都有其特定的考察目的和答题技巧。选择题和填空题主要考察考生对基础知识的掌握程度，如软件
用MATLAB模式识别工具箱（函数）来对某些指标（如空气质量、水质量、个人业绩等）进行分类、评估、预测，分为三步： 1. 数据准备 （1）确保输入数据（包括训练以及将来要预测的数据）在比较接近的范围里（归一化是其中一种方式）。 这一个步骤不仅仅是在模式识别里，其实在任何一种网络里，这一步都是必须的。比如说你有400组数据，每组数据对应一个中国县城的空气质量。假设每组数
一、单选题神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（）A.预测值与真实值之间的差距B.训练集与测试集之间的差距C.dropout损失的信息量D.pooling损失的信息量函数f(x)=1/(1+e^(-x))的导数在x>∞的极限是（）A.1 B.0 C.0.5 D.∞函数f(x)=ln(1+e
我们在看一些关于深度学习的教材或者视频时，作者（讲解者）总是喜欢使用MNIST数据集进行讲解，不仅是因为MNIST数据集小，还因为MNSIT数据集图片是单色的。在讲解时很的容易达到深度学习的效果。但是学习不能只止于此，接下来我们就使用彩色图片去训练一个模型。 最初我在设置网络结构去训练时，准确率才40%的样子，同时不能够收敛。后来结合着一些论文对神经网络有了一定的了解，接着就开始对网络进行优化，使
神经网络——bias 偏置项（bias term）或者截距项（intercept term）1、什么是bias？偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经网络
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2023-09-05 21:44:35
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batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。 如果batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合。 增大batch_si
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2023-09-05 15:23:48
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未发表摘要本文提出了一种基于元学习的方法，该方法从一系列相关的偏微分方程中学习快速解决问题。作者使用元学习（MAML和LEAP）来识别近似PDE解的神经网络的初始化，以便在新任务中快速最小化 PDE 的残差。由此产生的meta-PDE方法可以在几个梯度步骤内找到大多数问题的解，中等精度下可以比有限元方法快一个数量级。介绍目前，求解PDE最常用的方法是有限元分析，解由网格上的分段多项式表示。但是当网
# MySQL InnoDB Buffer Pool Size 一般设置多少比较好
当我们设计一个MySQL数据库时，一个重要的考虑因素是设置适当的InnoDB Buffer Pool Size。InnoDB Buffer Pool是InnoDB存储引擎的一个关键组件，它用于缓存数据和索引，减少磁盘I/O操作，提高查询性能。本文将向您介绍如何确定适当的InnoDB Buffer Pool Siz
软考，全称中国计算机技术资格与水平考试，是衡量计算机专业知识和应用能力的标准之一。对于许多计算机爱好者和从业者来说，软考是一项重要的考试。在准备软考的过程中，考生需要注意考试的内容和要求、资料准备、基础知识掌握、做题精练和考试时间等细节。而在考试结束后，考生最关心的就是软考的分数线了。那么，软考一般的分数线是多少呢？
软考分数线是根据考试科目和考试等级来确定的。每个等级的每个科目都有固定的分数线
原创
2023-10-24 16:52:42
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在探讨“软考一般报什么专业比较好”这一问题时，我们首先需要了解软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）的基本情况和考试目的。软考是国家级的考试，旨在评价和认定计算机技术与软件专业人员的专业水平和技术能力。因此，报名软考的专业选择应当紧密围绕个人的职业发展规划、兴趣爱好以及技术专长来进行。
一般来说，软考涵盖了多个专业领域，包括但不限于计算机软件、计算机网络、计算机应用技术、信息系统等。这
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是国内权威的计算机技术与软件领域的专业技术资格考试。对于从事或准备从事计算机技术与软件相关工作的人来说，软考证书不仅是个人能力的有力证明，也是求职、晋升的重要参考。那么，软考一般啥时候报名比较好呢？本文将从多个角度为您分析。
首先，我们需要了解软考的报名时间。一般来说，软考的报名时间会根据不同地区的报名时间有所差异，但是一般都是在7月至9月进行考
# Java子类名称的命名规范
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你解决这个问题。在Java中，命名规范对于代码的可读性和可维护性非常重要。在给Java子类命名时，我们可以遵循一些约定，以便其他开发者能够轻松理解我们的代码。下面是一份关于如何实现Java子类名称的指南。
## 实现Java子类名称的流程
为了更好地理解整个过程，我们可以用一个表格来展示实现Java子类名称的流程。
原创
2023-08-16 05:43:49
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数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
部分Python代码如下，在该网络上运行单神经网络使用的判断有无猫的数据集集，在第一层激活函数为sigmoid函数时，训练集准确率达到100%，测试集准确率达到72%，测试集准确率比单神经网络高2%。在第一层激活函数为tanh函数时，测试集准确率达到76%。# 初始化参数w和b。
import numpy as np
def initialize_parameters(n_x, n_h, n_
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2023-10-18 12:04:40
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https://dp.readthedocs.io/en/latest/neuralnetworktutorial/index.html#neural-network-tutorial神经网络教程我们从一个简单的神经网络示例（代码）开始。 第一行加载dp包，其任务是加载依赖项（详情请见init.lua）：require 'dp'注意：如上图在init.lua中，Moses包导入时用_指代。 所以_
令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
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2023-10-02 07:41:58
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