损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error，MSE）平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）Huber Loss。1. 损失函数① Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。② Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。2. L1
在之前，我们学习了基于策略(Policy Based)的强化学习方法，我们使用的是蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。 问题： 1.但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新， 2.不容易收敛改进在上篇文章中（基于策略的强化学习方法），我们做了如下的改进，也就是使用了神经网络进行了如下的近似。 第一个就是策略的近似： 第二个就是价值函数的近似： 状态函数近似： 价值函数近
目录正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？核范数(奇异值系数化)参数共享与参数绑定在神经网络的隐藏层或参数中注入噪声稀疏表征（表征稀疏性惩罚）稀疏自编码器 & 表征稀疏惩罚项自编码器基本原
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2023-11-24 13:50:06
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1. SGDBatch Gradient Descent在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新： Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ) 优点:cost fuction若为凸函数，能够保证收敛到全局最优值；若为非凸函数，能够收敛到局部最优值缺点:由于每轮迭代都需要在整个数据集
不确定性建模似乎可以适用于标签噪声更大的数据，而DTP可能在干净的标注数据里效果更好一、 同方差的不确定性加权(噪声低的权重高，好学的任务权重高)每个任务的最优权重依赖于衡量尺度并且最终依赖于任务噪声的大小。通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）综上，本文的创新点主要
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2024-08-21 08:15:32
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一、「负载均衡」是什么 正如题图所示的这样，由一个独立的统一入口来收敛流量，再做二次分发的过程就是「负载均衡」，它的本质和「分布式系统」一样，是「分治」。 如果大家习惯了开车的时候用一些导航软件，我们会发现，导航软件的推荐路线方案会有一个数量的上限，比如3条、5条。因此，其实本质上它也起到了一个类似「负载均衡」的作用，因为如果只能取Top3的通畅路线，自然拥堵严重的路线就无法推荐给你了，使得车流的
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2024-04-01 20:34:59
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1.执行命令：1 php artisan make:model Comment -mc2.数据库迁移文件：****_create_comments_table.php文件：评论与之前的不同在于，评论可以评论问题，也可以评论答案，还可以评论其他评论；也就是多态多对多。可以参考： Laravel Polymorphic Relationship ExampleLaravel Many to Many
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2024-02-09 12:30:53
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uoj607 跳蚤电话正着不好做（还需要考虑非树边），但倒着就变成了每次在树上 删去一个一度点 或 删去一个二度点并合并邻点树上一般按子树考虑，直接算方案数的话需要合并子树，因此考虑先算概率，这样每个子树就独立了。设 \(f[i]\) 为随机一个该子树中点的排列为合法删点顺序（不准删 \(fa[i]\)）的概率，\(s[i]=\prod_{j\in\text{son}(i)}f[j]\) 。答案为
本文由
京东AI研究院发表在CVPR2020上的文章，从
统一样本加权网络的角度来考虑目标检测问题，在提出了一种对分类损失和回归损失联合加权的通用损失函数，并在此基础上实现了一个统一的样本加权网络来预测样本的任务权重，能够即插即用，在较少的参数量增加的情况下实现1.8%性能提升。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pd
要理解正则化，首先需要了解过拟合的概念，关于过拟合，笔者在前面的博文中有专门提到，详情可参见博文：过拟合与欠拟合简要总结 以及 如何解决过拟合问题。下面结合 NG 的公开课、网络上资源解读以及自己的一些理解，对正则化做相关阐述：以 NG 公开课中的房价预测问题为背景，展开讨论。 在机器学习中，过多的变量（特征），同时只有非常少的训练数据，会导致出现过度拟合的问题。因此为了解决过度拟合，有以下两个办
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2024-04-11 21:01:41
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想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！ python可以做的事情： • 软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的； • 数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少
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2023-08-10 22:21:07
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1. 总体来讲，找几本靠谱的书，由浅入深，边看边练。我是从去年下半年开始学习Python / ML / CV，利用每天晚上22:00- 01:00的业余时间，每天进行，几乎很少间断。2. 以下是我自己训练Python的一些小经验。2.1 基础入门当然是因工作需要而学，所以有倾向性，会以Data Analysis或者现在时髦的说法叫Data Science方向为主。01-《a byte of pyt
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2023-08-09 14:54:30
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这是我在你是如何自学 Python 的？问题下的回答，可以参考一下。入门阶段1. A Byte of Python(用以快速入门)2. Python CookBook(用以提高)实战阶段有了上面三部分知识以后，相信Python已经入门了，然后，多做一些练习。比如：Intermediate Python Workshop/Projects也可以做一些爬虫，或者Web开发。建议学习Flask，因为Fl
1. mlflowhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/363673389官方文档： https://www.mlflow.org/docs/latest/index.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/67173051在跟踪实验时，通过运行 mlflow ui 后在 http：// localhost：5000 中进行查看。目前没办法打开，也不确
今天逛论坛的时候看到一篇关于seo的技术公式,自我感觉不错,和大家分享一下!Seo技术公式SEO=∫Clock=∫C1+L2+K3+O41、∫是一个积分符号，C=content，L=link，K=keywords，O=others。SEO就是一个长期的对“时间”积分过程，内容是核心同时时间也是漫长的； 2、C1—丰富的内容及内容质量是第一位的要素，按照原创、伪原创、转载依次排列内容的重要性满足用
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2023-07-15 13:45:30
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最近需要一种自定义loss，可以对每个实例的loss进行不同的加权。在网上找到的代码，没有我想要的，因此首先对torch的loss进行了研究。torch的loss有包装在nn.Module之中的，有在nn.functional之中的，两种的区别就是前者需要torch对参数进行维护，如果没有parameter不用算梯度的话，就是多占了几个参数的区别而已。torch本身的nn.BCEloss就是调用了
本文深度剖析知乎目前的内容架构模型，对于社区应用开发者可将其中的架构思维推广到一般 UGC 网站产品的优化上。 知乎是目前国内用户平均素质最高的网站，其日均访问 IP 在 60 万以上。对于这样一个用户活跃度极高、产出大量优质内容(UGC)网站来说，如何把内容更好地组织呈现并将其中优质部分的价值最大化，非常重要。 基础模块(1 问题-n 回答-n 评论模块) 知乎基础模块中一个问题对应于
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2023-09-15 16:34:20
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初期架构选型在2010年10月真正开始动手做知乎这个产品时，包含李申申在内，最初只有两位工程师；到2010年12月份上线时，工程师是四个。知乎的主力开发语言是Python。因为Python简单且强大，能够快速上手，开发效率高，而且社区活跃，团队成员也比较喜欢。知乎使用的是Tornado框架。因为它支持异步，很适合做实时comet应用，而且简单轻量，学习成本低，再就是有FriendFeed 的成熟案
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2023-08-21 09:35:26
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首先网球是不能速成的,如果你很喜欢网球的话我有一个很小的建议,那就是打网球的时候手腕是不能有太大的动态幅度的,在就是你需要在网球场里面先适应一下场地,因为网球并不大,但是你的拍子很大,网面也大,所以有些球你并不需要跑太远,这样可以节省体力!最好去报一个网球班,初学不要找私人教练,太贵而且作用跟学习班差不多!
打球的时候要集中自己的注意力，眼睛盯住来球，
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2023-12-04 19:13:07
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介绍一下本人背景吧，东部某211大学软件工程学生，虽然也怀揣着进google，BAT等大公司这种梦想，但因为种种原因，也未如愿以偿，但很幸运的是经过一番努力也算是进入了一家自己喜欢的公司吧，也一直听说知乎的工作环境轻松，最主要的是妹子也多，哈哈，就去应聘了知乎北京的岗位，最终也拿到了自己想要的offer。
知乎有两轮技术面，和一轮HR面，最主要的是前两轮技术面试。第一轮技术面
在面试前其实自己还
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2023-07-14 18:46:27
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