# 如何实现BCE 架构
## BCE 架构简介
BCE 架构是一种软件架构设计模式，将系统分为三个不同的层级：业务逻辑层（Business）、控制层（Control）和展示层（Entity）。这种设计模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。
### BCE 架构流程
下面是实现BCE 架构的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 设计业务逻辑层（Business
原创
2024-03-21 06:29:22
446阅读
企业架构是一门完整的科学和专业。 尽管如此，企业架构领域还很年轻，所以对于我们大多数人来说，它都是全新的。 在下面您将找到一个“如何”分步教程列表，以创建有效的，可视化和交互式的架构产品。当你忙的时候企业架构在工作中，您很好奇如何创建某些企业架构产品或如何执行某些架构流程？ 本网站上的资源是您的指南，它将引导您完成符合Dragon1开放EA方法的Visual Enterprise Architec
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2023-08-07 23:33:28
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一、B/S结构B是英文单词“Browser”的首字母，即浏览器的意思；S是英文单词“Server”的首字母，即服务器的意思。B/S就是“Browser/Server”的缩写，即“浏览器/服务器”模式。 B/S结构是随着互联网的发展，web出现后兴起的一种网络结构模式。这种模式统一了客户端，让核心的业务处理在服务端完成。你只需要在自己电脑或手机上安装一个浏览器，就可以通过web Server与数据库
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2024-09-18 15:46:40
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写在前面，这篇文章是UML系列文章的第一篇，主要介绍UML的概念和作用，主要用文字形式来描述，可能阅读起来会乏味，但还是请大家耐心读完，毕竟这是常识性问题。当被别人问起来时，可以道出一二，不至于陷入尴尬的场面。1、什么是UML？UML的全称 Unified Modeling Language ，即统一建模语言或标准建模语言，是始于1997年一个OMG标准，它是一个支持 模型化 和软件系统开发的 图
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2024-02-02 06:40:42
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# PyTorch 中的二元交叉熵（BCE）损失
在深度学习中，损失函数是优化模型的重要组成部分。二元交叉熵（Binary Cross-Entropy，BCE）损失广泛应用于二分类问题，比如判断一封邮件是否是垃圾邮件。本文将通过一个简单的例子向大家讲解如何利用 PyTorch 实现 BCE 损失，并附上相关代码和示意图。
## 什么是 BCE 损失？
二元交叉熵损失是衡量两个概率分布之间差异
原创
2024-10-11 10:37:53
63阅读
# 如何实现Java BCE
## 一、流程图示意
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建Java BCE对象)
B --> C(设置参数)
C --> D(生成结果)
D --> E(结束)
```
## 二、整体步骤
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Java BCE对象 |
|
原创
2024-06-12 05:19:13
49阅读
1. 推荐系统与推荐模型排名预测TopN推荐分类模型 推荐系统的两个阶段：召回（挑选候选集），排序（对候选集排序）2.基于表示学习的深度学习推荐模型DL 在召回阶段的关键：学习User 和 Item的Embedding表达。具体的方法有：无监督模式：Auto-encoder半监督模式：Auto-encoder + 矩阵分解监督方式:无监督方法:Auto-Encoder(1) AutoRec直接对用
我来给大家分享下面这篇不太火爆的论文：Zhu G, Porikli F, Li H. Beyond local search: Tracking objects everywhere with instance-specific proposals [C]// CVPR, 2016.直说吧，这是一篇没有源码的论文！我也一样失望，exe配置比较麻烦也没有跑过，原则上，没有源码的论文我内心是拒绝的，除
BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
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2023-10-08 00:15:37
599阅读
BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标
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2024-04-05 10:31:57
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# PyTorch Dice+BCE 实现教程
## 摘要
本文将介绍如何使用PyTorch实现Dice+BCE损失函数。首先，我们将介绍Dice+BCE损失函数的原理和应用场景。然后，我们将给出实现Dice+BCE损失函数的详细步骤，并提供相应的代码和解释。最后，我们将讨论如何使用该损失函数进行模型训练和评估。
## 1. 概述
### 1.1 Dice+BCE损失函数
Dice+BC
原创
2023-08-17 11:56:30
750阅读
NLL/BCE/BCEWithLogits Loss
原创
2021-08-19 13:02:01
143阅读
一、前言在平常的工作中画一些架构图，流程图应该是再正常不过了，画图的工具也是根据每个人的喜好进行选择，有的选择Visio，有的选择PowerDesigner，还有直接用在线的processOn等。这些工具各有优劣，都能实现画图的目标。但也有一些不足，比如：如何跟团队其他成员进行共享？目前看只能拷贝源文件或复制链接，如何进行版本控制？因为画图也是一个不断迭代的过程，也会有回到之前历史版本的情况。那么
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2024-08-28 21:07:44
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简介eBPF全称为extended Berkeley Packet Filter，由BPF演化而来，目前已经完全取代BPFeBPF功能主要分为追踪以及网络两大类 跟踪类 eBPF 程序主要用于从系统中提取跟踪信息，进而为监控、排错、性能优化等提供数据支撑。 网络类 eBPF 程序主要用于对网络数据包进行过滤和处理，进而实现网络的观测、过滤、流量控制以及性能优化等各种丰富的功能。具有强安全、高性能、
这篇文章写数据读取，包含了线程以及batch的概念1、准备数据，构造三个文件,A.csv,B.csv,C.csv$ echo -e "Alpha1,A1\nAlpha2,A2\nAlpha3,A3" > A.csv
$ echo -e "Bee1,B1\nBee2,B2\nBee3,B3" > B.csv
$ echo -e "Sea1,C1\nSea2,C2\nSea3,C3
1 背景当前，大部分中文预训练模型都是以字为基本单位的，也就是说中文语句会被拆分为一个个字。中文也有一些多粒度的语言模型，比如创新工场的ZEN和字节跳动的AMBERT，但这类模型的基本单位还是字，只不过想办法融合了词信息。目前以词为单位的中文预训练模型很少，据笔者所了解到就只有腾讯UER开源了一个以词为颗粒度的BERT模型，但实测效果并不好。那么，纯粹以词为单位的中文预训练模型效果究竟如何呢？有没
OS X EI Capitan安装mcrypt 12月 01, 2015 发布在 php扩展
mac操作系统升级到10.11.2(OS X EI Capitan)后，系统自带的php也被修改覆盖了；之前安装的php扩展全无法继续使用了；而mcrypt扩展急需使用，可是怎么安装都无法安装成功；困扰了好久。编译后执行安装时总是提示[cp: /usr/lib/php/extensions/n
1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
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2024-03-02 11:35:56
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CombinedBceDiceLossCombined_Bce_Dice_LossCombinedBceDiceLossclass SoftDiceLoss(nn.Module): def __init__(self, smooth=1., dims=(-2,-1)): super(SoftDiceLoss, self).__init__() self.smooth = smooth self.dims = dims def
原创
2021-08-02 14:20:54
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1.BCE 对于常规的理解，BCEloss用于二分类，它的label不是0就是1， loss就是将GroundTuth的分类的预测置信度取出来，求-log，以下是-log函数的曲线图（实际上到写就截止了）： 但是在pytorch,对于BCE label的要求是float型，这就很有趣了，针对此，有人的解释是，关于网络最终的输出结果，可能我们想要的不是其属于0分类还是1分类，我们想得到的是属于某个分
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2023-12-12 15:16:16
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