错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。训练(经验)误差：训练集上；测试误差：测试集；泛化误差：除训练集外所有样本过拟合：学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点当作所有样本的一般性质，导致泛化性能下降。（机器学习面临的关键障碍，优化目标加正则项、ea
专题：深度学习炼金术——如何提高深度学习精确度参考资料：深度学习调参经验汇总深度学习网络调参技巧深度学习调参技巧深度学习调参技巧【Deep Learning】深度学习调参技巧的总结深度学习调参有哪些技巧一、参数参数其实是个比较泛化的称呼，因为它不仅仅包括一些数字的调整，它也包括了相关的网络结构的调整和一些函数的调整。1、数据处理（或预处理）相关参数：enrich data(丰富数据库)featur
一、模型评估概述通常机器学习模型训练都分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来评估模型效果。例如对于分类模型来说，我们使用准确率来衡量模型的好坏。准确率的定义为在预测中分类正确的样本占样本总数的比例。一般地我们也把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”。在新样本上的误差称为“泛化误差”。而我们最终的目标则是要得到“泛化
在 Java 开发中，高精度和低精度的数字处理常常是一个关注的焦点。高精度的计算通常通过 `BigDecimal` 来实现，而低精度则可以使用基础数据类型如 `float` 或 `double`。选择何种精度在一定程度上影响了性能、存储和计算的复杂性。在这篇博文中，我将记录解决“Java 高精度低精度”问题的过程，同时涵盖以下内容：
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认环境设置是否符合要求
# Python 低精度和高精度
在Python中，数字可以分为低精度和高精度两种类型。低精度数字通常使用浮点数表示，而高精度数字则可以表示任意精度的整数或浮点数。在处理一些需要高精度计算的情况下，我们通常会使用高精度数字来避免精度丢失的问题。
## 低精度数字
在Python中，浮点数是一种低精度数字类型，通常使用双精度浮点数来表示。双精度浮点数只能表示有限范围内的实数，并且可能存在精度损
原创
2024-05-05 06:16:14
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今天对大数问题进行了一次复习，简直停不下来啊，大精度也属于大数的范畴，对大精度也复习了一遍，以前用c语言编写大精度感觉好麻烦，也不是很好理解，用java感觉就是走了一条捷径，大数问题用的是BigInteger类，大精度用的是BigDecimal 类，就在nyist做了两个题，学习了一下这两个类的基本用法。 高精度幂题目链接：http://acm.nyist.net/JudgeOnlin
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2024-09-12 19:44:50
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一、cpu详解CPU按照指令集可以分为精简指令集CPU和复杂指令集CPU两种，区别在于前者的指令集精简，每个指令的运行时间都很短，完成的动作也很单纯，指令的执行效能较佳；但是若要做复杂的事情，就要由多个指令来完成。后者的指令集每个小指令可以执行一些较低阶的硬件操作，指令数目多而且复杂，每条指令的长度并不相同。因为指令执行较为复杂所以每条指令花费的时间较长，但每条个别指令可以处理的工作较为丰富。1、
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2024-06-26 07:03:56
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第二天学习总结1.数据类型转换低精度–>高精度。 高精度–>低精度时：需要进行强制类型转换，不然编译无法通过。 例如：byte a = 1;
int b = 10;
byte a = (byte) (b+1);变量参加的运算时，首先看的是数据的类型。然后看其值是否在类型的取值范围内变量在进行运算的时候,需要保证这些数据的类型一致!Java中存在强制类型转换: 语法格式:目标数据类型 变
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2023-08-31 10:59:02
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浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E
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2023-06-27 07:33:09
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在机器学习和深度学习中，模型的性能通常通过对测试集的精度评价来衡量。这能让我们知道模型在未见数据上的效果如何。在这篇博文中，我们将逐步探讨如何使用 Python 对测试集进行精度评价，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
### 环境准备
在进行任何数据分析之前，我们需要处理环境准备。确保你已经安装了所需的库和工具。
#### 前置依赖安装
| 库名
# PyTorch低精度训练：加速深度学习的利器
随着深度学习技术的快速发展，模型的规模和复杂性日益增加。大规模的神经网络训练往往需要巨大的计算资源和显存。为了提高训练效率和节省资源，低精度训练（Mixed Precision Training）成为了一种重要的技术。在本文中，我们将探讨什么是低精度训练，如何在PyTorch中实现低精度训练，并展示相关的代码示例。
## 什么是低精度训练
低
Java的精度转换一般低精度可以向高精度转换，而高精度不能向低精度转换。如 ： long a=5; int b=5;a=b;//正确 b=a;//错误 原因：高精度向低精度转换会损失精度
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2023-06-11 18:04:34
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Python基础语法1. 字符串扩展1.1 字符串的三种定义方式1.2 字符串拼接1.3 字符串格式化2. 格式化的精度控制 1. 字符串扩展1.1 字符串的三种定义方式字符串在Python中有多种定义形式：单引号定义法：name = '辭七七' 双引号定义法：name = "辭七七" 三引号定义法：name = """辭七七"""三引号定义法，和多行注释的写法一样，同样支持换行操作。 使用变量
首先不了解python的请自行google or baidu。（python牛人请绕行）在http://forum.ubuntu.org.cn/上搜索python会有不少资料，如果不想深入了解而只是简单实用其强大的功能可以看这本书《A byte of python》只有一百来页，在两天左右基本上就可以使用了。ubuntu论坛的python教程参考：http://wiki.ubuntu.org.cn
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2024-07-01 20:04:40
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有不少开发人员觉得安全测试是最难以实现自动化的部分，其实这主要是由于没有找到合适的工具来进行测试。今天给大家介绍10个易用、开源且免费的安全测试工具，希望能够对你有帮助。1. Nishang如果喜欢用PowerShell，那么可以试试Nishang。Nishang是有效负载与脚本的结合，可以用PowerShell来进行渗透式、攻击性安全、以及红队测试。测试人员可以在当前渗透测试的各个阶段使用到该工
性能测试通用原则【3-1；2-5-10；80/20】如果设计说明书中没有给出明确的标准，那么可以参考国外的业内公认的一些标准： 3+1原则(指量、全、深+快)主要对性能测试设计、测试执行以及数据分析。量：包括业务量（业务类型），负荷量（系统处理的流量），配置量（软件配置和硬件配置），用户量（静态用户和动态用户），时间量（测试的时间）。全：主要是针对测试用例而言。测试用例理你包
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2023-12-27 20:52:20
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1.Java的8种基本数据类型及其所占空间大小：
boolean 8bit/1byte
byte 8bit/1byte
char 16bit/2byte
short 16bit/2byte
float 32bit/4byte
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2023-08-09 11:01:20
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Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数，但在实际应用中，可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下，对于那些不需要准确计算精度的数字，我们可以直接使用Float和Double处理，但是Double.valueOf(String) 和Float.valueOf(Strin
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2023-07-17 21:37:58
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文章目录摘要大数加法大数减法大数乘法高精度乘以低精度大数除法高精度除以低精度大数阶乘 摘要高精度运算是指参与运算的数远大于标准数据类型的数，动辄成百上千位的数。所以高精度数又被称为大数。本文主要讲解：大数加法，大数减法，大数乘法，大数除法，大数阶乘。 java的大数类做这一类题很方便，效率高代码短，但是学会高精度算法还是很有必要的。另外注意，不是数大的题就是高精度题，要注意审题，比如裸快速幂的题
# PyTorch中训练集和验证集分数很高，测试集非常低
在使用机器学习模型进行训练和测试时，经常会遇到训练集和验证集的性能很好，但是测试集的性能却很差的情况。这种情况在PyTorch中也经常出现，主要原因是模型在训练过程中过度拟合了训练数据，导致在测试集上的泛化能力下降。
## 过拟合和欠拟合
在讨论问题之前，我们先来了解一下过拟合（overfitting）和欠拟合（underfittin
原创
2023-07-23 23:40:04
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