原由公司项目使用Spring Cloud微服务架构，随着服务的增加，开发调试变得有些麻烦。有些同事的电脑配置不高，无法在本地启动这么多的服务。公司有自己的dev环境，对于开发当前修改的服务可以直接注册到dev环境，使用其他未修改的服务，如Eureka，config等。但是，如果这个时候有前端正在dev调试，则会出现网关转发到本地开发中的服务，出现异常。出现上述情况的原因是因为Ribbon默认负载均
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2024-04-29 06:50:54
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我们来特别地讨论网络的最后一层的设计，它除了和所有的隐藏层一样，完成维度变 换、特征提取的功能，还作为输出层使用，需要根据具体的任务场景来决定是否使用激活 函数，以及使用什么类型的激活函数。我们将根据输出值的区间范围来分类讨论。常见的几种输出类型包括： 文章目录一、普通实数空间二、[0,1] 区间三、[0,1] 区间，和为 1四、[-1,1] 一、普通实数空间这一类问题比较普遍，像正弦函数曲线预测
隐藏层： 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。如下图： &nb
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2024-04-25 16:01:28
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一、激活函数的意义：先简单介绍一下什么是激活函数~ 单一神经元模型如下图所示： 神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。下面进入正题，激活函数存在的意义是什么呢，为什么不直
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2024-04-26 14:52:14
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Matlab 输入输出函数整理fclose :关闭文件fopen :打开文件fread :从文件中读入二进制数据fwrite :把二进制数据写入文件fgetl :逐行从文件中读取数据并放弃换行符fgets :从文件中读取行，保留换行符并把行作为字符串返回fprintf:把格式化数据写入文件fscanf :从文件中读取格式化数据feof :测试文件是否结束ferror:测试文件输入输出错误信息fre
C++学习笔记（六）——C++输入输出流C++语言的输入输出机制包含3层，前两层是从传统的C语言继承而来，分别是底层I/O和高层I/O，第3层是C++中增添的流类库，这是本章讨论的重点。（1）底层I/O:底层I/O依赖于操作系统来实现，调用操作系统的功能对文件进行输入输出处理，具有较高的速度。底层I/O将外部设备和磁盘文件都等同于逻辑文件，采用相同的方法进行处理，一般过程为“打开文件”、“读写文件
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2024-04-18 12:46:07
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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交叉熵的作用 通过神经网络解决分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此的，比如，在AlexNet中最后输出层有1000个节点。一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类认为的目标数相等。假设最后节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中的每一个维度对应一个类别，在理想的情况下，如果一个样本
风控模型中监督学习的任务最多，监督学习少不了变量x和目标y，前面的章节中说过准备的变量要尽量的多，就是因为这里有衡量变量预测力的数学指标，可以自动筛选变量。变量预测力的指标非常的多，有信息增益、信息增益率、gini、iv、卡方检验等， 这些指标有些和算法绑定在一起，也可以单独拿出来使用。本章重点介绍iv，它在本系列文章中的评分卡制作中会使用到。iv又称信息值，即information value，
层叠个人理解:层叠就是样式应用于结构的权重问题，体现出CSS规则中顺序性很重要！MDN将影响权重问题归结为3个要素： 1. 重要性 2. 专用性 3. 源代码次序性重要性：是指在语法中有一个特殊的属性：!important注意：尽管添加了 !important 这个属性值，我们仍然可以在后面选择器添加！important，此时权重按照加权后的结果选择。如：<!--html-->
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1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。 本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后
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2024-09-24 19:16:43
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全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
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2024-04-07 14:24:04
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目录1 无监督 (unsupervised) 方法1.1 统计方法（TF, TF-IDF, YAKE)1.2 图方法 (TextRank, SingleRank, TopicRank, PositionRank)2 有监督 (supervised ) 统计方法2.1 Delta TF-IDF2.2 TF-IDF-ICF2.3 TF-RF2.4 TF-IGM2.5 CTF-ICF3 有监督 (su
目录1. 3 层神经网络的实现1.1 输入层数据到 1 层神经元1.2 1 层神经元到 2 层神经元1.3 2 层神经元到输出层神经元2. 输出层的激活函数2.1 恒等函数2.2 softmax 函数2.2.1 softmax 函数表达式2.2.2 softmax 代码实现 2.2.3 softmax 的改进2.2.3 soft
搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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分子模拟计算某一过程的自由能被称分子模拟领域的4大难题之一。大概因为自由能的概念比较令人困惑。下面侃侃我的理解，大家拍砖。。 要说自由能，先说它和它兄弟“能量”的差别。做过模拟都知道，一个被模拟的体系，不论是NPT,还是NVT，它有总能量，这就是内能。内能分为动能和势能两项，势能项还能分解成很多子项，键能，非键作用能，等等，一清二楚的；模拟是否平衡，总能量是否守恒，Plot一下总能，一清二楚的。可
# Python权重输出实现流程
本文将向刚入行的小白介绍如何实现Python权重输出。首先，我们将通过一个表格展示实现的步骤，然后逐步说明每个步骤需要做什么，以及使用的代码。
## 实现步骤
下面是实现Python权重输出的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-02-03 08:04:01
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目录2D卷积3D卷积1*1卷积空间可分离卷积（separable convolution）深度可分离卷积（depthwise separable convolution）分组卷积（Group convolution）扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions）反卷积（转置卷积 Transposed Convolutions）octave convolution
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2024-08-01 16:05:50
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文章目录介绍 seq2seq 模型Seq2seq with attentionBahdanau attentionLuong attentionGeneral attention用注意力实现 seq2seq实现编码器实现解码器用注意力实现解码器训练和评估了解transformersThe transformer attentionThe transformer model实施变压器多头注意力编码器
