1.背景介绍下降迭代法(Descent Iteration Method)和迭代求解方法(Iterative Solution Method)是两种广泛应用于数学优化、线性代数、计算机图形学和机器学习等领域的求解方法。这两种方法都是基于迭代的过程，通过逐步更新变量值或参数来逼近问题的最优解。在本文中，我们将详细介绍这两种方法的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体
转载
2024-09-18 19:25:24
91阅读
迭代法这里一共提供了四种迭代法： + 雅可比迭代法 + 高斯赛德迭代法 + 超松弛迭代法（SOR） + 共轭迭代法随机生成方程组此处随机生成特征值服从独立同分布的[0,1]间的均匀分布的A矩阵，跟服从独立同分布的正态分布的b向量算法设计A矩阵的实现，首先需要用rand得到一组特征值，将该组特征值通过diag函数生成对角阵Q，之后通过orth函数生成对称矩阵U，再通过UQU’即可得到对称正定
转载
2024-06-14 23:18:06
113阅读
前言CSS（Cascade Style Sheet层叠样式表）是前端的一门修饰元素样式，实现外观设置的语言。它最先是由哈坤·利于1994年提出来的，当时伯特·波斯（Bert Bos）正在设计一个名为Argo的浏览器，于是他们决定一起设计CSS。1994年哈坤提出了最先的建议以后，在1995年的WWW会议上CSS又被再次提出，同年，W3C组织成立，CSS创作小组也步入正轨，随着规模的扩大，在1995
x这里写目录标题起因配置环境问题探索一、由近及远二、追根溯源三、问题总结本文源码 起因近日，博主在学习《动手学深度学习》(PyTorch版)时，用fashion_mnist复现LeNet时想知道这个for循环运行了多少次： 代码如下：（在文末会给出整个代码）for X, y in train_iter:
X = X.to(device)
y = y.
转载
2024-04-04 10:42:42
88阅读
问题斐波那契数列的计算：有如下一个数列：1，1, 2, 3, 5, 8, 13, 21，....... 其规则是：前两个已知(即1和2)，从第3个开始，其值为其左边两个值的和(此数列称为斐波那契数列)。定义一个函数，该函数可以求出该数列的任意第n个数的值。递归思想来解决：递归的本质：函数在其内部调用自身解决问题时可以将其分拆成若干个小步骤，大问题的解决方法与小步骤方法一致，定义求问题的函数，在需要
GeoDa是一个设计实现栅格数据探求性空间数据分析（ESDA）的软件工具集合体的最新成果。它向用户提供一个友好的和图示的界面用以描述空间数据分析，比如自相关性统计和异常值指示等。GeoDa的设计包含一个由地图和统计图表相联合的相互作用的环境，使用强大的连接窗口技术。其最初的成果是为了在ESRI的ArcInfo GIS 和SpacStat软件间建立一个桥梁，用来进行空间数据分析（Anselin et
主图对于点击率是有很大的影响的,所以有的时候需要调整淘宝主图,但是更换主图是需要技巧的，没有换号会变成好心办坏事。淘宝上面进行主图的优化会对权重有影响吗？怎样能够不影响？淘宝主图优化肯定会影响权重的，这种影响有两种结果，一种就是变好了，宝贝的整体权重变高了，排名也提高了，那么展现流量和转化也都相应的变好了。还有一种影响是权重分数不增反降，没有达到优化的目的，是商家不愿意看到的结果。怎么换不影响权重
最近迷上html5，看了一些相关学习资料，现在把css中常见易出错易混淆的知识总结一下：首先说一下关于css样式继承，重叠和特殊性：有的时候我们会为同一个元素设置不同的css样式代码，那么元素会启用哪一个css样式呢？浏览器是根据权值来判断使用哪种样式的，权值越高，就使用哪种样式。下面是权值的规则：标签的权值为1，类选择符的权值为10，ID选择符的权值最高为1001.特殊性还有一个权值比较特殊--
转载
2024-04-03 21:06:30
92阅读
Python是一种简单易学的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、web开发等领域。在Python中，有许多方法可以记录每次迭代的值，这样可以帮助我们更好地理解程序的执行过程，排查错误，以及进行后续的数据分析。
本文将介绍几种常见的记录每次迭代值的方法，并给出相应的代码示例。我们将以一个简单的例子来演示，假设我们要对一个列表中的每个元素进行平方操作，并记录每次迭代后的结果。
### 方法一：
原创
2023-10-23 10:09:04
179阅读
# 深入理解 PyTorch 中内存使用的增加
## 引言
在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练时，很多初学者会发现每次迭代内存占用似乎在不断增加。这种情况通常是由于没有适当管理内存导致的。在这篇文章中，我们将逐步分析并解决这个问题，帮助你理解 PyTorch 中内存管理的细节。
## 处理流程
为了帮助你更好地理解，每一部分我们将给出一个简洁的流程表格：
| 步骤
1. 学习率学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的、基于动量的或者是自适应的，采用哪种学习率取决于所选择优化算法的类型，如SGD、Adam、Adagrad、AdaDelta或RMSProp等算法。2. 迭代次数迭代次数是指整个训练集输入到神经网络进行训练的次数。当测试错误率和训练错误率相差较小时，可认为当前的迭代次数是合适的，否则需继续
转载
2024-10-12 09:14:26
50阅读
最近在上计算方法这门课，要求是用MATLAB做练习题，但是我觉得C语言也很棒棒啊~题目： 和直接法不同，迭代法是一种逐次逼近的方法，将复杂问题简单化，求比较大的方程组时一般都不会用直接法。迭代法有好几种，这里使用了Jacobi迭代与Gausse_Seidel迭代法。 使用VS2017，代码如下：//使用Jacobi迭代法与Gausse_Seidel迭代法计算线性方程组
#include "stda
一、概述 代码来自：https://github.com/jindongwang/transferlearning，可以前往github下载代码，本文涉及的代码的位置为：Code->DeepDA。理论基础可以参见：[迁移学习]域自适应 整体网络结构如下：可以视为一个分类网络（如Resn
首先说一句，递归（recursion）和迭代（iteration）都是实现循环的手段。递归是重复调用函数自身实现循环（函数自己调用自己）。迭代是函数内某段代码实现循环。而迭代与普通循环的区别是：循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。递归循环中，遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则使用计数器结束循环。当然很多情况都是多种循环混合采用，这要根
转载
2024-08-01 22:42:28
74阅读
深度学习中的“每次迭代batsize随机取”问题，通常涉及到训练过程中如何选择样本以提高模型训练的效率和泛化能力。在这篇博文中，我将详细记录解决这个问题的过程，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等环节。
### 版本对比
在进行不同版本的对比时，我们关注以下三位重要版本及其特性差异：
1. **初始版本（Version 1.0）**：固定batch siz
循环循环的作用在于将一段代码重复执行多次。while 循环 while <condition>:
<statesments> Python会循环执行<statesments>，直到<condition>不满足为止。例如，计算数字1到10的和： i = 1
total = 1
while i < 10:
转载
2023-06-06 20:38:20
571阅读
迭代解卷积
01 解卷积一、前言 ，它们的卷积 定义为： 两个序列 x[n],h[n] 卷积，得到卷积和 y[n]。 这是求解卷积的累加公式。 如果已知卷积结果 y[n]，以及参与卷积的 h[n]， 求解另外一个序列 x[n]， 这个卷积的逆过程成为解卷积。 在两个序列都是因果信号的情况下， 卷积累加上下限， 变成从 0 到 n。 此时通过将累加和分解成两
转载
2024-03-19 13:47:17
109阅读
一 提问Pytorch有什么节省内存（显存）的小技巧？在用pytorch实现一个tensorflow project的时候遇到了GPU显存超出 (out of memory) 的问题，不知道有什么优化方法。高质量回答Lyken愿以有涯随无涯咦，大家都没看过陈天奇的 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost （https://arxiv.org/ab
转载
2023-08-09 10:46:18
200阅读
本文从另一个角度理解Dijkstra算法，可能会与通常Dijkstra算法的讲解有一些区别。 最短路问题：给定有向图$G = (V, E)$，每条边形如$(x, y, w)$，其中$w$表示节点$x$至节点$y$的距离为$w \geq 0$。求节点$s$至节点$t$的最短路径长度。Dijkstra算法：令$f(x)$表示节点$x$至节点$t$的最短路径长度。则边界条件为$f(t) = 0
比较推荐还是用pip来安装，用源码安装还是会比较麻烦，进入到CMD窗口下，执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。
接着键入python -m pip install matplotlib进行自动的安装，系统会自动下载安装包
这里如果因为网络或其它的原因，无法下载完成，会直接跳回到C
