补充资料：水汽输送大气中的水分随着气流从一个地区输送到另一个地区或由低空输送到高空的现象。是水文循环的一个环节。水汽输送分为水平输送和垂直输送两种，前者主要把海洋上的水汽带到陆地，是水汽输送的主要形式。后者由空气的上升运动，把低层的水汽输送到高空，是成云致雨的重要原因。大气中的水汽虽然只占地球总水量的极小部分，但由于空气的流动性很大和大气同地球表面的水分交换率极高，使水汽输送成为全球水文循环中最活
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2023-09-15 22:12:23
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1. KL散度KL
K
L
散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL
K
L
散度是是两个概率分布P和Q 差别的非对称性的度量。 KL
K
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2024-07-11 11:47:06
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前奏：【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例【NLG】(二)文本生成评价指标—— METEOR原理及代码示例【NLG】(三)文本生成评价指标—— ENTROPY原理及代码示例【NLG】(四)文本生成评价指标—— diversity原理及代码示例1.kl_divergence原理相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我们
一、基本概念理解1、方向导数：在函数定义域内的点，对某一方向求导得到的导数。2、梯度：是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值。3、通量：在流体运动中，单位时间内流经某单位面积的某属性量，是表示某属性量输送强度的物理量。4、环量：一个矢量沿一条封闭曲线积分。譬如在流场中任取一条封闭曲线，速度沿该封闭曲线的线积分称为该封闭曲线的速度环量。就像力做功的计算方法一样，形象地
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2023-10-19 11:35:20
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绘制简单的折线图首先肯定要导入matplotlib.pyplotimport matplotlib.pyplot as pltinput_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)其中input_values,相当于坐标轴的x轴；squares相当
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2024-08-15 15:55:40
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1、本章节的路线图 正如图中的标签所示，这一章的目的就是建立分析空气动力学实际问题的一些工具，包括三大基本方程和基本方程中所包含的一些术语概念。2、矢量代数的回顾（1）三种典型的正交坐标系 笛卡尔坐标系 圆柱坐标系
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2024-05-16 08:27:57
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# 使用Python绘制全层水汽通量散度
水汽通量散度是气象学中一个重要的概念，它帮助我们理解大气中水汽运动的变化。简而言之，水汽通量是描述水汽在单位时间内通过单位面积的量，而水汽通量散度则是指水汽通量的变化率。在气象预报和气候研究中，准确计算和可视化水汽通量散度对理解降水、干旱等天气现象至关重要。
本文将介绍如何使用Python绘制整层水汽通量散度，并展示相关的示例代码。
## 安装必要的
前言本文仅仅介绍了常见的一些JS加密，并记录了JS和Python的实现方式常见的加密算法基本分为这几类：(1)base64编码伪加密(2)线性散列算法（签名算法）MD5(3)安全哈希算法 SHAI(4)散列消息鉴别码 HMAC(5)对称性加密算法 AES，DES(6)非对称性加密算法 RSA提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、编码，加密1. 什么是编码？编码是信息从一种形式或格式转换
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2024-01-16 21:22:45
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前面我们介绍了相对熵（KL散度）的概念，知道了它可以用来表示两个概率分布之间的差异，但有个不大好的地方是它并不是对称的，因此有时用它来训练神经网络会有顺序不同造成不一样的训练结果的情况（其实个人觉得也就是训练时间差异罢了，也没那么严重）。为了克服这个问题，有人就提出了一个新的衡量公式，叫做散度，式子如下： 如果有一点数学功底的人可以轻易看出这个公式对于和是对称的，而且因为是两个的叠加，由相对熵的文
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2024-01-03 13:33:45
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对于连续数据，往往需要采用一种度量来描述这个数据的弥散程度。
给定属性x，它具有m个值\(\{x_1,x_2,...,x_m\}\)关于散布度量就有以下这些散布度量名称——————散布度量定义—————————————————————————极差range\(range(x)=max(x)-min(x)\)方差variance\(variance(x)=s^2_x=\frac{1}{m-1} \s
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2023-12-11 12:00:17
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# PYTHON画散点
## 引言
在数据可视化中，散点图是一种常用的图形表示方法。它可以用来展示两个变量之间的关系，并帮助我们观察数据的分布情况。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种绘制散点图的工具，本文将介绍如何使用Python绘制散点图，并对其背后的原理做一些科普。
## 绘制散点图
在Python中，我们可以使用Matplotlib这个常用的数据可视化库来绘
原创
2023-08-10 13:39:45
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Python中的散列表Python内置的字典数据类型的实现就是散列表。散列表也被称为字典或者是关联数组（associative array）。和“关联数组”这个名称的字面意思一样，散列表会像Python的字典一样，把键和值关联起来。标准的数组数据结构能够让我们根据数组里的位置来查找值，而关联数组能够让我们根据键来查找值。散列表的目标实现散列表的目标是能够提供高效的插入、删除以及搜索的方法；而且，我
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2023-12-07 09:45:20
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本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaScript 文件。这个库可以通过删除不必要的空格和注释来最小化 JavaScript 代码。库的安装在控制台使用如下命令即可安装，注意如果网络不好，请切换国内源。pip install jsminjsmin 库代码示例在压缩前，请提前准备一个未被压缩的 JS 文件，便于
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2023-11-21 17:47:53
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压缩JS学习目录? jsmin 库? 库的安装? jsmin 库代码示例? rjsmin 库? 库的安装? rjsmin 库代码示例? slimit 库? 库的安装? slimit 库的使用? slimit 库的其他用途遍历、修改 JavaScript AST 本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。? jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaSc
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2023-11-28 00:54:03
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文章描述js迈向python语法之函数(透过js去学习python) 文章目录文章描述前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语法不同，以及在python中有一个强制位置参数这样的一个新的语法。一、语法：二、参数传参：(1).必需传参(2).关键字参数(3).默认参数(4).不定参数(4).强制位置参数三、匿名函数 前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语
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2023-11-06 19:22:01
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K-L散度
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息。 K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中解释了为什么在深度学习中，训练模型时使用的是Cros
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2023-07-29 13:30:32
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写在前面大家最近应该一直都有刷到ChatGPT的相关文章。小喵之前也有做过相关分享，后续也会出文章来介绍ChatGPT背后的算法——RLHF。考虑到RLHF算法的第三步～通过强化学习微调语言模型的目标损失函数中有一项是KL散度，所以今天就先给大家分享一篇与KL散度相关的文章。0. KL散度概述KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）是一种量化两
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2023-11-07 15:02:19
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【JS散度】由于KL散度的不对称性问题使得在训练过程中可能存在一些问题，在KL散度基础上引入了JS散度，JS散度是对称的，其取值是 0 到 1 之间。如果两个分布 P,Q 离得很远，完全没有重叠的时候，那么JS散度值是一个常数（ log2），此时梯度消失（为0）。JS散度越小，2个分布越相似JS散度相似度衡量两个分布的指标，现有两个分布和，其JS散度公式为： &nb
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2023-10-18 16:40:14
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KL散度的公式是假设真实分布为，我们想用分布去近似，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用还是用?下面就来分析这两种情况：正向KL散度: 被称为正向KL散度，其形式为： 仔细观察（1）式，是已知的真实分布，要求使上式最小的。考虑当时，这时取任何值都可以，因为这一项对整体的KL散度没有影响。当时，这一项对整体的KL散度就会产生影响，
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2023-09-15 16:14:39
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直角坐标、极坐标、柱坐标和球坐标这几种坐标系都是正交坐标系，证明似乎并不麻烦（没证明过，想象了一下）；当我们将直角坐标系下的积分变换到其他坐标（或者更灵活一点，随便变来变去），并将其他坐标也画成正交的形式（比如极坐标的r和Θ），那么经过变换后的图形是不一样的。例如直角坐标下圆心在原点的圆弧变换到极坐标下就变成了线段（r固定）。由此可以想象，当进行积分运算的时候，大概就要对被积函数乘以一
