1. 前向声明好处1）不必要的#include 会增加编译时间. 2）混乱随意的#include可能导致循环#include,可能出现编译错误.2. 定义 可以声明一个类而不定义它。这个声明，有时候被称为前向声明(forward declaration)。比如class Screen; 在声明之后，定义之前，类S
私有方法的前向引用 类别主要有3个作用：1).将类的实现分散到多个不同文件或多个不同框架中。2).创建对私有方法的前向引用。3).向对象添加非正式协议。 OC语法中，可以对类的实例变量加@private/@public等关键字进行修饰。但是对于类的方法只分+开头的类方法和-开头的对象方法，不能对一个类的方法加@private这样的关键字进行限定，那么OC中如何定义私有方法呢？答
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2023-08-18 17:11:54
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前向引用的概念很简单，简单的理解就是使用变量前要先声明，如果使用了未声明的变量，就属于前向引用。 以JavaScript写一段代码来做一个简单示例。 这里，因为nott的定义在console.log之后，所以就会报nott未定义的错误，这就是前向引用。 另外的我们再来看一个例子。 这里不会报错，是因
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2019-12-12 00:09:00
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上面代码会不会被报错报错的话哪一行报错自信的我以为是 i =0 ;而实际上是。。那么为什么类似于i= 0;这样的代码可以呢？这是因为Java对其中的某些情况做了“特许”，其中有一条就是“通过简单名称引用的变量可以出现在左值位置，但不能出现在右值的位置”，所以前面的代码可以，但System.out.println(i);不行，因为这是一个右值引用。其目的是避免循环初始化和其他非正常的初始化行为。非常
原创
2023-03-16 09:04:13
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前向星和链式前向星 1、前向星 前向星是以存储边的方式来存储图，先将边读入并存储在连续的数组中，然后按照边的起点进行排序，
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2017-09-12 00:34:00
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当前，深度学习已经应用到很多领域：无人驾驶汽车，黑科技以及图像分类等等，这些前沿的科技也面临许多挑战，如无人驾驶汽车需要进行物体的检测、行人的检测、标志的识别以及速度识别等等；图像分类已经成为一项重要技术，它是计算机视觉的核心任务，其困难之处在于图像中物体形状的改变、部分遮蔽以及背景的混入等等。让机器学习人类模拟人类大脑的思考过程，需要进行大量的实验研究才能正式投入运行，即将大量的数据分为训练集、
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2024-03-18 11:11:02
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1、前向星 前向星是以存储边的方式来存储图，先将边读入并存储在连续的数组中，然后按照边的起点进行排序，这样数组中起点相等的边就能够在数组中进行连续访问了。它的优点是实现简单，容易理解，缺点是需要在所有边都读入完毕的情况下对所有边进行一次排序，带来了时间开销，实用性也较差，只适合离线算法。图一-2-4
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2021-08-03 09:56:39
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一下两种方法掌握一种即可 一.前向星建图 /** /*向前星 /*@Victor */ const int MX = 1e5 +5; const int ME = 2e5 + 5; struct edge{ int v ,w ; int nxt; edge(){} edge(int _v, int
原创
2021-08-03 09:20:11
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前向算法的作用是计算输入层结点对隐藏层结点的影响，也就是说，把网络正向的走一遍：输入层—->隐藏层—->输出层计算每个结点对其下一层结点的影响。 是一个简单的加权求和。 这里稍微说一下，偏置项和权重项的作用是类似的，不同之处在于权重项一般以乘法的形式体现，而偏置项以加法的形式体现。 ...
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2021-08-06 19:41:00
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原创
2024-08-07 17:21:09
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在神经网络模型中包括前向传播和反向传播那么究竟什么是前向传播，什么是反向传播呢前向传播：说的通俗一点就是从输入到得到损失值的过程，当然不仅仅是这么简单，中间还经过了一些处理，那么这些处理包括什么呢：1：从输入层开始：假设是一个形状是（2，3）2：经过权重参数（w（3，取决你的中间隐层1的形状）偏置参数（b)的处理后再经过一个激活函数处理得到中间隐层1，3：同理再经过第二个参数处理和激活函数得到中间
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2024-03-30 08:39:49
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前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接，那么结点w的值怎么算呢？就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算，最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后在通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLu，sigmoid等函数，最后得到的结果就是本层结点w的输出。
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2024-03-11 07:10:59
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代码与教程此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现前向传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码：教程为：https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html
代码如下：import torch
dtype = torch.FloatTensor
# dtype = t
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2023-11-07 05:30:18
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建立神经网络的主要步骤是：1. 定义模型结构（例如输入特征的数量）2. 初始化模型的参数3. 循环：# 3.1 计算当前损失（正向传播）
# 3.2 计算当前梯度（反向传播）
# 3.3 更新参数（梯度下降）实现代码#单层神经网络，不含隐含层
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py #是与H5文件中存储的数据集进
其实你去看pytorch中的nn.Conv2d的源码的时候，你会发现它还是调用的nn.functional.conv2d，如下图所示： 显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template和search的互相关，也是利用F.conv2d函数实现的，本篇文章用生动易懂的方式讲解一下F.conv2d前向传播和反向传播的过程。前向传播(forward propagation)官
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2023-11-12 14:45:40
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1.算法描述前向链路指由基站发往移动台的无线通信链路，也称作下行链路。IS-95系统前向链路最多可以有64个同时传输的信道，它们是在PN序列上再采用正交的Walsh码进行区分的信道，采用同一个射频载波发射。而来自不同基站的前向链路信号则是通过PN短码的不同偏置来区分。 前向链路的码分物理信道采用的正交码为64阶的Walsh函数，即生成的Walsh序列长度为64个码片。正交信号共有64个W
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2024-08-28 16:46:06
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一，友元函数1.定义：友元函数是在类声明中由关键字friend修饰说明的非成员函数，在它的函数体中能够通过对象名访问 private 和 protected成员2.作用：增加灵活性，使程序员可以在封装和快速性方面做合理选择。访问对象中的成员必须通过对象名。3.友元函数的定义与语法友元函数通过在类的定 ...
LSTM简介LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络，RNN的升级款，主要解决RNN中长时序列中的梯度消失问题。在长时间序列中，原始的RNN由于梯度的乘性问题，前面的序列的影响近乎为0，LSTM将其修正为加性问题。LSTM原理先上原理图：在LSTM中，第一阶段是遗忘门，遗忘层决定哪些信息需要从细胞状态中被遗忘，下一阶段是输入门，输入门确定哪些新信息能够被存放到细胞状态
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2024-07-25 07:36:58
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虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接
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2023-07-20 12:43:43
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1. 前向传播算法所谓的前向传播算法就是：将上一层的输出作为下一层的输入，并计算下一层的输出，一直到运算到输出层为止。 对于Layer 2的输出 ， ， ， 对于Layer 3的输出 ， 从上面可以看出，使用代数法一个个的表示输出比较复杂，而如果
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2024-03-15 23:36:15
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