1，二重积分与三重积分1.1，二重积分可以看成是求体积的过程；三重积分可以看成是对质量密度分布不均的物体求质量的过程。1.2 第一次积分就是根据线来求面积，第二次积分就是根据面来求体积，第三次积分就是在赋予体积块另一个维度（比如时间、或者给权重）后求加权的体积。再高维的积分只是增加三维的维度而已。2，二重积分的计算2.1 直角坐标系
此时确定x和y的取值范围很重要，根据难易程度来确定先积x或者先积
作为一个多年的微信公众号作者，了解微信公众号文章打分的机制是十分有必要的。微信在后台其实有一整套的打分机制，今天基于腾讯的这篇Paper《Cognitive Representation Learning of Self-Media Online Ariticle Quality》为大家介绍下文章质量打分背后的算法理论。在这篇paper中其实重点分享了两个方面，一方面是文章质量分的深度学习模型设计
Pytorch权值初始化参考博客背景知识1. 梯度消失和爆炸2. Xavier初始化2.1 Xavier均匀分布初始化2.2 Xavier正态分布初始化3. Kaiming初始化3.1 Kaiming正态分布初始化3.2 Kaiming均匀分布初始化 背景知识神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值，因此权重初始化的选取十分的关
基于可见光与激光雷达数据融合的航天器三维精细结构智能重建选题背景随着航天技术的快速发展，空间活动任务类型呈现出多元化的发展趋势。其中，太空垃圾快速清除、故障卫星在轨维修、空间目标监视寄生、空间卫星交会对接等任务成为了航天领域的研究热点。在执行空间任务过程中，需要实时感知目标三维结构，进一步基于目标三维结构解算目标位姿、部件位置等信息，最终完成空间在轨特定任务。可以说，能否精确获取空间非合作目标三维
主成分分析法主成分分析法的评价步骤自行封装函数参考文献 主成分分析法的评价步骤1、对原始数据进行标准化处理。将各指标值转化为标准化指标： 其中： 即为第个指标的样本均值和样本标准差。对应地，称： 为标准化指标变量。 2、计算相关系数矩阵。相关系数矩阵，有： 其中，，是第个指标与第个指标的相关系数。 3、计算特征值和特征向量。计算相关系数矩阵的特征值，及对应的标准化特征向量，其中，由特征向量组成5
转载
2024-09-27 18:20:17
35阅读
arXiv2020年10月30日上传的谷歌论文：“Unsupervised Monocular Depth Learning in Dynamic Scenes”。 作为唯一的监督源，单目视频photometric consistency，本文提出估计深度图、自运动（camera）和一个致密目标相对场景的3-D平移域（scene flow？）的联合训练方法。其中利用的先验
转载
2024-10-08 12:53:11
27阅读
文章目录一、核心概念二、环境依赖三、索引管理1.创建索引和分片副本数目2.集群管理工具2.1 chrome插件 elasticsearch-head下载地址操作界面四、水平扩容1.当前集群2个节点2.增加节点进行水平扩容，可以提高索引的最大数据存储量3.增加副本数目进行水平扩容，可以提供搜索操作吞吐量五、故障处理1.故障演练2.恢复节点六、读写原理1.路由计算2.分片控制2.1 协调节点2.2
转载
2024-04-24 20:08:43
768阅读
这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
转载
2024-05-31 10:46:44
69阅读
动态代理1. 什么是代理我们大家都知道微商代理，简单地说就是代替厂家卖商品，厂家“委托”代理为其销售商品。关于微商代理，首先我们从他们那里买东西时通常不知道背后的厂家究竟是谁，也就是说，“委托者”对我们来说是不可见的;其次，微商代理主要以朋友圈的人为目标客户，这就相当于为厂家做了一次对客户群体的“过滤”。我们把微商代理和厂家进一步抽象，前者可抽象为代理类，后者可抽象为委托类(被代理类)。通过使用代
转载
2024-08-02 16:19:34
31阅读
在我做实验的过程中,由于卷积神经网络层数的更改,导致原始网络模型的权重加载
原创
2023-04-07 10:35:03
198阅读
章地址如下：ELF文件格式解析在用户空间，用insmod这样的命令来向内核空间安装一个内核模块，本章将详细讨论模块加载时的内核行为，当我们加载一个模块时，insmod会首先利用文件系统的接口将其数据读取到用户空间的一段内存中，然后通过系统调用sys_init_module,让内核去处理加载的整个过程。一、sys_init_module函数分析我们把sys_init_module函数分为两个部分，第
如何用pytorch选择性加载神经网络的相应层权值前言步骤step1:理解pytorch的权重文件数据存储结构step2:编程实现 前言在什么情况下需要用到这个呢，两种情况，第一种，在用迁移学习训练一个模型的时候，如果预训练模型权重结构和构建的网络结构不完全相同，即存在某个层或者某几层的结构不一样，这个时候并不需要丢掉这个权重，而可以选择性加载结构相同的网络层。第二种，在打算换用深度学习框架的时
转载
2023-10-27 09:32:16
156阅读
一、定义是一种网状数据结构，是由有穷非空的顶点集合和描述顶点间关系的有边的集合组成。由G（V，E）表示，G(Graph)就是这个图；V(Vertex)是该图的顶点，是图的数据元素；E(Edge)是图的边，是描述顶点之间的关系的。如果所有的边edge都是双向的，就称无向图（undirected graph）。反之如果边是有向的，就是有向图（directed graph）。当图的每条边edge 都被分
转载
2024-08-19 20:23:05
20阅读
所使用的主要有四个评价的标准，根据不同的分类情况，有的单独分析，有的综合着来看。 这四个评估标准分别是Accuracy, Precision, Recall, f1-score. 我自己对他们的理解：Accuracy（准确率）：综合分类正确的概率，综合是指正类和负类被分类正确的概率Precision（精确率）： or 对正类/负类样本的区分能力。 针对某一类而言的，正类或者是负类，一般的模块中的p
转载
2024-05-19 15:14:59
39阅读
一、介绍内容将接触现代 NLP 技术的基础：词向量技术。第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型，它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词，从而得到每一个单词的向量表示。第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec。在实验中将以小说《三体》为例，展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果。在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量，并利用这些词向量来做一些简单的运算
转载
2023-08-10 20:47:30
90阅读
Pytorch加载模型权重理解（state_dict load_state_dict update load）一、state_dict特性介绍在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的s
转载
2023-10-05 23:31:29
52阅读
文章目录更新问题方案PyTorch文档模型对应，完全导入模型不完全对应只有部分对应A属于BB属于A 更新2022.04.12更新 导入权重的用法相当普遍，但是可以导入吗？导入有什么影响？ 首先一定是可以导入的，但是导入之后是否有效果？那应该分以下情况讨论。网络模型完全对应：这种情况可以导入，而且微调效果更好网络模型不完全对应（小心这种情况）
只是输出层有部分变化，可以导入中间层有变化，不建
转载
2023-11-07 08:21:53
38阅读
keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件，其他可用的模型还有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV3 4个。 VGG19在keras中的定义：def VGG19(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
转载
2024-05-20 12:25:46
217阅读
一、文本分词将需要进行分析的文本进行分词（英文直接按照空格分隔词汇，中文则需通过分词工具分隔之后，把词之间加上空格）二、去停用词在文本中可以发现类似”the”、”a”等词的词频很高，但是这些词并不能表达文本的主题，我们称之为停用词。对文本预处理的过程中，我们希望能够尽可能提取到更多关键词去表达这句话或文本的中心思想，因此我们可以将这些停用词去掉后再编码。三、将词编号按照词频（次出现的频率）进行倒序
Java内存管理是每个使用Java语言的编程人员必须了解的知识，最近阅读了周志明老师的《深入理解Java虚拟机》以及其他相关的资料，将相关内容简要的整理一下作为备忘。一、Java内存分区及其作用JVM在执行Java程序时会将内存区域划分为不同的功能区块，各个区块有各自的用途及其特性。下图是维基百科中给出的JVM内存分区情况。 从图可看出JVM内存区域分了五部分，下面我们分别来进行讲解。 1.Pr
转载
2023-11-26 19:12:31
34阅读
