整理 PySimpleGUI 官方网站 原文google翻译过来的https://pysimplegui.readthedocs.io/en/latest/ 您将找到有关Elements的信息，所有其他类和函数都位于本手册结尾处。它们位于自述文件的大部分中，按字母顺序排列以便于查找。本节对Elements的讨论旨在教您如何工作。另一部分包含详细的呼叫签名和参数定义。多行元素 Multiline E
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2024-08-29 22:14:06
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11.6 Momentum 在 "Section 11.4" 中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量
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2021-08-06 10:10:46
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目录枚举类小结练习 使用元类type()metaclass 枚举类当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python
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2023-09-17 09:03:22
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# 调节深度学习中的momentum参数
## 介绍
在深度学习中，momentum是一种优化算法，在梯度下降的基础上引入了动量的概念，可以加速收敛速度并减少震荡。通常来说，momentum参数的选择对模型的性能有很大的影响。在这篇文章中，我们将介绍如何调节深度学习中的momentum参数。
## Momentum的公式
在深度学习中，momentum的更新公式如下所示：
```mark
原创
2024-04-01 05:22:31
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SGD + momentum SGD是利用一个mini-batch的数据来近似估计梯度，有陷入局部最优或者马鞍点的问题 momentum是说当前梯度也受之前的梯度的影响，用加权的方式。可以按照光流的思想去类比理解。
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2020-12-29 20:25:00
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文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式，通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如，你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板
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2023-07-07 21:47:18
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函数原型：6个参数torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0, amsgrad=False)有关优化的理论就不必在此赘述了，直接上函数参数说明1.params（必须参数）: 这是一个包含了需要优化的参数（张量）的迭代器，通常是模型的参数 model.parameters()。2.lr
python量化分析数据导入01这是个人第一次在CSDN上发BLOG，主要想记录自己学习量化的过程，并督促自己能坚持下来。本节是使用backtrader回测的数据如何导入，主要内容为：本地数据csv导入tushare数据导入pd.DataFrame数据导入注意事项知识点补短板： 1、from future import print_function。是什么意思？ python2.X - pytho
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2024-06-03 21:02:17
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环境 Kali： 192.168.132.131 靶机：192.168.132.130 靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/vulncms-1,710/ 一、信息收集 arp-scan -l nmap -p- -sC -sV 192.168.132.130 gobu ...
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2021-09-26 23:39:00
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论文 代码 Introduction 首先横向对比一下 本文提出过去的对比学习 The dictionary size is coupled with the mini-batch size. It's challenged by large mini-batch optimization. The ...
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2021-10-26 20:15:00
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动量是一个能够对抗鞍点和局部最小值的技术。 下面我们来看更新梯度的方法。首先选取一个初始值theta0，计算Loss在theta0处的梯度g0，然后根据公式 teata1=teta0-aita*g0，得到的theta1就是更新后的参数。 引入动量后的参数更新，不仅要考虑当前的梯度，还要考虑之前所有的 ...
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2021-09-11 16:19:00
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概述非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在...
原创
2021-08-26 09:27:31
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MOMENTUM 靶机搭建：Vulltrue Box + 桥接网络
下载地址：https://download.vulnhub.com/momentum/Momentum.ova
Hint：信息泄露，redis0x1 信息收集端口扫描nmap基本信息扫描：端口扫描、详细扫描、漏洞扫描。扫描结果是只开启了22和80端口，且漏洞扫描也没有可以利用的信息。目录扫描使用dirsearch进行目录扫描，存在
原创
2024-04-09 22:41:13
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# MATLAB 深度学习中 Momentum 的用途
在深度学习的训练过程中，优化算法在很大程度上影响模型的收敛速度和最终效果。Momentum 是一种常用的优化策略，可以加速梯度下降的过程。本文将指导你如何在 MATLAB 中实现 Momentum，并详细解释每一步的操作。
## 流程概述
以下是实现 Momentum 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 06:13:31
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文章目录动量法1. 梯度下降的问题2. 动量法2.1 指数加权移动平均2.2 由指数加权移动平均理解动量法3. 从零开始实现4. 简洁实现小结 动量法目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变
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2023-12-13 03:41:42
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2016年，随着AlphaGo战胜了李世石，人工智能与深度学习达到了一个空前火热的状态。很多人也是第一次开始接触到了深度神经网络这个概念，但是其实神经网络的历史可以追溯到1943年，1943年的时候，二战都还没有结束。 中间的这段时间里，是由几个标志性的事件影响着神经网络算法的发展，其发展史大概可以分为三个阶段，下面我们就围绕这几个事件简要介绍这三个阶段。McCUlloch-Pitts Neuro
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2023-10-16 13:47:31
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