针对问题：（1）DARTS在CIFAR10上实验时，直接将搜索阶段到的8个cell的网络在实际应用阶段扩充到20个cell，normal cell和reduction cell结构保持不变，在浅层网络搜索到的最优结构在深层网络上表现不一定也会最优。（2）在进行架构搜索时由于跳跃连接加速前向/反向传播，经常导致更快的梯度下降，因此在优化架构参数时其分配的权重较大，最后搜索到的结构往往包含大量的跳跃连
1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与
转载
2024-09-24 18:05:25
161阅读
1．锁相环的基本组成 [部分转贴]2．锁相环的应用 [1] 锁相环在调制和解调中的应用 [2] 锁相环在调频和解调电路中的应用  
转载
2024-10-28 21:29:28
38阅读
Hi，大家好，本章节开始将会从零开始和大家用图文的方式，让你从零基础学会正则表达式！有兴趣的小伙伴可以持续关注我，或者在专栏中进行查看自我学习，愿与君携手前行！在上一个章节说到正则表达式的入门级知识点，本节将会与大家分享一下正则表达式的是具体实现方式是怎么样的？在继续学习正则元字符特性或编制自己的正则表达式时,常常需要对其测试.也可以自己编制VBA代码进行测试，这样做的好处是可以提高在今后实际工作
oracle 高级复制同步数据
oracle我不是很熟，但现被安排要做个2台数据库表同步复制，不懂，只能从开始研究，制作。如果你和我一样，看了我的制作过程，一定给你很大的帮助。废话不说了，开始.......google....次数已经记不清楚了，可以用天衡量了，大概时断时续一周。。汗死。。。。。在此，非常感谢那些发表文
吴恩达机器学习作业 python 实现：Logistic Regression1.检查加载数据，进行可视化定义函数对数据可视化def plotdata(path):
data1 = np.loadtxt(path, delimiter=',')
pos_index = np.where(data1[:, 2] == 1)
neg_index = np.where(data
转载
2024-08-12 09:34:32
77阅读
上一次讨论了概念与实现的关系，这里用一段话来总结就是，概念是理想中的东西，而实现则是实实在在必须能用的东西，它们之间存在着“不可逾越的鸿沟”，就是实现必定对概念的某些东西进行了简化或者是丢弃。而这个简化或者丢弃的过程，就是所谓的权衡取舍。这里举一个例子：整数。整数可以说是任何人都熟悉的数学内容了，可以说你还不会写字就应该能有整数的概念了，你能清楚地数出物体的数量，就算你不知道物体叫什么，怎么写。那
原创
2022-08-27 16:29:20
1243阅读
传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题，如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性，那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择。PCA是一种数据降维方式，但同时保持了原始数据降维后的特性；PCR是在降维后的数据(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归)，然后将回归系数矩阵转化到原
转载
2024-05-07 18:24:05
574阅读
前两篇博文和这篇博文有些许联系：MATLAB帮助文档称pulstran函数为：脉冲串(Pulse train)产生函数。 pulstran从连续函数或采样原型脉冲生成脉冲序列。语法格式：语法格式1：y = pulstran(t，d，'func')基于连续函数'func'的样本生成脉冲序列，其中'func'是'gauspuls'，用于产生高斯调制的正弦脉冲'rectpuls'，用于生成采样的非周期矩
转载
2024-04-17 08:36:29
477阅读
Progress有两个进度，一个是android：progress，另一个是android：secondaryProgress，后者主要是和缓存之类的相关，前者是为了当前进度相关。ProgressBar分为确定的和不确定的，上面说的播放进度、缓存等就是确定的。相反地，不确定的就是不清楚、不确定一个操作需要多长时间来完成，这个时候就需要用的不确定的ProgressBar了。这个是由属性android
转载
2024-06-05 07:20:07
40阅读
# Python PLSRegression 使用方法
## 引言
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，简称 PLSR）是一种经典的回归方法，广泛应用于化学、社会科学等多个领域，尤其适合处理多重共线性问题。PLSR 通过寻找一组新的潜在变量（称为成分），将输入特征空间映射到输出变量，从而实现预测。本文将介绍在 Python 中如何使用 PLSReg
Promise.all可以将多个Promise实例包装成一个新的Promise实例。用法：const p = Promise.all([p1, p2, p3]);同时，成功和失败的返回值是不同的：（1）、成功的时候返回的是一个结果数组，只有p1、p2、p3的状态都变成fulfilled，p的状态才会变成fulfilled，此时p1、p2、p3的返回值组成一个数组，传递给p的回调函数。（2）、失败的
AlphaFold2源码解析(4)–模型架构我们将Alphafold的流程分为一下几个部分：搜索同源序列和模板特征构造特征表示MSA表示与残基对表示之间互相交换信息残基的抽象表示转换成具体的三维空间坐标模型参数AlphaFold有多个不同类型的参数（单体，多聚体， ptm, CASP格式），alphafold.model.config配置了不同参数：MODEL_PRESETS = {
'm
转载
2024-09-04 14:47:50
119阅读
多因变量非线性PLS1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导1.2 简化算法1.3 性质Reference 1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导在PLS进行之前，首先要进行预备分析，目的是判断自变量(因变量)是否存在多重共线性，判断因变量与自变量是否存在相关关系，进而决定是否需要采用PLS方法建模，具体计算方法：记矩阵，求的各列数据之间的简单相关系数。然后
转载
2023-11-28 06:36:26
427阅读
正如我们在第11章所看到的.构架权衡分析方法(ATAM)为软件设汁师提供了种 在设计或维护软件系统时，对所面临的技术权衡进行评佔的手段„在ATAM中，我们主要 研究了系统的涉众认为重要的质量属性，其在实际或建议构架的设计中的实现程度。我们 还对构架权衡进行了分析-某个决策同时会对几个质量厲性产生影响的地方。 然而，ATAM遗漏了一个重要的考虑事项：在大型复杂系统中最大的权衡通常
转载
2024-01-01 13:40:52
66阅读
通过阿尔法折叠，提前十年检测老年痴呆就容易多了。 人工智能领域第一大家族，来自DeepMind的Alpha家族最喜欢做的事情就是出其不意。 它们所有的小确幸都是，意料之中、精彩尤甚。 比如之前一战成名的AlphaGo、后续傲娇的AlphaZero，以及这两天刚刚加入家族战队的AlphaFold，中文封号为，阿尔法折叠。 生物医学领域，一向都是冷静与热情并存，而这位AI新宠儿AlphaFold的性
转载
2024-09-05 08:29:21
28阅读
我们要权衡什么以及为什么要权衡？我们所说的“软件架构”有很多定义和含义。构成“软件开发”、“软件设计”和“软件架构”的内容之间也存在相当大的重叠，因为这三个概念在许多方面融合在一起。从本质上讲，它有助于将软件架构的学科视为在我们以这种或那种方式构建应用程序时做出的选择所产生的权衡之间做出有意识选择的学科。为什么会有权衡，我们为什么关心？ 我们在选择如何构建软件时必须进行权衡的原因与我们在其他学科中
转载
2024-06-29 17:21:09
59阅读
我们公司内部职级晋升中，当目标职级比较资深或者专家后，有一项考察内容是：有自己的方法论。什么是方法论方法论很多人听过，可是很多人也在问什么是方法论？方法论是我们对于很多事情进行思考沉淀后，具有总结性的指导思想。比如很多名言警句就可以是方法论。近朱者赤，近墨者黑勤能补拙等软件架构方法论少即是多一次有人问我，你有没有总结过你的方法论？ 我说我的方法论是：少即是多。之前对系统接口进行性能和稳定性的优化
作者 yark 架构设计是一种权衡（trade-off）。一个问题总是有多种的解决方案。而我们要确定唯一的架构设计的解决方案，就意味着我们要在不同的矛盾体之间做 出一个权衡。我们在设计的过程总是可以看到很多的矛盾体：开放和整合，一致性和特殊化，稳定性和延展性等等。任何一对矛盾体都源于我们对软件的不同期望。 可是，要满足我们希望软件稳定运行的要求，就必然会影响我们对软件易于扩展的期望。我们希望软
转载
2024-01-02 10:19:22
108阅读
#调用python已有的函数
help (abs)
#自定义函数：依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回
import math
def quadratic(a, b, c):
m=b*b-4*a*c
u=math.sqrt(m)
x1=(-b+u)/(2*a)
x2 = (-b - u)
转载
2023-10-08 11:48:28
123阅读
