最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的，粗体表示向量，否则是标量。向量的维度用 Nnn.L1Loss loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss也叫作 Huber Loss，误差在 (-1,1) 上是平方损失，其他情况是 L1 损失。 loss(
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2024-08-16 18:12:45
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引言
很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC的区别又在哪儿，这是我喜欢的一种既生瑜何生亮问题。
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2023-07-09 21:26:29
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# PyTorch中的Loss不变性探讨
在深度学习模型的训练过程中，损失函数（Loss Function）是一个至关重要的组成部分。它直接影响到模型的优化方向与速度。在PyTorch框架中，损失函数的选择和应用在模型训练过程中具有非常重要的地位。本篇文章将探讨“PyTorch中Loss的不变性”，并通过代码示例加以说明，帮助大家在实际应用中更好地理解和使用PyTorch的损失函数。
## 什
http://blog.sina.com.cn/s/blog_86186c970101u8qo.html
原创
2022-06-09 13:28:46
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ROC-AUC值题目：ROC-AUC是一种常见的模型评价指标，它是ROC曲线下的面积。现在已经知道样本数据的真实值（1是正样本，0是负样本）和某个二分类起在样本数据集的预测值（属于正样本的概率，并且各不相同），求ROC-AUC,精确到小数点后两位。第一行输入样本数N，然后输入N行，每行输入样本类别和预测概率值，空格隔开（1为正样例，0为负样例），计算AUC的值。 输入：10
1 0.9
0 0.7
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2023-09-26 18:54:08
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文章目录1. pyecharts数据可视化介绍2．pyecharts安装与使用3．全局配置项和系列配置项3.1 全局配置项3.1.1 基本元素配置项3.1.2 坐标轴配置项3.1.3 原生图形配置项3.2 系列配置项3.2.1 样式类配置项3.2.2 标记类型配置项3.2.3 其它类配置项4．运行环境4.1 生成HTML4.2 Jupyter Notebook4.3 Jupyter Lab5．P
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2024-03-03 10:54:14
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目录1.Relational plots（关系图）1.1 scatterplot（散点图）1.2 lineplot（线图）1.3 relplot（关系图）2.Categorical plots（分类图）2.1 Categorical scatterplots（分类散点图）2.1.1 stripplot（分布散点图）2.1.2 swarmplot（分布密度散点图）2.2 Categorical d
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2024-10-24 16:35:30
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Python绘制洛伦兹曲线图的过程记录如下：
洛伦兹曲线是一种用于衡量收入或财富分配不均等性的方法。在本示例中，我们将使用Python绘制洛伦兹曲线图，将整个过程进行详细记录。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备适合的开发环境。以下是环境要求的详细信息：
| 软件名称 | 版本 | 兼容性 |
| --
一、贝塞尔曲线关键点坐标记录、二、二阶贝塞尔曲线示例、三、代码示例
原创
2022-08-05 16:22:14
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RF测试笔记是业界一线工程师们通过理论和实践相结合的方式介绍射频微波测试技术的专栏，主要涵盖噪声系数、数字调制、矢网、频谱分析、脉冲信号等内容。如有想看到的内容或技术问题，可以点击“阅读原文”写下留言。1、增益压缩的含义1.1 增益压缩的含义当放大器的输入功率增加到使放大器的增益降低且引起输出功率呈非线性增大时，此时该放大器就发生了增益压缩。任何射频放大器的增益都是输入信号电平的函数，即AM-AM
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2023-12-19 19:54:48
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1. 自动计算音频振以拓展作为视频监控的语音对
原创
2022-11-05 11:34:02
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图片是我们在文章发表过程中最常接触到的，Kaplan-Meier是评估患者预后常用的分析方法，而生存曲线图能直观地反映不同组别之间的长存差异，漂亮的图片给人眼前一亮的感觉，能够为你的文章赢得更多的眼球，接下来我将为大家讲解一下如何制作整洁、清晰的生存曲线图。以图1为例，这就是我们用Kaplan-Meier方法得到的最初始的图片，因为中文版讲解起来比较方便，所以我用的是中文版SPSS，
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2023-11-14 09:28:11
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在 .NET 中加载椭圆曲线 (EC) 密钥本文将讨论在.NET 中解析和加载EC 密钥的不同方式。在本文中，您将了解 EC 密钥的构成，然后了解如何以四种不同的方式使用这些知识ECDsa在 .NET 中加载或创建对象。到本文结束时，您应该能够加载 EC 密钥，无论格式如何。本文针对 .NET Core 3.1 及更高版本。椭圆曲线 (EC) 密钥的参数加载 EC 密钥时，您将需要了解三件事：1.
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2024-04-24 15:20:14
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源宝导读：在前端的开发中我们经常会遇到利用贝塞尔曲线帮助我们完成前端的动画和图形绘制，但是对其中的一些参数配置是一头雾水。本文将从贝塞尔曲线的原理讲起，由浅入深剖析一阶到多阶贝塞尔的实现原理，最后从三个方向来介绍它的实际应用。一、IOS图标莫名的舒适感先来对比下面两张图：如果你用过苹果手机就都会有一种感觉，很多安卓手机的图标都会像左侧图标这样——倒角和直线的过渡处有些许不自然；而现在流行的IOS系
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2024-01-16 17:44:22
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C# 曲线控件 曲线绘制 实时曲线 多曲线控件 开发
Prepare 本文将使用一个NuGet公开的组件来实现曲线的显示，包含了多种显示的模式和配置来满足各种不同的应用场景，方便大家进行快速的开发系统。在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装，也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装：1Install-Package HslCommu
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2021-05-07 15:54:09
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昨天过完了“软件生日”日，在自己公众号上发过的文章转给一
原创
2022-11-21 08:34:35
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昨天过完了“软件生日”日，在自己公众号上发过的文章转给一位圈友，觉得有趣，今天打开微信平台，发现居然有10个分享，但是阅读量还是很低。不过这也算有种提高，自己想做的事，毕竟要先达到吧。不管别人怎么鄙视排斥，要自己做好自己吧。作者：DATA_MONK，
原创
2022-11-20 01:51:44
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分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve......一、历史wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军。诱因是珍珠港事件；由于比较有用，慢慢用到了心理学、医学中的一些检测等应用，慢慢用到了机器学习、数据挖掘等领域中来了，用来评判分类、检测结果的好坏。百科：ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op
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2016-08-30 14:40:00
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一：贝塞尔曲线简介贝塞尔曲线是由法国数学家Pierre Bézier所发明的。贝塞尔曲线是计算机图形图像造型的基本工具，是图形造型运用得最多的基本线条之一。它通过控制曲线上的四个点（起始点、终止点以及两个相互分离的中间点）来创造、编辑图形。其中起重要作用的是位于曲线中央的控制线。这条线是虚拟的，中间与贝塞尔曲线交叉，两端是控制端点。移动两端的端点时贝塞尔曲线改变曲线的曲率（弯曲的程度）；移动中间点
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2023-08-24 00:28:58
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ProcessOn：让你的思维导图与流程图绘制更加高效在当今这个信息爆炸的时代，有效地组织和呈现我们的想法变得尤为重要。无论是学生、教师、项目经理还是设计师，一个好的思维导图或流程图工具都能让我们的工作和学习更加高效。今天，我想向大家推荐一个我个人非常喜欢并且经常使用的在线绘图工具——ProcessOn。什么是ProcessOn？ProcessOn是一个功能强大的在线协作绘图平台，支持多人实时在线
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2024-06-25 11:32:09
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