文章目录前言截断的正态分布方法说明参数说明示例代码参数初始化的重要性其他初始化方法均匀分布初始化正态分布初始化Xavier初始化Kaiming初始化 前言深度学习模型的训练是一个困难的任务，很多要素会影响最终的训练结果，其中参数初始化方法就是重要因素之一。pytorch内置了很多初始化方法，除了一般我们会使用的正态分布、均匀分布，Xavier、Kaiming初始化，还包括截断的正态分布对参数初始
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2024-01-11 21:29:53
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torch.normal(means, std, out=None) → Tensor返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。 std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的
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2023-11-20 01:55:41
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在学习pytorch过程中遇到的一些难题，博主在这里进行记录。主要针对官网里面例子的代码，其中对有些基础python知识与pytorch中的接口函数细节理解。这个例子介绍如何用PyTorch进行迁移学习训练一个ResNet模型来对蚂蚁和蜜蜂进行分类。数据增强与存放# Data augmentation and normalization for training
# Just normalizat
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2024-05-14 19:40:29
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1. 二维卷积tensor(B,C,H,W)B - batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64C - channel，也就是输入的矩阵的通道数，若你输入的是RGB图片，那么此项为3H - high，也就是你输入矩阵的高。W - width，也就是你输入矩阵的宽 2.一维卷积tensor(B
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2023-10-21 12:02:44
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2021-04-27 09:06:00
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索引类型mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？normal：表示普通索引unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为uniquefull textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。总结，
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2023-06-01 15:09:12
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1、model.train()model.train() 让model变成训练模式，此时 dropout和batch normalization的操作在训练起到防止网络过拟合的问题2、model.eval()model.eval()，pytorch会自动把BN和DropOut固定住，而用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致所生成图片颜色失真极大训练完
Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the followin
原创
2021-07-16 17:55:19
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# 实现MySQL NORMAL的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现MySQL NORMAL。MySQL NORMAL是一种关系数据库的设计技术，用于消除冗余数据并确保数据的一致性和完整性。下面是实现MySQL NORMAL的步骤：
步骤 | 操作 | 代码
--- | --- | ---
1 | 创建数据库 | `CREATE DATABASE database_name;
原创
2023-07-27 03:19:11
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gzip -cd ma_cbft.gz>ma_cbft.datag/mess/s//a/gg/^$/d1,$s/sadf/asd/s/d/d/gcut -d " " -f 2 a.logdf -gd0,d$,dddu -sglsvg,lspvlsconftopasps -ef | grep java | grep -v grepps auxchown -R oracle:dba ora_di
原创
2015-02-12 14:32:25
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Description给定两个集合A、B，集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109，并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。任 务 ：给定两个集合的描述，判断它们满足下列关系的哪一种：A是B的一个真子集，输出“A is a pr...
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2018-12-29 21:33:00
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第 1 章 概述本文档主要是对视图的索引机制进行说明。包括：术语、索引的机制、视图索引的选项说明。文档中用到的术语：更新(Refresh)：按F9可以刷新视图的索引。Refresh读视图的索引并刷新用户的屏幕。它不会重建视图的索引。 重建(Rebuild)：按Shift+F9可以重建视图的索引。重建视图索引的操作调用NIF，视图的索引会完全被重新建立。（Refresh只更新未被索引的文档）。第 2
normal pie
原创
2022-11-18 00:01:17
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实现 "mysqll NORMAL" 的步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
| -- | -- |
| 1 | 连接到 MySQL 数据库 |
| 2 | 创建一个新的数据库 |
| 3 | 创建一个新的表 |
| 4 | 在表中插入数据 |
| 5 | 查询表中的数据 |
下面是每一步需要做的具体操作，以及相应的代码和注释：
## 步骤 1：连接到 MySQL 数据库
首先，我们需要使用
原创
2023-07-31 12:25:57
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eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。>>>x = 7
>>> eval( '3 * x' )
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>>> eval('pow(2,2)')
4
>>> eval('2 + 2')
4
>>> n=81
>>> eval("n + 4")
85np.random.n
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2023-05-28 16:40:53
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MySQL 支持多种索引类型和索引方法。01-以下是最常见的索引类型：普通索引 (Regular Index或者叫做NORMAL)： 普通索引是最基本的索引类型，它没有任何限制。它的主要目的是提高查询性能。普通索引可以包含重复的值，也可以包含空值。NORMAL" 索引实际上指的是普通索引，也被称为"Regular Index"。普通索引是最基本的索引类型，没有任何特殊约束。它的主要目的是提高查询性
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2023-08-16 10:12:19
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Description 某天WJMZBMR学习了一个神奇的算法：树的点分治！ 这个算法的核心是这样的： 消耗时间=0 Solve(树 a) 消耗时间 += a 的 大小 如果 a 中 只有 1 个点 退出 否则在a中选一个点x，在a中删除点x 那么a变成了几个小一点的树，对每个小树递归调用Solve
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2018-04-13 19:57:00
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首先你要弄清楚normal和sysdba 之间的区别,两者的职责是不同的举个例子吧,他们就好象班主任和校长 ,你能让校长去干班主任的活么 ?
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2011-07-02 16:56:00
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# MySQL索引的作用与优化
在数据库管理系统中，索引是一种特殊的数据结构，用于提高查询效率。在MySQL中，索引被广泛应用于提高数据库性能。本文将介绍MySQL索引的作用、类型以及如何优化索引以提高查询效率。
## 索引的作用
索引是一种数据结构，类似于书籍的目录，可以帮助数据库系统快速定位到需要查询的数据。当数据库表中的数据量很大时，没有索引的情况下，数据库系统可能需要进行全表扫描来查
原创
2024-04-26 04:24:11
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索引类型MySQL中我们常用的索引类型有五种：普通索引唯一索引主键索引组合索引全文索引创建表：CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(11) DEFAULT NULL, `idno` varchar(11) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL,
