梯度梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个纯量场中,梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)纯量值最小处指向周围纯量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度"举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数
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2024-07-07 10:55:44
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前言本文仅仅介绍了常见的一些JS加密，并记录了JS和Python的实现方式常见的加密算法基本分为这几类：(1)base64编码伪加密(2)线性散列算法（签名算法）MD5(3)安全哈希算法 SHAI(4)散列消息鉴别码 HMAC(5)对称性加密算法 AES，DES(6)非对称性加密算法 RSA提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、编码，加密1. 什么是编码？编码是信息从一种形式或格式转换
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2024-01-16 21:22:45
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文章描述js迈向python语法之函数(透过js去学习python) 文章目录文章描述前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语法不同，以及在python中有一个强制位置参数这样的一个新的语法。一、语法：二、参数传参：(1).必需传参(2).关键字参数(3).默认参数(4).不定参数(4).强制位置参数三、匿名函数 前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语
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2023-11-06 19:22:01
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1. 概念考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) 对它进行建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： 这被称为分布p(x)和分布q(x)之间的相对熵(relative entropy)或者KL散 度( Kull
# Python求JS散度的科普文章
## 引言
散度（Divergence）是用来衡量两种概率分布之间的差异的一种方法。Jensen-Shannon散度（JS散度）是一种对称的测量方法，它实际上是Kullback-Leibler（KL）散度的推广。JS散度广泛应用于机器学习、自然语言处理等领域，以比较不同分布的相似性。
在本文中，我们将讨论如何使用Python求解JS散度，给出代码示例，并
# Python 求 Kullback-Leibler 散度及其应用
在统计学和信息论中，Kullback-Leibler 散度（简称 KL 散度）是一个重要的概念。它用于度量两个概率分布之间的差异，尤其是在机器学习和深度学习中具有重要的应用。本文将通过一个实用示例，介绍如何用 Python 来计算 KL 散度，并且用图表表示旅行过程。
## 什么是 KL 散度？
KL 散度是用来衡量两个概
交叉熵(Cross Entropy)和KL散度(Kullback–Leibler Divergence)是机器学习中极其常用的两个指标，用来衡量两个概率分布的相似度，常被作为Loss Function。本文给出熵、相对熵、交叉熵的定义，用python实现算法并与pytorch中对应的函数结果对比验证。熵(Entropy)此处为方便讨论及与后续实例呼应，所有随机变量均为离散随机变量。定义随机变量x在
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2024-01-06 19:23:42
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在实际计算中经常会用到梯度、散度和旋度。在此，我记录一下它们的计算公式。梯度：设函数f(x,y)在区域D上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0)均有梯度grad f(x0,y0).设函数f(x,y,z)在区域Ω上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0,z0)均有梯度grad f(x0,y0,z0).平面梯度：空间梯度： 散度：设向量场A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q
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2023-05-17 21:43:59
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## Python里面怎么求散度
在数据分析和科学计算中，散度（Divergence）作为一种非常重要的数学概念，其在物理学、工程学及计算机科学中的应用十分广泛。散度度量了一个向量场的源（或汇）强度，对于计算流体力学、热传导等领域尤其重要。在 Python 中，我们通常使用 NumPy 和 SciPy 库来进行这样的计算。但刚接触这个概念的小白们可能会在实现时遇到一些困难。
### 问题背景
# Python求水汽通量散度的科普文章
在大气科学中，水汽通量散度是一个关键参数，它对于理解气候系统、天气现象、以及水循环等都有重大意义。本文将介绍什么是水汽通量散度，并给出一个使用Python计算水汽通量散度的示例代码。
## 什么是水汽通量散度？
水汽通量是单位时间内通过单位面积的水汽质量。它的数学表达式为：
$$
F_v = \rho \cdot v
$$
其中，\( F_v \
原创
2024-09-30 04:40:01
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高等数学（高数）中的散度（Divergence）是一个重要的概念，广泛应用于物理学、工程学、流体力学等领域。散度通常用于描述一个向量场在某一点的"发散程度"。本文将介绍散度的概念及其在Python中的计算方法，并提供相关的代码示例。我们还会展示饼状图和序列图，以帮助更好地理解相关内容。
## 散度的基本概念
在三维空间中，给定一个向量场 \(\mathbf{F} = (F_x, F_y, F_
Python中有两种可以遍历的容器类型。序列类型：包含字符串、列表、元祖映射(哈希)类型：包含字典、集合序列类型是线性表，就像数组一样，是在内存中开辟一块连续空间，连续存储的，那么查找某个元素时就需要从头开始租个对比，因此序列的查询效率是O(n)，即一个长度为n的序列查询一个变量是否在其中一般需要n次操作。映射类型是散列表，是基于哈希(Hash)算法的，变量在映射中的存储位置是通过计算得出来的，存
对于连续数据，往往需要采用一种度量来描述这个数据的弥散程度。
给定属性x，它具有m个值\(\{x_1,x_2,...,x_m\}\)关于散布度量就有以下这些散布度量名称——————散布度量定义—————————————————————————极差range\(range(x)=max(x)-min(x)\)方差variance\(variance(x)=s^2_x=\frac{1}{m-1} \s
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2023-12-11 12:00:17
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前面我们介绍了相对熵（KL散度）的概念，知道了它可以用来表示两个概率分布之间的差异，但有个不大好的地方是它并不是对称的，因此有时用它来训练神经网络会有顺序不同造成不一样的训练结果的情况（其实个人觉得也就是训练时间差异罢了，也没那么严重）。为了克服这个问题，有人就提出了一个新的衡量公式，叫做散度，式子如下： 如果有一点数学功底的人可以轻易看出这个公式对于和是对称的，而且因为是两个的叠加，由相对熵的文
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2024-01-03 13:33:45
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最近对问题目标是在一个给定的点集中找到距离最近的一对点。解决最近对问题有两个常用的方法，一是蛮力法，二是本文记录的分治法。分治法Python实现：# -*- coding:utf-8 -*-
import math
def distance(p1, p2):
"""计算两个点之间的距离"""
return math.sqrt((p1[0] - p2[0])**2 + (p1[1]
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2024-04-10 17:02:52
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Python中的散列表Python内置的字典数据类型的实现就是散列表。散列表也被称为字典或者是关联数组（associative array）。和“关联数组”这个名称的字面意思一样，散列表会像Python的字典一样，把键和值关联起来。标准的数组数据结构能够让我们根据数组里的位置来查找值，而关联数组能够让我们根据键来查找值。散列表的目标实现散列表的目标是能够提供高效的插入、删除以及搜索的方法；而且，我
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2023-12-07 09:45:20
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压缩JS学习目录? jsmin 库? 库的安装? jsmin 库代码示例? rjsmin 库? 库的安装? rjsmin 库代码示例? slimit 库? 库的安装? slimit 库的使用? slimit 库的其他用途遍历、修改 JavaScript AST 本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。? jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaSc
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2023-11-28 00:54:03
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本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaScript 文件。这个库可以通过删除不必要的空格和注释来最小化 JavaScript 代码。库的安装在控制台使用如下命令即可安装，注意如果网络不好，请切换国内源。pip install jsminjsmin 库代码示例在压缩前，请提前准备一个未被压缩的 JS 文件，便于
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2023-11-21 17:47:53
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K-L散度
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息。 K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中解释了为什么在深度学习中，训练模型时使用的是Cros
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2023-07-29 13:30:32
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【JS散度】由于KL散度的不对称性问题使得在训练过程中可能存在一些问题，在KL散度基础上引入了JS散度，JS散度是对称的，其取值是 0 到 1 之间。如果两个分布 P,Q 离得很远，完全没有重叠的时候，那么JS散度值是一个常数（ log2），此时梯度消失（为0）。JS散度越小，2个分布越相似JS散度相似度衡量两个分布的指标，现有两个分布和，其JS散度公式为： &nb
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2023-10-18 16:40:14
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