参考吴恩达的深度学习课程。先看看各个激活函数图：第一个问题：为什么引入非线性激励函数？ 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机（MLP）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（
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2024-10-16 11:08:07
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greedy、reluctant和possessive量词之间有微妙的区别。greedy量词被看作“贪婪的”，因为它们在试图搜索第一个匹配之前读完（或者说吃掉）整个输入字符串。如果第一个匹配尝试（整个输入字符串）失败，匹配器就会在输入字符串中后退一个字符并且再次尝试，重复这个过程，直到找到匹配或者没有更多剩下的字符可以后退为止。根据表达式中使用的量词，它最后试图匹配的内容是1个或者0个字符。但是，
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2024-07-16 14:43:08
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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。sigmoid激活函数(也叫logistic_activate)其作
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2024-02-19 18:41:26
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不多说，直接上干货! 最近，在看论文，提及到这个修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）。 Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units) 修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU） 激活函
ReLU 激活函数：ReLu使得网络可以自行引入稀疏性，在没做预训练情况下，以ReLu为激活的网络性能优于其它激活函数。 数学表达式： $y = max(0,x)$第一，sigmoid的导数只有在0附近的时候有比较好的激活性，在正负饱和区的梯度都接近于0，所以这会造成梯度消失，而relu函数在大于0的部分梯度为常数，所以正半区不会产生梯度消失现象。第二，relu函数在负半区的导数为0 ，
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2024-05-22 21:22:04
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在服务器的硬件或软件发生问题时，可以不用管数据库发生了什么，不需要执行任何操作就可以直接重启。InnoDb的crash recovery机制会自动的完成在发生故障前的数据变更提交，不会恢复任何已经发生改变但是没有提交的数据。InnoDB有它自己的buffer pool去缓存表和索引数据在主存中便于访问。频繁被访问的数据会从内存中直接获取到。缓存可以被用于很多类型的信息并且能提高处理速度。在专门用于
1.写出你所知道的激活函数，写出其表达式以及图像. 答:逻辑函数（Sigmoid）： 使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。从函数图可以看到，其两侧导数逐渐趋近于0，杀死梯度。 正切函数（Tanh）： 非常常见的激活函数。与sigmoid相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比sigmoid快，减少迭代次数。相对于sig
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2024-08-07 11:05:48
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GC的基础知识1.什么是垃圾C语言申请内存：malloc freeC++： new deletec/C++ 手动回收内存Java: new ？自动内存回收，编程上简单，系统不容易出错，手动释放内存，容易出两种类型的问题：忘记回收多次回收没有任何引用指向的一个对象或者多个对象（循环引用）2.如何定位垃圾引用计数（ReferenceCount）根可达算法(RootSearching)3.常见的垃圾回收
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2024-08-28 16:33:56
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神经网络每个神经元都需要激活函数（Activation Function）来进行非线性运算。逻辑回归模型使用的 Sigmoid 函数，也是一种激活函数。下面重点介绍几个神经网络常用的激活函数 g(x)，并作个简单比较。【sigmod函数】 【tanh函数】 【ReLU函数】 【Leaky ReLU函数】 介绍完了这些常用的激活函数之后，考虑如何选择合适的激活函数呢？首先我们来比较 Sigmoid
大纲 cs3k.com数据结构概述哈希表 Hash： a.原理 b.应用堆 Heap： a.原理 b.应用-优先队列 Priority Queue c.替代品-TreeMap 数据结构的两类问题cs3k.com1.设计一个数据结构2.实现某个算法用到了某个/某几个数据结构什么是数据结构可以认为是一个集合，并且提供集合上的若干操作
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2024-08-12 16:31:15
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原文（问答）：https://stackoverflow.com/questions/4984600/when-do-i-use-a-dot-arrow-or-double-colon-to-refer-to-members-of-a-class-in-cC++提供了三种访问类或者类对象的操作符，他们是“双冒号::”，“点.”,"箭头->", 这三种操作符有着各自的使用场景和定义。...
原创
2021-06-04 10:49:53
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Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。可以用作数据统计、图像处理、线性代数、傅里叶变换等。对于运算的数据首先表示为numpy数组的形式（向量化）首先导入numpy这个库 然后使用np.array()创建一个数组 也可以使用np.zeros（）创建一个全零的数组 在
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2024-08-07 08:07:28
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推动深度学习变得兴起的主要因素包括：数据规模、计算量及算法的创新。当前大多数算法的创新都是为了提升运算能力，使运算速度更快，尤其对于复杂的神经网络、大规模的数据而言运算效率确实非常重要，而用ReLU替换sigmoid作为激活函数，便是其中算法创新的一个典型案例。为什么使用ReLU作为激活函数，ReLU比sigmoid优秀在哪里从图中可以看到，在sigmoid函数箭头所指区域，梯度会接近零，梯度接近
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2024-04-10 20:07:53
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什么时候用button，什么时候用a标签 一、问题 能实现链接功能的标签一般就a标签，button标签，input submit标签 input submit肯定是提交表单的时候用 那
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2018-04-25 16:14:00
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写在前面网上看帖子的时候，经常会看到说尽量用exists，少用in。那么问题来了，是所有场景下都尽量用exists吗，还是具体场景具体分析。给你答案mysql做子查询的时候，永远记得要小表驱动大表。inselect * from A where id in (select id from B);相当于先循环B，再循环A。B表驱动A表。也就是当B表数据少于A表时，用in最佳。existsselect * from A whereexists(select 1 ...
原创
2021-12-29 16:09:09
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# 什么时候用 MapReduce 什么时候用 Spark
在大数据处理中，选择合适的计算框架对数据的处理效率和性能有着决定性影响。MapReduce 和 Spark 是当前最常用的两种计算框架，但它们适用于不同的场景。本篇文章将阐明这两种技术的特点，以及在什么情况下选择其中的一种更为合适。此外，我们将通过示例代码展示它们的基本应用。
## MapReduce 简介
MapReduce 是
MQ简介什么是MQ 跨进程的消息队列，主要角色包括生产者与消费者。 生产者只负责生产信息，无法感知消费者是谁，消息怎么处理，处理结果是什么。 消费者负责接收及处理消息，无法感知生产者是谁，怎么产生的。作用及意义1.消息异步：上游直接调用下游缺点：上游关注执行结果，但执行时间很长上游需要同步等待下游执行结果下游系统故障导致上游系统无法使用下游增加需修改上游代码使用MQ调用（异步）使用MQ的优点：上游
Tree Widget这个空间类似于一种表格的形式，是一种树状结构效果图：第一步：打开designer.exe，拖动一个Tree Widget空间到主窗口上第二步：双击Tree Widget，添加节点以及子节点最后添加完后的图形为可以看到目前还没有什么效果，点击"Properties"我们给它换一下字体颜色和背景色。首先选中Test1下滑右边的属性，找到"backgroud"，设置Style为So
导读公司每日产生海量数据，按业务需要进行统计产出各类分析报表，但巨大的数据量加上复杂的数据模型，以及个性化的分析维度，采用传统的离线预计算方式难以灵活支持，为此需引入一种满足实时多维分析场景的计算引擎框架来支撑业务精细化运营场景。本文将分享ClickHouse在自助分析场景中的探索及实践，文章将从以下4个方面介绍：自助分析场景OLAP技术选型高斯平台自助分析场景ClickHouse的优化实践Cli
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2024-07-10 21:50:44
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# 什么时候使用MongoDB，什么时候使用Redis
在开发过程中，我们常常需要使用数据库来存储和管理数据。MongoDB和Redis都是非常流行的数据库系统，但它们各自有不同的优势和适用场景。本文将介绍什么时候使用MongoDB，什么时候使用Redis，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## MongoDB
MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，具有灵活的数据模型和强大的查
原创
2024-07-06 03:57:45
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