无穷级数1.这个证明还是蛮有意思的，将1/n与ln(1+n)进行比较，发现前者要大于后者，然后去求后者的和。发现后者的和为无穷大。所以，1/n是收敛的。 2.这是属于比较常见的级数，所以，还是要记住的。 感觉这种题目却是还是蛮有意思的，因为这种题目正好是用到了高中的一些不等式的知识，而这又是非常难已看出的。 4.这里主要是记住那个公式。这样，在遇到一些题目的时候，思路会较为清晰一点。 5.这一题呢
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2024-09-18 20:22:17
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仿真不收敛，提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step si
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2024-04-28 11:28:47
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在量化计算中经常遇到收敛失败的情况，可进一步分为SCF不收敛和几何优化不收敛两种情形。SCF自洽场叠代不收敛，是指对指定结构的波函数不断优化、寻找能量最低点的波函数时出现的收敛失败，而几何优化不收敛是在结构优化过程中出现的收敛错误。网上关于量化计算收敛失败的讨论贴较多，本文汇总了网络资料和个人的使用经验，以Gaussian16为例，详细地列出了这类报错的可能解决办法。在Gaussian16中，默认
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2024-02-10 06:50:28
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<<Designers Guide to Spice and Spectre>>
为什么要读这本书？
① 该书是介于算法和教你如何操作软件之间的一本书，可以帮助你更好的使用Simulator的设置。
② Simulator仿出的结果可靠不？精确不？是否收敛？应该如何处理，如何设置？
③ 读完这本书，你应该会： 
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2024-03-25 15:08:55
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1. SALT_BUCKETS HBASE建表之初默认一个region，当写入数据超过region分裂阈值时才会触发region分裂。我们可以通过SALT_BUCKETS方法加盐，在表构建之初就对表进行预分区。SALT_BUCKETS值的范围是1~256（2的8次方），一般将预分区的数量设置为0.5～1 倍核心数。 &
有的时候我们在做Spectre trans瞬态仿真时，也许会遇到不收敛的情况，log上面print出来的time step越来越小，甚至可能是10e-18的级别，导致仿真无法结束，这是怎么回事呢？一、不收敛的原因在Cadence的官方文档Spectre® Classic Simulator, Spectre APS, Spectre X, and Spectre XPS User Guide中可以
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2023-10-20 14:03:01
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2021年ICLR的一篇文章一、IntroductionDETR的缺点：1、模型很难收敛，训练困难。相比于现存的检测器，他需要更长的训练时间来收敛，在coco数据集上，他需要500轮来收敛，是faster r-cnn的10到20倍；2、DETR在小物体检测上性能较差。现存的检测器通常带有多尺度的特征，小物体目标通常在高分辨率特征图上检测，而DETR没有采用多尺度特征来检测，主要是高分辨率的特征图会
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2024-08-15 01:04:17
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①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验 ③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因
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2024-04-09 13:16:59
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1 引言逻辑不逻辑，回归非回归。回想当年初次学习逻辑回归算法时，看到”逻辑回归“这个名字，第一感觉是这是一个与线性回归类似的回归类别的算法，只不过这个算法突出”逻辑“，或者与某个以”逻辑“命名的知识点有关。可后来却发现，这是一个坑死人不偿命的名字——逻辑回归算法不是回归算法，是分类算法，也与逻辑无关，要说有关也仅是因为它的英文名字是Loginstics，音译为逻辑而已（所以也有资料称之为逻辑斯蒂回
在了解收敛性之前，应该首先了解几个基本概念： (1)。报告步： 一个数模作业包括多个报告步，报告步是用户设置要求多长时间输出 运行报告，比如可以每个月，每季度或每年输出运行报告，运行报告包括产量报告 和动态场（重启）报告。 (2)。时间步： 一个报告步包括多个时间步，时间步是软件自动设置,即通过多个时间步的计算来达到下一个报告步，以ECLIPSE为例，假如报告 步为一个月，在缺省条件下，ECLIS
到目前为止我们所使用的全部是命令式编程，事实上我们用的大部分Python代码都是采用的命令式编程，比如下面这个例子：def add(x,y):
return x+y
def func_add(A,B,C,D):
E=add(A,B)
F=add(C,D)
G=add(E,
16.1 任务与奖赏强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：强化学习任务对应了四元组表示状态空间，表示动作空间， 指定了状态转移概率， 指定了奖赏。强化学习的目标是在环境中不断地尝试而学得一个“策略”（policy），在状态下就能得知要执行的动作。策略有两种表示方法：确定性策略 表示为函数随机性策略 表示为概率，为状态下选择动作的概率，且。策略的优劣在于长期执行这一策略后得到
问题描述当查看瞬态模型的“求解器日志”时，看到 NLFail 列包含非零条目： 在求解瞬态模型时，收到类似如下的错误消息：非线性求解器不收敛。达到最大牛顿迭代次数。时间：0.15582918651998362最后一个时间步不收敛。可以对求解器设置做哪些更改来解决这个问题？解决方法瞬态求解器通过一组基于牛顿法的迭代技术在每个时间步对可能呈非线性的方程组进行求解。如果这些迭
# 理解 Python 中 fsolve 的不收敛问题
在科学计算和数据分析中，解决非线性方程组是一项重要的工作。Python 提供了强大的库，比如 `scipy`，其中的 `fsolve` 函数可以帮助我们找到方程的根。然而，有时候 `fsolve` 可能不收敛于我们期望的结果，尤其是期望收敛于零，这就引发了一些讨论。本文将深入探讨这一现象，并通过实例和图示来帮助理解。
## 什么是 fso
问题描述当查看瞬态模型的“求解器日志”时，看到 NLFail 列包含非零条目： 在求解瞬态模型时，收到类似如下的错误消息：非线性求解器不收敛。达到最大牛顿迭代次数。时间：0.15582918651998362最后一个时间步不收敛。可以对求解器设置做哪些更改来解决这个问题？解决方法瞬态求解器通过一组基于牛顿法的迭代技术在每个时间步对可能呈非线性的方程组进行求解。如果这些迭代
目录
训练集loss不下降
验证集loss不下降
测试集loss不下降
实践总结
loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结：
首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
t
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2024-07-29 17:42:40
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caffe报错（1）loss不收敛，可能的原因1. 检查label是否从0开始2. 输入数据和输出数据有误3. 学习率过大4. 损失函数可能不正确5.batchNorm可能捣鬼6.采用stride大于kernel size的池化层7.你的Shuffle设置有没有乱动8. 网络设计不合理解决办法 当使用caffe训练网络，loss出现Nan，说明你的loss已经发散了。 loss不收敛，可能的原因
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2024-05-29 02:09:11
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什么是STP？先看一下官方的定义：STP（Spanning Tree Protocol）是生成树协议的英文缩写。该协议可应用于在网络中建立树形拓扑，消除网络中的环路，并且可以通过一定的方法实现路径冗余，但不是一定可以实现路径冗余。生成树协议适合所有厂商的网络设备，在配置上和体现功能强度上有所差别，但是在原理和应用效果是一致的。首先、我们从官方的定义可以提炼一些信息：STP是生成树协议（定义）STP
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2024-06-25 07:08:27
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基于暴力算法的 CatBoost 模型高级重采样与选择分类是不平衡的。假设市场在训练期间主要是增长的，而整体数据（整个报价历史）是上涨和下跌都有的。在这种情况下，简单的抽样将创建更多的买入标签和更少的卖出标签。因此，一个类别的标签将优先于另一个类别的标签，因此该模型将学习预测买入交易的频率高于卖出交易的频率，然而，这对于新数据可能是无效的。特征和标签的自相关。如果使用随机抽样，则同一类的标签彼此跟
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，偶尔会遇到“**PyTorch 多次重复存在不收敛情况**”的问题。这种状况不仅影响了模型的实际应用效果，还给研发团队的开发进度带来了负面影响。经过深入分析和反复实验，我总结了一些相关内容，以便团队及其他开发者日后参考和避免。
### 问题背景
在机器学习和深度学习的实用场景中，模型的收敛性关乎到最终的性能和准确性。**不收敛的问题，意味着模型无
