关于迭代的介绍-源自搜狗百科
在RUP中，迭代被定义为：迭代包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。 1相关概念 函数在数学中，迭代函数是在碎形和动力系统中深入研究的对象。迭代函数是重复的与自身复合的函数，这个过程叫做迭代。 模型迭代模型是RUP（RationalUnifiedProcess，统一软
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2024-04-18 20:15:01
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一、简介1、在Faster rcnn之后比较有代表性的检测网络就是R-FCN了，通过学习之前经典的检测网络来熟悉检测模型的大体发展过程和创新思路，该网络主要的贡献在于提升了检测网络的训练效率。2、论文的主体思路在于神经网络的卷积层是具有平移不变性的，对分类任务较为友好，而且所有的卷积层是共享计算的，计算耗时较少。ROI pooling层会破坏网络的平移不变性，生成一系列的proposals从而增加
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2024-06-28 05:47:39
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一、RNN（循环神经网络）参考链接一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇1、神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？2、为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只
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2023-10-30 22:56:52
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无线射频技术介绍初识无线射频技术我们先来看官方的说法。无线射频技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线通信技术。这种技术的优点是部分产品无需重新布线，利用点对点的射频技术，实现对家电和灯光的控制，安装设置都比较方便，主要应用于实现对某些特定电器或灯光的控制，成本适中。这类系统功能比较弱，控制方式比较单一，且易受周围无线设备环境特别是同频及阻碍物干扰和屏蔽;较适用干新装修户和已装
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2024-08-12 13:46:21
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了解了布隆过滤器作用于HFile之上以及对HFile有了更深层次了解。 另有： 一、HFile结构介绍 为了支持数据的随机查询，HFile结构分为六个部分：1、数据块–保存表中的数据，每一个数据块由块头和一些keyValue(record)组成，key的值是严格按照顺序存储的。块大小默认为64K（由建表时创建cf时指定或者HColumnDescriptor.setBl
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2024-04-29 07:50:52
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VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
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2023-12-19 21:13:36
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Batch size：一次放入模型训练的样本数，batch_size将影响到模型的优化程度和速度。为什么要有batch size：batch size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。增大Batch_Size，相对处理速度加快，所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达
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2023-08-06 11:59:38
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迭代器的功能分类不同容器的迭代器，其功能强弱有所不同。容器的迭代器的功能强弱，决定了该容器是否支持 STL 中的某种算法。例如，排序算法需要通过随机访问迭代器来访问容器中的元素，因此有的容器就不支持排序算法。常用的迭代器按功能强弱分为输入、输出、正向、双向、随机访问五种，这里只介绍常用的三种。1) 正向迭代器。假设 p 是一个正向迭代器，则 p 支持以下操作：++p，p++，*p。此外，两个正向迭
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2023-11-14 14:01:58
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应用场景：应用于语音识别 语音翻译 机器翻译RNNRNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。 由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中，这种重复模块有一种非常简单的结构。那么S(t+1)
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2024-01-21 01:24:30
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1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由
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2023-08-16 16:37:17
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每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A的迭代次数总
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2023-12-23 21:31:58
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人工神经网络中最小和最重要的单元是神经元。与生物神经系统一样，这些神经元彼此连接在一起，它们具有很强的处理能力。一般而言，人工神经网络试图复制真实大脑的行为和过程，这就是为什么他们的建筑是基于生物观察建模的原因。人造神经元也是如此。它的结构让人联想到真实神经元的结构。每个神经元都有输入连接和输出连接。这些连接模拟了大脑中突触的行为。与大脑中的突触将信号从一个神经元传递到另一个神经元的方式相同，连接
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2023-11-02 09:02:32
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1、matlab中如何获取神经网络训练之后的迭代次数多种方法途径可以获取，如训练后，运行以下语句：nntraintool--------------出现窗口中的Progress-epoch显示迭代次数2、神经网络中学习率、批处理样本数量、迭代次数有什么意义和影响？学习率是指每次训练过程中（迭代）变量改变（更新）的比率，例如x(t+1) = x(t) - a * delta 其中a可以看出学习率，一
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2023-11-27 10:46:17
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(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)移位距离和假设用神经网络分类A和B，把参与分类的A和B中的数字看作是组成A和B的粒子，分类的过程就是让A和B中的粒子互相交换位置，寻找最短移位路径的过程。而熵H与最短移位距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。对二值化图片移位规则汇总每个粒子移位一次，位置重合不移位，0不动，单次移位距离恒为1.按照移位距离和假设，二值化图片的移位元素单次移动的距离
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2024-01-13 13:30:45
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虽然拿不出数学证明，但是现在我个人的实验表明对应特定的收敛标准神经网络的迭代次数和迭代次数的分布都是特征的。这种特征非常类似化学上的光谱，所以是否有可能利用这种光谱来分类神经网络？(mnist 0 ,mnist x)81-30-2-(1,0) || (0,1)分别制作了9个网络来二分类mnist的0-1到0-9.网络结构是81*30*2，让0向（1，0）收敛，让x向（0，1）收敛。设定这个网络停止
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2023-12-26 16:44:24
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这些方法的参数都是函数，可以对数组中的每一个元素运用该函数，原数组不变。1、不生成新数组 的迭代器方法(1) forEach() ：对数组中的每一项运行给定函数，没有返回值，它和使用for循环的结果相同function square(num) {
console.log(num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEac
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2023-07-22 15:24:24
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Python 字典(Dictionary)字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：d = {key1 : value1, key2 : value2 } 有点像 key，因为无顺序，也可以当作set键一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对
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2023-11-24 10:07:05
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什么是python的迭代如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代(Iteration)。(在Python中，迭代是通过for ... in来完成的)Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。(可以直接作用于for循环的对象统称
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2023-08-14 07:08:10
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大量实验表明每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络分类两组对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A
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2023-12-24 14:02:15
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BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。换
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2023-07-05 21:18:58
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