Android驱动 (2012-11-02 16:11:13)
转载▼ Android内核的结构和标准的Linux内核基本相同，只是在其基础上增加了私有的内容。其主要增加了一些驱动程序：Android专用驱动和Android使用的设备驱动。 Android对Linux内核的更改较少，但是增加了一些没有加入标准Linux内核的内容，如yaffs
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2024-05-23 21:38:02
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1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes)， 区间左闭右开。比如类别数num_class=3， 你的label出现了-1或者3， 4， 5等！！！！2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
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2023-11-12 10:59:44
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How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select an
关于LCD的duty与bias 关于LCD的duty与bias duty： 占空比将所有公共电极（COM）各施加一次扫描电压的时间叫一帧,单位时间内扫描多少帧的频率叫帧频,将扫描公共电极（COM）选通的时间与帧周期之比叫占空比。通常占空比等于公共电极数N的倒数,即1/N。 bias：偏压比 LCD的
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2017-03-10 19:23:00
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吉布斯采样适
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2021-01-03 10:53:00
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伪代码： 并行化：
原创
2022-07-15 22:02:03
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# 理解 Android Bias：是什么以及如何应对
在现代Android应用的开发中，“Bias”这个术语通常指的是我们在设计和实现中潜意识的偏见。这种偏见不仅会影响到应用的用户体验，还可能在无意中加剧某种群体的边缘化。本文将探讨Android Bias的概念，并通过具体的代码示例和关系图示帮助您更好地理解这一问题。
## 什么是 Android Bias？
Android Bias通常
原创
2024-09-05 03:52:16
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# 实现"PYTORCH Bias"的步骤
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"PYTORCH Bias"的步骤
section 开始
初始化
section 中间步骤
提取数据
创建模型
添加Bias
训练模型
section 结束
原创
2024-06-03 06:43:32
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原文出处：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html，感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
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精选
2015-08-10 11:44:17
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论文：“On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond” by Sashank J. Reddi, Satyen Kale, and Sanjiv Kumar Code: https://github.com/boulanni/theano-nets/blob/master/nets/sgd.py。
原创
2023-04-19 17:24:16
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http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
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2023-06-29 10:10:28
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准： bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合 (overfitting)，过拟合对应上图是high variance，点很分散。low
原创
2021-07-19 10:56:52
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Given a stream of elements too large to store in memory, pick a random element from the stream with uniform probability. To solve the problem which n
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2019-03-20 03:22:00
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# 决策bias架构
在数据科学和机器学习领域，我们经常会面对决策bias的问题。决策bias指的是在数据收集、处理和分析过程中出现的偏差，导致最终的决策结果偏离真实情况。为了解决这个问题，我们可以采用决策bias架构来帮助我们更准确地进行决策分析。
## 决策bias架构介绍
决策bias架构是一种系统化的方法，用于检测和校正数据收集和处理过程中的偏差。它通常包括以下几个步骤：
1. 数
原创
2024-06-11 04:59:00
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模型评估与选择在机器学习领域，人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」，其实就是误差小。在领域中，排除人为失误，人们一般会遇到三种误差来源：随机误差、偏差和方差。偏差和方差又与「欠拟合」及「过拟合」紧紧联系在一起。由于随机误差是不可消除的，所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡（Bias-Variance Tradeoff）。在机器学习领域，人们总是希望使自己
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2021-12-01 15:33:37
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偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；噪声则表达了学习问题本省的难度。偏差－方差分解说明，泛化能力是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的，给定学习任务，为了取得好的泛化性能，需使偏差较小，即能够充分拟合数据，并使方差较小，使数据扰动产生的影
原创
2021-06-29 15:40:12
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过NFL定理(No Free Lunch)，即没有任何一种方法/模型能在各种数...
原创
2023-01-01 17:09:55
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# Python中的偏差和MAE
## 引言
在机器学习领域中，我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE，并提供相应的代码示
原创
2023-12-09 11:43:38
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LeNet-5 — LeCun et alLeNet-5，一个7层的卷积神经网络，被很多银行用于识别支票上的手写数字。 LeNet-5 — Architecture手写数字被数字化成尺寸为32X32的图片。在这种情况下，由于计算能力的限制，这种技术无法应用于大规模的图片。模型的构除输入层外，模型有七层，2卷积+2池化+2全连接+1输出。第一层：卷积层，总共6个卷积核，核尺寸5X5，步长1X1。所以
// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2016-02-24 11:25:00
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