本题的基本要求非常简单：给定 N 个实数，计算它们的平均值。但复杂的是有些输入数据可能是非法的。一个“合法”的输入是 [−1000,1000] 区间内的实数，并且最多精确到小数点后 2 位。当你计算平均值的时候，不能把那些非法的数据算在内。输入格式：
输入第一行给出正整数 N（≤100）。随后一行给出 N 个实数，数字间以一个空格分隔。输出格式：
对每个非法输入，在一行中输出 ERROR: X i
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2024-03-21 14:56:59
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小结
xgb小结感觉这里还是应该好好弄弄，真正的理解才能更好的使用，学长说xgb的论坛要更火爆一些，一般提了bug会有很多的大佬回复，但是lgb，哈哈，没人回复。。比谁好用，那就比谁的论坛更加火爆，来啊，比 啊，xgb秒杀全场啊~树的复杂度可以用如树的深度，内部节点个数，叶节点个数等 来衡量。** XGBoost中正则项用来衡量树的复杂度：树的叶子节点个
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2024-03-29 22:37:29
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引言 神经网络很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：1.什么是激活函数？ 2.激活函数的用途（为什么需要激活函数）？ 3.有哪些激活函数，都有什么性质和特点？ 4.应用中如何选择合适的激活函数？什么是激活函数？ 首先要了解神经网络的基本模型。 单一神经元模型如下图所示。&n
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2024-03-20 10:03:01
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目录1.1 字符函数库 cctype1.2 指针、数组与字符串1.3 文件尾条件1.4 cin.get() 与 cin.put()1.5 实践使用1.5.3 混合输入数字、字符和字符串1.5.2 菜单雏形 (持续输入字符)1.5.3 类型不匹配1.7 枚举 enum1.7.1 作用域内枚举（C++11）1.7.2 指定枚举量底层类型字符与数字
char和int类型能自动互相转换, 注意++ch得
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2024-06-22 05:43:37
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sigmoid 除非在二元分类的输出层，否则千万不要用 吴老师几乎没用过，因为tanh几乎在所有场合都更优越tanh 激活函数tanh()的效果几乎总比sigmoid函数好，因为tanh的输出位于[-1，1]之间，激活函数tanh的平均值就更接近0. 你可能需要平移所有数据，让数据平均值为0。使用tanh函数而不是sigmoid函数也有类似数据中心化的作用（使数据的平均值接近0）。而这实际上让下一
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2024-04-07 20:56:03
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，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（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（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，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。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（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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定点DSP把所有数据都当作整数来处理ü在定点DSP芯片中，数字运算都是基于整形数的运算，也即所有操作数都用整形数表示。运算精度取决于整形数的字长，一般定点DSP的字长为16、24、或32。ü定点数用2的补码表示，16比特定点数表示的数值范围－32768～32767ü如1111111111111100b ＝ －4ü定点DSP如何处理小数/分数？ü数的定标：设定小数点在16位整形数的适当位置，小数点前
附：双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合：
@作者：约翰曰不约
为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同？
主要是因为它们gradient特性不同。sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓，接近
神经元包含了非线性计算，用g（）来表示，非线性计算由激活函数来实现，激活函数统一表示成g（z），常见的激活函数：1、sigmoid函数如果神经元采用sigmoid函数作为激活函数，那么单个神经元实现的功能就相当于逻辑回归。2、tanh函数tanh函数是双曲正切函数3、relu 函数是一种流行的激活函数，它是分段函数，当z>0时，a=z；当z<=0时，a=0；relu函数的最大特点就是在
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2024-04-11 13:21:27
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内容简介 MATLAB是目前流行的理论与工程仿真软件之一。该软件自产生以来，就以其独有的特点和明显的优势吸引了各行各业的工作者。《MATLAB函数速查手册》较全面地介绍了MATLAB的函数，主要包括MATLAB操作基础、矩阵及其基本运算、与数值计算相关的基本函数、符号运算的函数、概率统计函数、绘图与图形处理函数、MATLAB程序设计相关函数、Simulink仿真工具函数
RNN RNN前向传播过程 其中 它们二者是何其的相似，都把输出压缩在了一个范围之内。他们的导数图像也非常相近，我们可以从中观察到，sigmoid函数的导数范围是(0,0.25]，tanh函
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2024-04-25 14:27:39
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对于训练神经网络来说，为了增强网络表征数据的能力，一般需要引入非线性激活函数，一般有sigmoid tanh relu，今天我们就来分布说明一些这些激活函数的特点。 总而言之层数越深relu的优势越明显。（故一般而言sigmoid和tanh多用在bp神经网络中，在深度学习的网络框架中多用relu激活函数）那么为什么在深度学习框架中引入Relu激活函数呢？当前，深度学习一个明确的目标是从数据变量中
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2024-06-29 23:56:24
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用法：mean(matrix,axis=0) 其中 matrix为一个矩阵，axis为参数以m * n矩阵举例：axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵举例：>>> import numpy as np
>>>
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2023-05-31 20:10:39
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第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)1、激活函数（Activation functions）sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在z特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。Relu和Leaky ReLu相对于Sigmoid和tanh函数的优点如下：第一，在的区间变动很大的情况下，激活函
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2024-02-28 14:01:17
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# Java 输出数组平均值
在编程中，数组作为一种常用的数据结构，能够存储固定大小的元素集合。无论是在科学计算、数据处理还是简单的程序逻辑中，计算数组的平均值都是一个非常基础且重要的操作。本文将通过Java语言探讨如何输出数组的平均值，并将相关概念可视化。
## 一、什么是数组？
数组是一种数据结构，其能够存储多个相同类型的元素。在Java中，数组是一种对象，具有固定的长度。我们可以通过数
实例 返回不同数的双曲正切： <?php www.cgewang.comecho(tanh(M_PI_4) . "<br>");echo(tanh(0.50) . "<br>");echo(tanh(-0.50) . "<br>");echo(tanh(5) . "<br>");echo(t
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2020-06-08 08:16:00
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题目叙述如下：本题的基本要求非常简单：给定N个实数，计算它们的平均值。但复杂的是有些输入数据可能是非法的。一个“合法”的输入是[-1000，1000]区间内的实数，并且最多精确到小数点后2位。当你计算平均值的时候，不能把那些非法的数据算在内。输入格式： 输入第一行给出正整数N（<=100）。随后一行给出N个实数，数字间以一个空格分隔。 输出格式： 对每个非法输入，在一行中输出“ERROR:
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2024-03-31 10:50:53
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1 函数的基本概念1.1 函数的定义 ABf一元函数n元函数n元m维向量函数1.2 内点，外点和边界点给定集合，对,如果满足”条件“，那么p是：条件p的分类D的内点 (c表示补集）D的外点D的边界点1.2.1 性质P是D的内点<——>P是的外点P是D的边界点<——>任意以
数学公式的插入将数学公式写在$ $之间，代表的是插入行内数学公式（通常称为行内模式）。 将数学公式写在$$ $$之间，会使公式独立成一行并强制居中（通常称为独立模式）。声调 $\dot{a} \ddot{a} \acute{a} \grave{a}$$\check{a} \breve{a} \tilde{a} \bar{a}$$\hat{a} \widehat{a} \vec{a}$标准函数$\e
