1.交叉熵要懂得交叉熵，先要懂得信息量信息量的定义香农（C. E. Shannon）信息论应用概率来描述不确定性。信息是用不确定性的量度定义的.一个消息的可能性愈小，其信息愈多；而消息的可能性愈大，则其信息愈少.事件出现的概率小，不确定性越多，信息量就大，反之则少。其中标识x0 事件出现的概率。 通俗的讲，信息量，就是某个事件能给你带来多大的震撼，越震撼信息量就越大。我们来举个例子抛硬币
目录一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码1.1.2 喂数据版的 python 代码二、tensorflow 2.x版本2.1 手写交叉熵损失2.2 利用 tf 的交叉熵损失接口一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码#LR not fe
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2024-04-06 19:23:41
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1. web_url（）一般get请求使用这个2. web_submit_form（）自动检测当前页面是否存在form，如果存在则将后面ITEMDATA数据进行传送3. web_submit_data（）-------推荐此设置无需前面的页面支持，直接发送给对应页面相关数据。隐藏表单中的数据也会被记录下来作为ITEMDATA数据提交给服务器。4. web_custom_request（）当请求比较
原创
2019-06-16 13:10:03
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1. 关联：抓取服务器返回内容中的指定值，从而进行后续的操作。抓取的这个值可能是动态的，可能是不变的，也可能是后续步骤需要使用的。录制的时候：回放的时候：2. 关联的方法：自动关联手动关联---------推荐3. 什么时候会用到关联服务器返回中存在动态变化的值，但注意不是变化的就一定要关联，而是每次都需要和服务端校验的（sessionid的例子），比如hidden隐藏域后续的操作要使用到之前的数
原创
2019-06-16 15:12:06
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在机器学习与人工智能的发展中，LLM（大规模语言模型）正逐渐引领变革，特别是LLama模型的出现，让人们对自然语言处理的新可能充满期待。在这个领域中，LR（学习率）是一个让很多开发者和研究者头疼的难题。什么是LR？它与模型训练的稳定性与收敛速度密切相关，调节得当，能让模型更快速且有效地学习。但如果设置不当，则可能导致模型收敛缓慢或甚至不收敛。因此，研究并解决“llama中的LR”这一问题就显得尤为
# Python中的LR算法
## 前言
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最常用的分类算法之一，其主要应用于二分类问题。它使用一个线性回归模型和一个sigmoid函数，将输入映射为0和1之间的概率值，根据概率值进行分类。
在本文中，我们将介绍Python中如何使用逻辑回归算法进行分类。我们将从理论上介绍逻辑回归算法的原理，并使用Python代码实现一个简单的二分
原创
2023-09-14 03:23:31
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LoadRunner脚本之EXTRARES参数EXTRARES：分隔符，表示标记下一个属性是资源属性的列表（listofresourceattributes）。【EXTRARES后的资源是由script、active、javaapplet、flash、CSS产生的请求产生的】and下面来看看，在EX...
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2015-10-12 15:56:00
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在做负载或者压力测试时，很多人选择使用了Loadrunner测试工具。该工具的基本流程是先将用户的实际操作录制成脚本，然后产生数千个虚拟用户运行脚本（虚拟用户可以分布在局域网中不同的PC机上），最后生成相关的报告以及分析图。但是在录制脚本的过程中会遇到很多实际的问题，比如不同的用户有不同的使用数据，这就牵涉到参数的设置问题。本文就Loadrunner中参数的设置进行说明，希望对大家有所帮助。 在录...
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2008-11-18 19:31:00
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# 理解 Python 中的 LR 包演算法原理
近年来，随着人工智能和机器学习的发展，理解并运用各种算法变得尤为重要。其中，LR（Logistic Regression，逻辑回归）作为一种基础的分类算法，频繁出现在许多实际应用中。本文将帮助刚入行的小白开发者们理解 Python 中的 LR 包的原理，详细介绍其实现步骤、代码以及相关理论。
## 流程概述
在实现 LR 算法之前，我们需要先
原创
2024-09-13 03:17:53
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一.关联介绍： LR录制的脚本只是忠实记录了所有从客户端发送到服务器端的数据，并在脚本回放的时候按照录制的顺序将录制下来的数据重新发送出去。但是，实际上许多的系统都采用SessionID或SeqID等方法来标识不同的任务和数据报，应用在每次运行时发送的数据并不完全相同。所以，为了让脚本能够支持测试的需求
原创
2017-07-31 16:25:22
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# Python中LR参数详解
在Python的数据科学和机器学习领域，LR（学习率）是一个至关重要的参数。学习率决定了每次更新模型时步长的大小。今天我们将深入探讨LR参数的概念、如何选择合适的LR值，以及如何在Python中进行调优。通过一系列的代码示例和理论讨论，读者将能更好地理解学习率的重要性及其应用。
## 什么是学习率？
学习率（Learning Rate）是优化算法中控制参数更新
优化网络方法：梯度优化：优化一个函数的最终取值，假设w是函数的输入参数，j(w)是需要优化的函数，那么基于梯度的优化指的是改变w以得到最小化或最大化的j(w)。梯度下降算法：沿着函数下坡方向（导数增大的反方向）移动w而获得更小的j(w)的技术在深度学习领域被称为梯度下降。w泛指神经网络中的参数，j(w)表示训练数据集上的损失函数。随机梯度下降：大规模数据训练大型线性模型必须要用到的方。在实际应用中
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2024-03-16 13:56:05
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一、常见的参数学习算法TensorFLow 中的优化器子类都是基于其父类 tf.train.Optimizer() 的，常用的子类有以下画红框的三种：
• tf.train.GradientDescentOptimizer()
• tf.train.MomentumOptimizer()
• tf.train.AdamOptimizer()参数(权重和偏置)更新步骤：
计算所有可训练参数的
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2024-04-23 16:06:21
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、python的逻辑运算符数学运算符 加：+ 减：- 乘：* 除：/ 取余：%关系运算符 等于： == 不等于： ！= 小于：< 大于：> 大于等于： >= 小于等于：<=赋值运算符= &nbs
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2023-06-20 14:14:52
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tf2.0 自定义模型层
一，内置模型层一些常用的内置模型层简单介绍如下。基础层Dense：密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias)Activation：激活函数层。一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，
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2024-02-09 12:28:53
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import lrapi.lr;import com.alibaba.dubbo.config.ApplicationConfig;import com.alibaba.dubbo.config.ReferenceConfig;import com.unj.dubbotest.provider.DemoService;
public class Actions{ private final
原创
2021-07-29 09:20:25
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Action(){ char * url = "www.baidu.com"; char arr_url[1024];
//将url变量的值复制给p_url1参数 lr_save_string(url,"p_url");
//将p_url1参数的值复制给arr_url变量 strcpy(arr_url,"URL=http://"); strcat(arr_url,lr_eval_s
原创
2021-07-29 09:06:30
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Action(){ /* 测试QQ是否在线的功能接口 输入参数：QQ号码 String，默认QQ号码：8698053。 返回数据：String，Y = 在线；N = 离线；E = QQ号码错误；A = 商业用户验证失败；V = 免费用户超过数量 */
//1、获取检查get请求的是否成功 web_reg_save_param("getResult"
原创
2021-07-29 09:20:25
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