1.torch.nn.Parameter()函数self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size))含义是将一个固定不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的 parameter，所以在参数优化的时候可以进行优化)
1）EDMA概要EDMA数据传输有两种发起方式：ü CPU发起的EMDA数据传输（非同步方式）：需要传输时，CPU设置ESR寄存器的相应位为1，从而触发一个EDMA事件的产生，事件对应的通道参数被送往地址硬件并且完成相应的处理，这种非同步方式的实时数据传输无需设定EER寄存器；ü &
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2024-04-11 15:21:35
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1、enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法：enumerate(sequence, [start=0])参数：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值：返回 enumerate(枚举) 对象。>
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2023-11-19 14:51:12
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EM算法是一种算法，不是模型，该算法用于解决含有隐变量的的概率模型的参数估计问题，利用极大似然估计的思想求优。1 通过ELBO+KL divergence推导出EM算法从而EM算法的目标是：
其中，X是观测数据(observed data)，
是参数，包含的隐变量Z(latent variable)。(X,Z)称为完整数据(complete data)。
但有
注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 （2）聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处
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2024-09-26 10:13:23
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EM算法作用EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。预备知识： 用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据。给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ是需要估计的模型参数，它相应的对数似然估计L(θ)=logP(Y|θ)。假设Y和Z的联合概率分布是P(Y,Z|θ),那么完全数据的对数似然
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2024-03-27 23:30:04
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masscan使用linux安装git clone https://github.com/robertdavidgraham/masscan
make扫描选项masscan -iL target.txt -p 1-65535 -oJ result.json --rate 2000 -v-iL 从文件中获取扫描目标-p 指定参数-oJ 结果以json形式存入文件–rate 速率、每秒发送包的个数-
跨语言相互调用，一直是不同编程语言间代码交互Interop的难题，微软一直致力于给C++与C#找个理想的”翻译“，这么多年在语法语义（当然还应该包含编译器）和ABI（应用二进制接口）层面做了不少尝试，进而产生了C++\CLI，C++\CX和COM等技术产物，但这些产物如同现实中自然语言翻译一样，并不算太完美（java同其他语言交互的机制
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2023-10-30 14:53:27
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股票中的SMA，EMA和WMA是常用的技术分析指标。这些指标基于历史股价计算得出，可以帮助投资者了解股票的趋势，为决策提供依据。虽然它们都是平均值算法，但它们之间还是有一些区别的。SMA 简单移动平均线（Simple Moving Average）SMA是移动平均线的简称，全称是简单移动平均线（Simple Moving Average）。它是历史股价平均值的简单算术平均数。计算SMA，只需要将一
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2024-04-03 10:57:45
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目录一、项目结构1、项目地址2、项目结构：二、思路2.1、结构图2.2、问题三、具体分析3.1 如何触发客户端初始化3.2 如何注册到调度中心的3.3 如何接收调度请求xxl-job是一个优秀的分布式任务调度平台，国内很多公司在用，部署简单，使用方便。最近想看看是怎么实现的，于是就研究下他的源码。一、项目结构1、项目地址https://github.com/xu
随着研发的深入，自动驾驶行业越来越显现出合纵连横的趋势。本周，英伟达阵营再次迎来新的合作伙伴——沃尔沃和瑞典汽车零部件供应商Autoliv。其实此前沃尔沃的自动驾驶项目“DriveMe”所用的测试车辆就搭载了英伟达DrivePX平台，该公司的自动驾驶汽车将于2021年正式上市。除此之外，英伟达还与德国汽车零部件供应商采埃孚和海拉建立了非排他性的合作关系，三家公司将共同推进自动驾驶行业人工智能技术的
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2023-11-21 22:04:41
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概念介绍移动平均值（EMA）EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13+今日收盘价×2/13
EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27+今日收盘价×2/27计算移动均值是一个不断累加并调整系数的过程。与传统均值的区别在于：移动均值参考到该股票自上市以来每一天的收盘价，并在每次累计上新的收盘价时，弱化之前收盘价的比重，以实现动态累计的效果。离差值（DIF）DIF=今日EMA（12）－
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2024-04-03 07:15:50
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这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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总结使用递归和循环两种方法来完成 python环境下循环相比于递归更快，更适应极端样本情况递归def _ema(arr,i=None):
N = len(arr)
α = 2/(N+1) #平滑指数
i = N-1 if i is None else i
if i==0:
return arr[i]
else:
data =
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2023-06-15 18:56:12
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列表的常用函数介绍 delete,remove,add-to-list,cons,nreverse函数。0、简单定义一个列表：(setq list1 '(alpha beta gamma))列表的保存图示： +-------+---+ +------+---+ +-------+-----+
list1--->| alpha | *----->| beta
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2024-05-21 08:16:36
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开始学习期货的量化交易，从米筐API上拷贝的一个关于股指期货主力合约日级别MACD日回测的入门代码： 首先，先看一下关于MACD的介绍以及计算方式：MACD称为指数平滑移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。 关于以上的几种指标： EM
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2024-04-12 05:29:53
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简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： 从上图可以看出，RNN循环获取输入序列，并保存上一次输入的计算结果，与当前输入进行计算后，
目标检测之YOLO V2前言BetterFaster 前言《YOLO9000:Better, Faster, Stronger》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242. YOLO V2最多能识别9000种类别，但这里只介绍其在常用数据集上的方法和技巧。建议之前已经了解了YOLO V1。BetterBatch Normalization:使用BN得到2%的提升
Jensen 不等式f 是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么 f 是凸函数。 显然我们的样本x,是有很多属性的，也就是说函数f的输入是一个向量。这时f是凸函数就等价为为f的 hessian 矩阵 H 是半正定的（ H ≥ 0）。begin-补充-hessian矩阵f(x1,x2,...,xn) ，如果函数f 
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2024-07-30 12:58:44
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在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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