操作规则 - W —— 前进 - S —— 后退 - A —— 左移 - D —— 右移 - 鼠标左键 —— 左拳 - 鼠标邮件 —— 右拳 - 空格 —— 防御 - 鼠标移动 —— 视角转动七、player动作动作的状态转移图 在这里我们要按照转移图实现player9个状态的转移。 新建一个PlayerAction挂载到Player上。 PlayerAction继承Netwo
（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
1.激活函数，表达式，及其图像Sigmoid函数：也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。 特点： 它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，特别的，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1.Tanh / 双曲正切激活函数：在一般的二元分类问题中，tanh 函数用于隐藏层，而 sig
#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
一、前言嵌入式开发中我们要时刻保持代码的高效与整洁。目前LoRaWAN规范有两个版本V1.0.2和V1.0.3，相应的SDK也有两个：LoRaMac-node v4.0.0和LoRaMac-node v4.4.2。LoRaMac-node v4.4.2增加了classB的通信方式，但是LoRaMac-node v4.4.2的内存占用要比v4.0.0大一些，不过目前市面上买的LoRAWAN模组应该还
雷•达里奥（Ray Dalio）——对冲基金教父的人生 | 华尔街见闻 在高频交易中，价格择时策略是所有投资人关注的重点。对于一个确定的投资标的，精准的择时策略不但可以给出精准的交易信号，让投资者远离风险，避开可能损失而且可以使投资者收益达到最大化，从而获得巨额利润。择时策略的核心是对标的资产价格进行合理预测，特别在高频交易中尤为重要。本文介绍一种由Roll提出，在高频交易中的价格预测模型，给出
数据库提供一系列的支持函数对数据进行处理。 函数基本使用结构：返回值 函数名称（列|数据） 单行函数分为以下几种：字符串函数、数值函数、日期函数、转换函数、通用函数 1、 字符串函数l UPPER():转大写函数UPPER(列|字符串) l LOWER()：转小写函数LOWER(列|字符串)验证字符串函数必须保证编写的是完整的SQL函
最近在学习数据科学，遇到了很多相关的问题，在网上也搜索了了很多
答案，感觉受益匪浅，现在想在自己的博客中把我遇到的精华问题和答案整理在自己的博客中，供自己以后参考，也方便大家查阅。
这是第二期
在深度学习的激活函数中，使用ReLu比Sigmoid的优势有哪些呢？我知道用ReLu一般会比其他激活函数运算速度快一些，而且ReLu比Sigmoid更接近生物学中的激活模型，还有其他的
最接近人类语言的编程语言－rebolrebol的详细资料见www.rebol.org。这里谈一下我得印象。rebol 的缺点是明显的。它是一个商业公司的产品。它只是象java一样免费使用。但不开放源代码。并且它的数据库连接的函数库是收费的。但 它的优点也十分明显，如果因为不是开放源代码软件而不能放心使用，也可以欣赏和借鉴它的种种特点，并且了解了rebol肯定还会忍不住使用 它。首 先rebol是一
目录：深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数 一、前言激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活， 它们将输入信号转换为输出的可微运算。 大多数激活函数都是非线性的。 由于激活函数是深度学习的基础，下面简要介绍一些常见的激活函数。二、ReLU函数最受欢迎的激活函数是修正线性单元（Rect
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2024-02-13 22:49:53
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1. ReLU 函数层激活函数 ReLU（Rectified Linear Unit）由下式（5.7）表示。 通过式（5.7），可以求出 y 关于 x 的导数，如式（5.8）所示。 在式（5.8）中，如果正向传播时的输入 x 大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的 x 小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18 所示。 在神
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2024-04-30 12:44:06
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前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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LeakTracer是一个小型的C++内存泄露检测工具。在使用LeakTracer时，通过提供的LeakTracer脚本运行你的程序，它使用LD_PRELOAD在你的函数上层进行“重写”。如果你的平台不支持LD_PRELOAD，则需要将LeakTracer.so 对象文件加入到Makefile文件中，然后运行你的应用程序 LeakTracer利用gdb去输出发生内存泄露所发生的位置，它是通过ov
1. 先看下出错的提示2. 出错的代码部分，现在问题是定位不到哪一行代码出问题，反正运行一段时间就进入了 lRetVal = sl_WlanConnect((signed char*)ssid, strlen(ssid), 0, &secParams, 0); 出问题之后进入hard fault static void
FaultISR(void)
{
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2024-06-14 10:04:56
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“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压
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2024-05-06 11:48:51
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**计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )参数： features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率ame:操作的名称（可选）返回值：激活值** 非饱和激活函数：Leaky ReLU ...
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2021-08-08 10:03:00
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4.1| Lexical Specification – 词法规则回顾：如何识别任意字符串是否属于某一语言?步骤：写出所有token class的正则表达式比如：Number = ‘digit'
Keyword = 'if'+'else'+...
identifier = letter (letter+digit)*
OpenPar = '('
Lexical Speicification R =
Regions with CNN features (R-CNN)基于卷积神经网络特征的区域方法如下图。1.输入图像。2.基于原始图像提取种类独立的区域，构成候选区域集。3.对第2步提取出来的所有区域计算CNN特征，得到特征向量。4.使用特定的SVM分类器对第3步的特征向量进行分类。 主要有两个重要的观点：(1) 将CNN结构应用到候选区域 (2) 针对标记数据很少
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2024-09-15 11:13:22
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