继2007年10月13日本报报道了深圳市顺电连锁股份有限公司(以下简称“顺电”)“一刀切”封杀国产彩电的消息后，2008年1月8日本报记者在深圳的卖场调查发现，深圳沃尔玛山姆店自从2005年底搬迁到侨香路新址后，也将其彩电区域换成了清一色的外资品牌。
与此同时，有国产彩电企业相关人士告诉记者，即使在国美、苏宁的店里，外资品牌已经占据了最大最好的卖场位置，而国产彩电则被挤到相对偏僻的区域，甚
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2023-04-27 15:24:49
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文章目录使用场景函数理解例子演示总结 使用场景在用pytorch做训练、测试时经常要用到损失函数计算输出与目标结果的差距，例如下面的代码：# 训练
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
老板下令，关闭窗户，打开空气净化器。。。于是这小家伙一直在我身边呼呼工作。。。好吵的说
原创
2014-10-09 10:02:06
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能A
代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
现在正是一年中最热的时候，也是我生活即将转变的时候。天气这么热，我不知道也怎么了，心情严重受损。该做的事也有很多很多没有完成。。本来真的不应该这样的。我深深的知道我不能因为小小的天气而影响我全部的心情和计划的。但是。。
但是我知道又怎么样
原创
2007-08-09 18:05:03
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警告: 严重错误 823 发生于 09 15 2010 8:10AM。请记下错误和时间，然后与系统管理员联系。Warning: Fatal error 823 occurred at 09 15 2010 8:10AM下错误和时间，然后与系统管理员联系. Note the error and time, and contact your system administrat
BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。BCE用于二分类，CE用于多分类BCE适用于0/1二分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽
1 交叉熵(Cross Entropy) 考虑一种情况，对于一个样本集，存在两个概率分布 $p(x)$ 和 $q(x)$，其中 $p(x)$ 为真实分布，$q(x)$ 为非真实分布。基于真实分布 $p(x)$ 我们可以计算这个样本集的信息熵也就是编码长度的期望为： $H(p)=-\sum \limi ...
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2021-07-20 15:52:00
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损失函数我们之前讲了我们对于一张图片，我们对其进行打分，代表它被分为某一类的可能性，那么我们需要建立一个损失函数来对这个分类器的好坏进行衡量我们定义SVM损失函数有如下形式。SVM只是一个二元分类器，我们将其进行推广到多元的情况，定义了SVM损失函数。我们将正确类的打分与其他类打分做差，如果差值大一某个阈值（在下图例子中阈值为1），则损失函数为0,；若小于阈值，我们将损失函数定义为二者之差加上阈值
parallel.for一定是用来处理计算限制的操作的，其中涉及到线程同步和委托调用等的性能损耗。所以，对于一个数组中的元素进行简单操作却使用parallel必然会导致性能下降。 如： public static void MultiplicateArrayParallel(double[] array,double factor){
Parallel.For(0,array.Length,i=
损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
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2008-12-07 11:09:54
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1、错误描述八月 22, 2015 5:03:41 下午 org.apache.catalina.core.StandardContext startInternal严重: Error listenerStart...
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2015-08-23 11:41:00
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2008-12-07 11:07:27
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### Redisson严重耗时问题及解决方案
在使用Redisson时，有时候会遇到严重的性能问题，尤其是出现严重的耗时现象。这可能会影响到整个应用程序的性能和稳定性。在本文中，我们将探讨Redisson严重耗时问题的原因，以及一些解决方案。
#### 问题原因分析
Redisson是一个基于Redis的Java驱动库，它提供了丰富的功能和API，使得与Redis的交互变得更加方便和高效。
1、定义深度学习是机器学习的一个分支，包括使用人工神经网络。 特别是，深度学习算法允许计算机程序学习和发现大量数据中的模式。人工神经网络是受生物体中生物神经网络工作原理启发的算法。 人工神经网络通常由相互连接的节点和权重组成。因此，输入信号首先通过称为神经元的节点传递。然后，这些神经元被一个函数激活并乘以权重以产生输出信号。 因此，当我们在特定数据集上采用深度学习算法时，我们会生成一个可以接收一些
传统的语言模型在预测序列中的下一个单词时只会考虑到前面的有限个单词，RNN与之不同，RNN网络会根据前面已经出现的所有输入来调整整个网络。下图是RNN网络的典型结构：Xt表示在t时刻的输入，ht表示t时刻的隐藏层状态，yt表示t时刻的输出。每一个隐藏层都有许多的神经元，这些神经元将上一层的输入做线性变换（矩阵乘法，也就是乘以权重），然后再使用非线性激活函数进行激活。t时刻的输入Xt和t-1时刻的隐
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2023-08-09 00:23:14
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目标检测包括两个自任务：分类和定位，对应于两个损失函数：classification loss和box regression loss。对于每个子任务，近年来提出了各种损失函数。在本节中，将介绍这些损失函数，并描述如何为YOLOv6选择最佳损失函数 目标检测框架中，损失函数由分类损失、框回归损失和可选对象损失组成，其可公式如下：  
