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標(biāo)簽 > 函數(shù)
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在bash中定義函數(shù) function和函數(shù)名字可以任意省略一個 需要注意的是，函數(shù)必須在被調(diào)用之前定義 如果沒有特別標(biāo)注，bash中的變量都是全局變量...
這里有一條數(shù)軸，在數(shù)軸上有一個紅色線段，它的長度是1。當(dāng)它乘以3的時候，它的長度發(fā)生了變化，變成了藍(lán)色的線段3，而當(dāng)它乘以-1的時候，就變成了綠色的線段...
KUKA機(jī)器人系統(tǒng)函數(shù):CIOCTL
CIOCTL僅與外部對象相關(guān)。 CIOCTL可用于將任何數(shù)據(jù)傳輸?shù)酵獠繉ο螅纾?配置數(shù)據(jù)以更改文件名。 CIOCTL可以請求外部對象的任何數(shù)據(jù)。 除...
在某些地方我們需要用到仿真數(shù)據(jù)，比如隨機(jī)數(shù)據(jù)。 組態(tài)王的仿真驅(qū)動很好的解決了此問題。
基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的體系任務(wù)分配方法
為了應(yīng)對在未來復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，由于通信受限等原因?qū)е碌募惺經(jīng)Q策模式難以實施的情況，提出了一個基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的分布式作戰(zhàn)體系任務(wù)分配算法...
2023-05-18 標(biāo)簽：通信函數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5056 0
最近在寫多進(jìn)程和Linux中的各種鎖的文章，總覺得只有文字講解雖然能夠知道多進(jìn)程和互斥鎖是什么，但是還是不知道到底該怎么用。
模型在學(xué)習(xí)可轉(zhuǎn)移的語義分割表示方面的有效性
當(dāng)前語義分割任務(wù)存在一個特別常見的問題是收集 groundtruth 的成本和耗時很高，所以會使用預(yù)訓(xùn)練。例如監(jiān)督分類或自監(jiān)督特征提取，通常用于訓(xùn)練模型...
梯度下降法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
梯度下降法沿著梯度的反方向進(jìn)行搜索，利用了函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)信息。
2023-05-18 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2028 0
基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時序推理框架LECTER
理解自然語言中與事件相交織的時間概念是理解事件演化的重要內(nèi)容。人可以具有對事件的典型發(fā)生時間、發(fā)生頻率、持續(xù)時間等時間屬性的感知能力，同時，也能夠把握好...
在低頻電路中，電子元器件的尺寸要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于信號的波長，當(dāng)信號經(jīng)過某一元器件時，電磁波對電壓和電流產(chǎn)生影響可以忽略不計。我們可以將電路簡化成各種電阻、電感、...
上一節(jié)中說到，需要求使損失函數(shù)最小的權(quán)重和偏置，高中數(shù)學(xué)中，求函數(shù)的極值就是使函數(shù)導(dǎo)數(shù)為0的點。
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)函數(shù) 968 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動獲取最優(yōu)權(quán)重的過程，是使損失函數(shù)的值最小的權(quán)重參數(shù)。
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)SVM 917 0
多維數(shù)組：np.dim()可以獲得數(shù)組的維數(shù)，np.shape()可以獲得數(shù)組的形狀，返回一個元組，對應(yīng)每一個維度的元素個數(shù)。二維數(shù)組即矩陣。
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 680 0
第0層是輸入層，最后一層是輸出層，中間是中間層或隱藏層。上圖中的網(wǎng)絡(luò)有3層神經(jīng)元，實質(zhì)只有兩層有權(quán)重，因此稱為兩層網(wǎng)絡(luò)。
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 896 0
現(xiàn)在比較先進(jìn)的目標(biāo)跟蹤方法采用了“分而治之”的策略，即將跟蹤問題解耦成多個子任務(wù)，例如中心點預(yù)測、前景/背景二分類、邊界框回歸、角點預(yù)測等。盡管在各個跟...
2023-05-16 標(biāo)簽：建模函數(shù)Transformer 1196 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹：支持向量機(jī)(低維到高維的映射)
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況)，通過引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分...
2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2668 0
為什么是SmoothL1？ A: smooth L1 在 x 較小時，對 x 的梯度也會變小，而在 x 很大時，對 x 的梯度的絕對值達(dá)到上限 1，也不...
2023-05-15 標(biāo)簽：函數(shù)目標(biāo)檢測 708 0
立體匹配網(wǎng)絡(luò)在一種稱為成本體積（cost volume）的體積上運(yùn)行，該體積在每個像素處匯聚每個可能視差處的二維特征，并可以通過相關(guān)或串聯(lián)來構(gòu)建。Dis...
2023-05-15 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 1073 0
幾個月前的時候，有一次討論，關(guān)于單例模式實現(xiàn)的，其中，提到了一種使用static方式，也就是Scott Meyers提出的另一種更優(yōu)雅的單例模式實現(xiàn)，俗...
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