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信息量、熵、KL散度、交叉熵

信息量、熵、KL散度、交叉熵 相信很多小伙伴在学习交叉熵时，对交叉熵感觉到非常的迷惑。"交叉熵怎么来的？"，"为什么交叉熵的表达式是这样婶儿的？"，"熵和交叉熵到底有什么关系？"。本文通过由浅到深的顺序，来引入交叉熵，希望能对各位学习路上的小伙伴有所帮助，不足的地方恳请批评指正 一、 信

交叉报表

还是以销量表为例，新建数据集，选择select* 然后托入数据列：按照一些格式设置单元格：    选中A2到B3，合并单元格，然后插入斜线图标：    在弹窗里面输入列名，注意用竖线隔开列名    然后选中全部，设置居中，字体，字号，标题行设置背景色，字体，加粗，添加所有边框。保存预览一下：    现在左

dev report 带统计 非交叉表的总结

设计报表准备的东西很琐碎,远比简单的gridview 怼数据源等,实现起来慢的多. 特别是已有的列子不能满足需求的时候, 比如交叉报表 ,列字段无法放在统计字段的右侧, 碰到有备注 或者 出库地址之类的需要把字段往后拍的,就显得不能满足要求了 如下图.      在此说一下 dev 表不用

简单描述我对弹性盒子的理解及使用方法

一   .    1 什么叫弹性盒子？    2 弹性盒子的特点，优劣势？    3 怎么去使用弹性盒子？    4  flex弹性盒子的注意事项有哪些？   /*************************************************解答**********************************************/        1. 弹性盒子也叫 Fle

遗传算法（GA）的基本原理

构成要素 1.种群和种群大小 种群是由染色体构成的。每个个体就是一个染色体，每个染色体对应着问题的一个解。 种群大小或种群规模：Population Size , Pop-Size , NP 2.编码方法--二进制编码 3.遗传算子 (1)交叉 单切点交叉 双切点交叉 并不是所有的被选中的父代都要进行交叉操作，要

KL散度

   又称为相对熵，是描述两种分布之间差异的一种方法。具有非对称性。分布一致时KL散度为0。在VAE,EM,GAN中都有用到。            相对熵和交叉熵的关系 交叉熵的公式：    相对熵的公式：  

使用OpenEmbedded构建交叉编译环境

简单简单，麻烦麻烦，记录记录，做个记录。1，选择 /opt做为存放openembedded的文件系统。2，设置环境变量：export OEDIR=/opt/openembeddedexport PATH=$OEDIR/bitbake/bin:$PATHexport BBPATH=$OEDIR/build:$OEDIR/org.openembedded.dev 3，建立 “/opt/openembedded”目录，这是根4，构建环境，先

Deep & Cross Network for Ad Click Predictions阅读笔记

动机 本文是2017年的论文，提出了经典的深度学习推荐模型Deep&Cross。本文是为了解决当时需要手动构建特征交叉和DNN不能学习到所有交叉特征的问题，作者提出的Deep & Cross Network(DCN)无需手动交叉特征，同时除了DNN参数外，只引入了少量额外的参数，模型性能和所占内存都优于当时最先进

display 为 flex 的元素

弹性布局 display:flex的意思是表示弹性布局，它能够扩展和收缩flex容器内的元素，以最大限度地填充可用空间。Flex是Flexible Box的缩写，意为弹性布局，用来为盒装模型提供最大的灵活性。 设置为flex布局以后，子元素的float、clear和vertical-align属性都将失效 它可以用于一下四个方面

关于dev report 交叉报表

总结dev交叉报表 ,就是原先数据源的列字段的操作,进行group操作,可以把列头拖到row 行内, 这样可以对其行所有数据进行Group 统计,类似sql内的group,最好是如下图,有父子关系的整合, 那列的部分呢,同行类似, 在此没有用到列的部分, 数据部分,放入data 数据那栏内,这样下方的表统计

调节效应，交叉项符号的分析

主效应符号 & 交乘项符号 调节效应的解读 交叉项符号 正相关 负相关 主效应 （ 在未引入调节效应形成的交叉项之前 ） 正相关 表明调节变量C强化了B对A的影响关系，即可以表达为变量C对B与A间的影响关系具有显著的强化或促进作用，具有显著的正向

推荐模型之FM模型——隐向量特征交叉【学习笔记】

   针对问题：    改进思路：     数学模型：        损失函数： 交叉熵损失  

嵌入式linux开发-交叉编译的一些tips

  嵌入式linux开发-交叉编译的一些tips   时间：20201013，版本：V0.1 1.交叉编译工具链的组成 交叉编译工具链是一个由编译器、连接器和解释器组成的综合开发环境，交叉编译工具链主要由binutils、gcc和glibc三个部分组成。有时出于减小 libc 库大小的考虑，也可以用别的 c 库来代替 glib

判断两个单链表是否有交叉

思路：只需两层while循环即可，事件复杂度O（n*m）,外层循环代表其中体格链表指针每次只移动一个位置，内层循环代表另一个链表的指针需从头到尾移动每次移动一个位置，每次都需要判断当前指针是不是等于外层循环的指针，如果相等，则代表有交叉。当两层循环结束后，还没碰到相同的情况，则代表无交叉

交叉编译glib2.72.1

较早的版本编译起来比较费，要依赖别的库像libffi处理高级语言之间相互调用的问题，zlib等 较新的版本采用meson构建，会自动下载依赖库，所以比较方便。 现在glib源码：http://ftp.acc.umu.se/pub/GNOME/sources/glib/ 我这里下载的是最新的2.72.1 tar xvf glib-2.72.1.tar.xz cd glib-2.

交叉编译qt5.4.1遇到的错误

desc:  undefined reference to `JSC::Yarr::wordcharCreate() https://forum.qt.io/topic/32634/unresolved-external-symbol-attempting-to-build-5-2 in "qt\qtdeclarative\src\qml", check the file "RegExpJitTables.h"if it's empty, de

实验一 密码引擎-4-国䀄算法交叉测试

任务详情 0 2人一组，创建一个文件，文件名为小组成员学号，内容为小组成员学号和姓名 1 在Ubuntu中使用OpenSSL用SM4算法加密上述文件，然后用龙脉eKey解密，提交代码和运行结果截图 2 在Ubuntu中基于OpenSSL产生一对公私钥对（SM2算法） 3 在Ubuntu中使用OpenSSL用SM3算法计算上述文件的Hash值

熵、KL散度（相对熵）、交叉熵

目录熵定义KL散度（相对熵）定义交叉熵机器学习与交叉熵 熵定义 \(s(x) = - \sum_iP(x_i)log_bP(x_i)\) 熵的定义表明了一个事件所含有的信息量，上式中\(x_i\)表示一个事件，\(P(x_i)\)表示该事件发生的概率。由定义可知，如果某事件发生概率为1，则它的熵为0。 独立事件的信息量可叠加。 由

CrossEntropy交叉熵基础

CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 　　度量两个分布的相似度 2、公式原理 　　     3、应用 分类：onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse， 1）mse对于分类问题的loss不准确 　　如 0.2，0.2，0.6 与0.0，0.4，0.6 y1的loss为0.24， y2loss为0.32， y1优于y2，实际使用mse过于严格

为什么用交叉熵作为损失函数，这篇文章写得不错

参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197   前言 在处理分类问题的神经网络模型中，很多都使用交叉熵 (cross entropy) 做损失函数。这篇文章详细地介绍了交叉熵的由来、为什么使用交叉熵，以及它解决了什么问题，最后介绍了交叉熵损失函数的应用场景。 要讲交叉熵就要

语文语病之交叉关系、种属关系的概念并列使用

交叉关系不能够并列。例如：参加这次会演的大多是地方戏和历史戏。“地方戏”和“历史戏”有交叉关系，不能并列。 种属关系也不能并列。例如：人们宁愿吃一些新鲜的梨、桃、瓜、果，而不喜欢尝尝服用维生素 C 药丸。果包括梨、桃、瓜，所以不能并列使用。

问题记录 书籍P208 通过交叉熵损失函数对模型参数学习

序列标注模型 每个字输出一个1*k的向量  k代表标签的个数。 而一个句子产生了n*k个 当是文本分类的时候是产生了1*k个向量  k代表标签的个数 这里序列标注是如何用交叉熵的？难道是把交叉熵损失函数加和？？

Libwebsockets的交叉编译

关键词： libwebsockets cmake ARM平台 摘要： 本案例主要是介绍了如何在ubuntu平台下交叉编译出目标平台是ARM平台的libwebsockets库。通过修改CMake脚本一步步的编译出目标平台上的库文件。   1 案例描述 Libwebsockets库是一个开源的websocket组件，源码是用c语言编写的，组件中是通

6.2 tensorflow2实现Deep&Cross推荐系统——Python实战

文章目录 Deep&Cross模型 Criteo数据 数据处理 完整代码 数据分析 tensorflow2实现Deep&Cross 构建Deep&Cross模型 构建`CrossNetwork` 构建`DNN` 构建`DeepCrossNetwork` 训练与预测 参考 Deep&Cross模型 Deep&Cross 模型的特点： 解决了 Wide&Deep 模型人

【交叉编译tcpdump】

交叉编译tcpdump 交叉编译tcpdump环境准备编译libcap编译tcpdump 交叉编译tcpdump 由于我的板卡里没有tcpdump，但是使用中需要抓包分析，于是交叉编译了下tcpdump,记录下过程。 环境准备 编译环境：20.04.1-Ubuntu 交叉编译工具：aarch64-himix100-linux 源码：libpcap-1.8.1.tar