Iterations

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1.9 向线程传递参数

1. 如何提供一段代码来使用要求的数据运行另一个线程 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using static System.Console; using static System.Threading.Thread;

ENVI深度学习随机参数训练方法

深度学习的两大难点即为样本标注和参数调优。 ENVI的ROI工具、Feature Counting工具、光谱分析、下载OpenStreetMap矢量等功能，为深度学习提供了便捷的样本标注功能。同时，ENVI深度学习提供了一个帮助调试参数的功能，工具启动是在/Deep Learning/Deep Learning Guide Map面板中如下

shiro加密底层

protected byte[] hash(byte[] bytes, byte[] salt, int hashIterations) throws UnknownAlgorithmException { MessageDigest digest = this.getDigest(this.getAlgorithmName()); if (salt != null) { digest.reset(); digest.update(salt); } by

Liner Regression

import numpy as np # y = w*x + b def compute_error_for_line_given_points(b,w,points): totalError=0 for i in range(0,len(points)): x=points[i,0] y=points[i,1] totalError +=(y-(w*x+b))**2 return totalError / float(len(po

Numpy实现Regression

from __future__ import print_function, division import numpy as np import math from mlfromscratch.utils import normalize, polynomial_features class l1_regularization(): """ Regularization for Lasso Regression """ def

KD论文阅读：A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization, Network Minimization and Transfer

主要思想网络中的不同层之间存在 flow，这种流可以被定义为两个层特征向量之间的 innner product之前 Gramian 的研究主要是将这个内积应用在一个层之内，这篇文章应用在不同的层之间这篇文章主要将第一层和最后一层作为主要的研究对象，两个特征层的内积得到的矩阵定义为 FSP 矩

成功解决TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations'

成功解决TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations' 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iterations' 解决思路类型错误：得到意外的关键字参数“n_iter

taichi_1

Productive & portable programming language for high-performance, sparse & differentiable computing on CPUs & GPUs 本人的电脑是Lenovo G500（HD8570m显卡是2013年发布的） https://mp.weixin.qq.com/s/m_gQJ5KxhB_ER-01brXXyQhttps://github.com/taichi-dev/taichi 如上

lmbench中的乘法测试用例

lmbench 是开源的性能测试工具，在 src/lat_ops.c 中有很多基本运算的测试用例，比如 int add、int mul、int64 div、double div 等等。其中，int mul 测试用例的实现函数是： void do_integer_mul(iter_t iterations, void* cookie) { struct _state *pState = (struct _state*)co

达夫设备（Duff‘s Device）

众所周知，过多的循环会带来一定的性能开销，增加总体运行时间。而减少迭代次数能够优化性能。”Duff’s Device” 作为广为人知的一种限制循环迭代次数的模式，还是有必要了解的。下面贴出了几个js版本的Duff's Device实现方式 function duff(items) { var len = items.length,

在Python中从头开始模拟退火

【翻译自： Simulated Annealing From Scratch in Python】【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】模拟退火是一种随机全局搜索优化算法

Numpy 实现线性回归

监督学习的步骤：根据随机初始化的参数计算Loss function根据当前的参数与Loss function给出一个梯度信息，根据梯度信息更新模型的参数值不断循环前两个步骤得到最优的Loss值并得到最优参数 Loss 估量模型的输出公式与真实值公式之间的差距，给模型的优化指引方向。模型的结构风

2021-01-12

膨胀与腐蚀 1、膨胀与腐蚀的功能：消除噪声；分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；寻找图像中的明细的极大值区域或极小值区域；求出图像的梯度。 2、膨胀的概念从数学角度，膨胀或腐蚀就是将图像(原图中的部分区域A）与核（锚点B）进行卷积。膨胀就是求局部最大值的操作，与B卷

简单形态学处理——腐蚀和膨胀

参考链接：https://www.cnblogs.com/babycomeon/p/13112687.html 开运算：先腐蚀，再膨胀例子：待处理图像　　　　　　目标：取出电路图，消除标注 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt S = cv2.imread('Source.jpg',0) plt.rcParams['font.sans-ser

MD5Utils

import org.apache.shiro.crypto.hash.SimpleHash; import org.apache.shiro.util.ByteSource; public class MD5Utils { protected MD5Utils() { } /** * 盐值可随机生成 UUID.randomUUID().toString(); */ private static final String SALT =

Three.js Example 注解 —— hilbert2D.js

本文搬自我的Github，https://github.com/555chy/three.js-example-comment，有兴趣的可以一起来完善，这个为Three.js的Example进行注解，方便初学者阅读 three.js 官网 Example 地址：https://threejs.org/examples/ /** * Hilbert Curve: Generates 2D-Coordinates in a very fast

深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解---对这三个概念说的比较清楚

原文链接：https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/80722097 深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是

深度学习中的batch_size,iterations,epochs等概念的理解

在自己完成的几个有关深度学习的Demo中，几乎都出现了batch_size,iterations,epochs这些字眼，刚开始我也没在意，觉得Demo能运行就OK了，但随着学习的深入，我就觉得不弄懂这几个基本的概念，对整个深度学习框架理解的自然就不够透彻，所以今天让我们一起了解一下这三个概念。 1.batch_size 深

Coursera机器学习编程作业Python实现（Andrew Ng）—— 1.2 Linear regression with multiple variables

1.2 Linear regression with multiple variables import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt 数据读取 data2 = pd.read_csv('ex1data2.txt', sep=',', header=None, names=['size', 'bedrooms', 'p

OpenCV Error: Assertion failed (anchor.inside(Rect(0, 0, ksize.width, ksize.height))) in cv::normali

简述在进行腐蚀或膨胀操作时，碰到了这样一个问题：“OpenCV Error: Assertion failed (anchor.inside(Rect(0, 0, ksize.width, ksize.height))) in cv::normalizeAnchor, file C:/buildslave64/win64_amdocl/2_4_PackSlave-win32-vc10-shared/opencv/modules/imgproc/src/precom