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jackson 序列化 LocalDateTime配置

1 package cn.common.config; 2 3 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; 4 import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule; 5 import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.PackageVersion; 6 import com.fasterxml.jackson.datatype.

Frobenius norm

论文中常出现Frobenius norm用于矩阵的loss函数,表示为\(\Vert \cdot \Vert_F\)。 设矩阵\(A \in \mathbb{R}^{n \times m}\),那么\(\Vert A \Vert_F = \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{j=1}^{m} a_{i,j}^{2}}\),其中\(a_{i,j}\)是矩阵\(A\)中的元素。 Frobenius norm类似于

【论文笔记】Towards Certifying l-infinity robustness using neural networks with l-infinity-dist neurons

原文地址 slides GitHub 代码 本文发表于 2021 ICML,提出了一个新颖的神经网络计算方式:对于网络中的每个神经元,不采用传统的线性转换+非线性激活函数的方式,而是计算输入与参数之间的 \(\ell_{\infty}\)-distance,作者将其称为 \(\ell_{\infty}\)-dist net,网络中的神经元称为 \(\ell_

1、对范数的理解

转载自:https://www.zhihu.com/question/20473040/answer/102907063 一、向量范数 ①  1 范数: ,即向量元素绝对值之和,matlab  调用函数  norm(x, 1) 。 ②  2 范数:(经常用到) ,Euclidean norm(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab  调用函数  norm

面试八股

1.防止过拟合的方法有哪些? 过拟合现象就是模型在train data上表现很好,但是在test data上表现不好。在神经网络的loss中表现为train loss一直在下降,但是dev set上的loss在某个节点开始上升。 过拟合 == 泛化能力差 过拟合出现的原因: 训练数据太少,样本不足; 训练数据中有大量的噪音,

plt.scatter()函数

函数: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 参数的解释: x,y:表示的是大小为(n,)的数组,也就是我们即将绘制散点图的数

闲置树莓派:种朵花然后做延时摄影吧

闲置树莓派:种朵花然后做延时摄影吧 家里的树莓派闲置一段时间了,一直不知道做什么。最近春天到了,看着小树苗慢慢长大的样子,真的很想记录下来,所以就动手啦! 准备工作 首先请出主角: 一个闲置的树莓派、摄像头,当然还有花种、花盆。 考虑到树莓派需要长期开机,最好有一个散热风扇,某宝有很

梯度截断代码

梯度截断代码 需要添加在loss反向传播后,optimizer.step()前 将梯度裁剪到-grad_clip和grad_clip之间 def clip_gradient(optimizer, grad_clip): """ Clips gradients computed during backpropagation to avoid explosion of gradients. :param optimizer: optimize

【Python】绘制空气质量日历图

前言 在github中经常可以看到下面的日历图,可以用来表示每一天在github上的活跃程度。 类似的方法也可以用到空气质量的可视化方式中来,只要有每天的空气质量指数就可以。 数据 我这里使用的是2020年北京市各个监测站点的空气质量观测数据,原始数据包含PM2.5,PM10,AQI指

[学习笔记]容斥?反演?

\[\color{red}{\textsf{小游者,真神人也,左马桶,右永神,会执利笔破邪炁,何人当之?}} \\ \begin{array}{|} \hline \color{pink}{\text{A small swimmer is a God.}} \\ \color{pink}{\text{The left toilet and the right eternal God}} \\ \color{pink}{\text{can break the evil en

Definition of Norms

Norm for vectors \[\begin{aligned} &\|x\| \geq 0 \\ &\|x\|=0 \text { if and only if } x=0 \\ &\|c x\|=|c|\|x\| \\ &\|x+y\| \leq\|x\|+\|y\| \end{aligned} \]sum norm(\(l_1\)-norm) \[\|x\|_{1}=\left|x_{1}\rig

里程碑的残差结构|ResNet(三)

开局一张图,首先抛出resnet18的网络架构(完整版放在文章最下方) 下面,再配合pytorch官方代码,解析一下resnet18。以resnet18为切入点,由浅入深,理解resnet架构 源码解析 demo import torch import torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18() input = torch.ran

halcon-norm_matrix求矩阵的范数

在HDevelop中 create_matrix (3, 4, [1,2,3,4,5,6,7,8,10,20,30,40], MatrixID) norm_matrix (MatrixID, 'infinity-norm', Value1) *求矩阵的范数 *参数1:原矩阵 *参数2:范数类型 * 'frobenius-norm' 矩阵所有元素的平方之和再开方 * 'infinity-norm' 行元素绝

PyTorch中FLOPs计算问题

       最近看了很多关于FLOPs计算的实现方法,也自己尝试了一些方法,发现最好用的还是PyTorch中的thop库(代码如下): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = 模型的名字().to(device) inputs = torch.randn(1,3,512,1024)   ####(360,

matplotlib中plt.scatter()参数详解

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小     标量或array_like,shape(n,),可选

vim处理临时文件的技巧

fun! Thvibg() "替换vik的网站表格为正常内容,ma放第1个|行. norm!ma "加标记,dwh,回标记,!为原意,没有加则无 norm -Gdwh "不能加! "-G在要选中的时候用. norm `a-G :'<,'>s/ /|/ge :'<,'>s/^|//ge norm `a call Jfb() norm `a-G :'<,'>s/``/`/ge

【学习笔记】第四章 概率论与数理统计

4.1 随机变量的概率计算和数字特征 4.1.1 随机变量的概率计算 例4.1 设 (1)求P{2<X<6};(2)确定c,使P{-3c<X<2c}=0.6 from scipy.stats import norm from scipy.optimize import fsolve print("p=",norm.cdf(6,3,5)-norm.cdf(2,3,5))#做差,后减前 f=lambda c: norm.cdf(2*c,3,5)-norm.

机器学习:BM25【TD-IDF的优化版本】

一、BM25算法原理 BM25(BM=best matching)是TDIDF的优化版本,首先我们来看看TFIDF是怎么计算的 t f i d

android .tflite模型报错 No metadata found in this model

 参考官方历程即可:TensorFlow Lite Metadata Writer API 可能需要vpn打开。 官方例程分为了很多部分: 每部分解决方式不一样,找到自己对应的版本即可,我是Object detectors: 首先在环境下安装: (base) C:\Users\Administrator>pip install tflite-support-nightly  然后利用下面

nn.Embedding

torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None) 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应

谱范数求解方法-奇异值分解-幂迭代法

一、谱范数 矩阵的谱范数指的也就是矩阵的2范数,即矩阵A的最大奇异值。 通过上式可知,A的谱范数 = A的最大奇异值 = A^T·A的最大特征值的平方根 二、谱范数求解方法 2.1 奇异值分解法 (Singular Value Decomposition) 既然谱范数是矩阵A的最大奇异值,那么便可以通过奇异值分解[举

L1 L2 norm的数学计算

参考来自 link l1 和l2 norm 是常用的机器学习方法。本文给出一个简单的损失函数来引出L1和L2的计算方式。 计算 我们这里用MSE作为样例。 损失计算如下。 我们的目的是减小损失: 为防止过拟合,增加一个偏差,有利于像复杂度较低的方法拟合。也就是说,两个函数如果能够同样的很

python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆

参考博文:https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3

python数据可视化之matplotlib学习

python数据可视化:Matplotlib的scatter函数详解 scatter()函数参数详解: scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:arra

对多边形边缘检测并拟合线段长度和角度(matlab实现)

这是瑶瑶写的 clear all;close all;clc; %边缘检测 I = imread('5.jpg'); figure; subplot(1,2,1); imshow(I); I1=im2bw(I,0.72);%二值化 subplot(1,2,2); imshow(edge(I1, 'sobel')); I2=edge(I1, 'sobel'); %边缘检测 f1=imread('5.jpg'); %读入要提