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参数日志
batch_size = 200 #批次大小n_steps = 15 #步长数n_input = 4num_units = 64iteration = 31epoch = 30000iterations = 930000 （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用 SGD 训练，即每次训练在训练集中取batchsize 个样本训练；（2）iteration：1 个 iteration 等于使用 batchsize 个样本训学习率调整CLR
三种 Cyclical Learning Rate (CLR) 周期性学习率遵从从小到大再从大到小，然后又是从小到大再从大到小，如此这般循环下去。 1个Cycle定义为从小到大再从大到小的变化。1个Cycle由两个step_size组成，见下图1： 对于CLR，需要设定一个最大的学习率(max_lr) 和一个最小的学习率（base_lr), 整电信客户流失预测挑战赛baseline分析
1、使用了五折 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) 2、lgbm的结果最好，训练速度相比于xgb和cat也比较快 train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = {epoch，iteration，batch size的区别
epoch，iteration，batch size的区别 1个epoch = 在整个训练数据集上进行1次前向传播+1次反向传播 batch size = 在1次前向传播/反向传播中使用的训练样本的数目 iteration = pass的数目，1次前向传播+1次反向传播 = 1次pass 举例：训练集中有1000个样本，batch size设置为500，那么，为了完成1【CF339D Xenia and Bit Operations】题解
题目链接 题目 Xenia the beginner programmer has a sequence $ a $ , consisting of $ 2^{n} $ non-negative integers: $ a_{1},a_{2},...,a_{2^{n}} $ . Xenia is currently studying bit operations. To better understand how they work, Xenia decided to calculate some vLesson9——Pandas iteration遍历
pandas目录 1 简介 对于 Series 而言，您可以把它当做一维数组进行遍历操作；而像 DataFrame 这种二维数据表结构，则类似于遍历 Python 字典。 示例：对于 Series 循环 s = pd.Series(data=np.arange(5),index=['rank'+str(i) for i in np.arange(1,6)]) print(s) print("-"*10)关于jmeter的httpclient.reset_state_on_thread_group_iteration设置项的理解
关于jmeter的httpclient.reset_state_on_thread_group_iteration设置项的理解 周末在学习jmeter性能测试的时候，发现jmeter的响应时间很长，而且测试过程中的性能测试曲线走势波动很大，于是经过分析之后得出结果：httpclient.reset_state_on_thread_group_iteration为ture导致的 该选项Vivado HLS 中DATAFLOW优化Bypass的一些问题
最近在项目开发中使用到了DATAFLOW优化数据流，从而提高整个系统的运行效率。在设计程序时，发现虽然在官方的文档中明确指出Bypass的情况需要通过打节拍的方式处理掉，否则会出现错误，但在实际的程序设计中，Vivado HLS并没有将Bypass情况表示为错误，甚至没有警告。因此认为Vivado HLS可sync.Once concurrent map iteration and map write map并发读写
var AMap AMapS var once sync.Once func confCV(r *bizRepo) { // TODO once.Do(func() { b := r.data.confTODOBootstrap.DomainSonypathoid json.Unmarshal(b, &AMap) r.log.Info("once") }) // r.log.Info("once-skip") }【优化求解】基于多策略黑猩猩优化算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 简介 针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm, ChOA)存在收敛速度慢,精度低和易陷入局部最优值的问题, 提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(IChOA). 引入Halton序列初始化种群, 提高初始化种群的多样性, 加快算法收敛, 提高收敛精度; 考虑到收敛因子和权重【优化求解】基于混沌引力搜索算法求解单目标问题matlab代码
1 简介 针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（ｇｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＳＡ）。首先 利 用 Ｓｏｂｏｌ序列初始化种群，增强 算法全局搜索能力；其次引入 Ｈａｍｍｉｎｇ贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最【优化求解】基于混沌引力搜索算法求解单目标问题matlab代码
1 简介 针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（ｇｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＳＡ）。首先 利 用 Ｓｏｂｏｌ序列初始化种群，增强 算法全局搜索能力；其次引入 Ｈａｍｍｉｎｇ贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最吴恩达《神经网络和深度学习》第三周编程作业—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据
吴恩达《神经网络和深度学习》—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据 1 安装包2 数据集3 简单Logistic回归4 神经网络模型4.1 定义神经网络结构4.2 初始化模型的参数4.3 循环4.3.1 前向传播4.3.2 计算成本4.3.3 后向传播4.3.4 使用梯度下降算法实现参数更新 4.4 集成4.5 预RFC2544学习频率“Learning Frequency”详解—信而泰网络测试仪实操
在RFC2544中, 会有一个Learning Frequency的字段让我们选择, 其值有4个, 分别是learn once, learn Every Trial, Learn Every Frame Size, Learn Every Iteration. 对于初学者来说, 由于对RENIX RFC2544的运行原理不了解, 这几个字段看起来比较生涩, 不知道强化学习——Actor Critic Method
强化学习——Actor Critic Method Actor Critic Method（演员–评论家算法） 当代理在环境中执行操作和移动时，它将观察到的环境状态映射到两个可能的输出： 推荐动作：动作空间中每个动作的概率值。代理中负责此输出的部分称为actor（演员）。 未来预期回报：它预期在未来获得的所有回报的强化学习作业
import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical device = paddle.get_device() env = gym.make("CartPole-v0&qJMH初体验
Java 8 JMH 1.19 Eclipse Version: 2021-03 (4.19.0) --- JMH仓库 https://github.com/openjdk/jmh https://mvnrepository.com/search?q=jmh 最新版本：1.33 但没用起来，出现了OOM错误（后文解决了此问题） JMH is a Java harness for building, running, and analysing nano深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量dictionary changed size during iteration
在字典遍历过程中修改字典元素，报错 RuntimeError: dictionary changed size during iteration 得知遍历时不能修改字典元素 for k in func_dict.keys(): if func_dict[k] is np.nan: del func_dict[k] 解决办法：将遍历条件改为列表 for k in list(func_dict.三个概念：Epoch, Batch, Iteration
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502 1 名词解释 Epoch使用全部的数据对模型进行一次完整训练，即为“一代训练”Batch使用全部数据集中的一部分样本数据对模型权重进行一次反向传播的参数更新，batch为全部数据中的“一批数据”Iteration使用一个batch的数据对模型进行一torch.backends.cudnn.benchmark
大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么Vue报错Custom elements in iteration require 'v-bind:key' directives."错误解决
错误代码 <swiper> <swiper-item v-for="item in banners"> <a :href="item.link"> <img :src="item.image" alt=""> </a> </swiper-item> </swiper> 正确代码 &l神经网络中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration
记录 训练神经网络中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration 个人总结一下batch和epoch 神经网络中Batch Size的理解 Batch Size：一次训练所选取的样本数，选择一个适中的Batch_Size值。就是说我们选定一个batch的大小后，将会以batch的大小将数据输入深度学习的网络中，然后计算利用 PGO 提升 .NET 程序性能
NET 6 开始初步引入 PGO。PGO 即 Profile Guided Optimization，通过收集运行时信息来指导 JIT 如何优化代码，相比以前没有 PGO 时可以做更多以前难以完成的优化。 下面我们用 .NET 6 的 nightly build 版本 6.0.100-rc.1.21377.6 来试试新的 PGO。 PGO 工具# .NET 6 提供了静态【BP预测】基于原子搜索算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1