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    代价函数出现问题怎么解决

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  • 《数据结构与算法:Python语言描述》一1.3算法和算法分析

    本节书摘来自华章出版社《数据结构与算法:Python语言描述》一书中的第1章,第1.3节,作者 裘宗燕,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.3算法和算法分析 本节集中讨论算法的问题,特别是算法的性质及其分析技术。 1.3.1问题、问题实例和算法 在考虑计算问题时,需要清晰地区...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2735浏览量

  • 神经网络和数学之间的联系在哪里?看完你就明白

    在我们了解过神经网络的人中,都了解神经网络一个有很常见的训练方法,BP 训练算法。通过 BP 算法,我们可以不断的训练网络,最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数,最终训练好的网络它既能在训练集上表现好,也能在测试集上表现不错! 那么 BP 算法具体是什么呢?为什么通过 BP 算法,我们...

    文章 玄学酱 2017-08-23 1330浏览量

  • 《从问题到程序:用Python学编程和计算》——3.2 递归

    本节书摘来自华章计算机《从问题到程序:用Python学编程和计算》一书中的第3章,第3.2节,作者:裘宗燕 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 递归 有一种函数定义比较特殊,就是在定义的函数体里调用被定义的函数自身。Python允许这种形式的函数定义,称为递归定义,这样...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1020浏览量

  • 转载:FaaS如何在云2.0时代发挥优势,又将走向何方?

    自2006年AWS发布的第一个云服务S3开始,存储、计算等IT基础设施的能力纷纷被以服务的方式提供给用户。过去十年,云服务深刻地改变了社会获取和使用计算能力的方式,云服务自身也以极快的速度演进。在基础设施云化之后,容器、Serverless等技术迅猛发展,开始推动业务能力的云化,云计算进入2.0时...

    文章 文意 2018-01-16 3387浏览量

  • 深度学习参数怎么调优,这12个trick告诉你

    1:优化器。机器学习训练的目的在于更新参数,优化目标函数,常见优化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器,SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计,最小化代价函数。 学习速率决定了每次步进的大小,因...

    文章 技术小能手 2018-11-27 4031浏览量

  • 对于Docker设计和使用的一点个人思考

    最近一些天一直在折腾Docker的使用并且看了一些资料,抛开Docker的一些技术细节不说个人觉得这东西无论对个人开发者还是企业来说都是一个巨大的技术变革,值得个人开发者和企业注意到这个东西。这里随便谈谈个人对Docker的一些设计思路的认识。 传统我们对计算机系统的认知都是应用程...

    文章 saturnman 2018-05-01 1227浏览量

  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    深度学习基础 1. 深度学习基本概念 监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,...

    文章 技术小能手 2018-03-12 3042浏览量

  • Swift 3 中的函数参数命名规范指北

    本文讲的是Swift 3 中的函数参数命名规范指北, 昨天,我开始将这个 Jayme 迁移到 Swift 3。这是我第一次将一个项目从 Swift 2.2 迁移至 Swift 3。说实话这个过程十分的繁琐,由于 Swift 3 在老版本基础上发生了很多比较大的改变,我不得不承认眼前这样一个事实,...

    文章 玄学酱 2017-10-18 914浏览量

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为大牛讲堂算法工程师入门课程第一篇。地平线资深算法工程师罗恒、穆黎森、黄李超将分别带来深度学习、增强学习、物体检测的相关课程。本期地平线资深算法研究员罗恒将为大家带来深度学习简介,包括神经网络历史回顾和神经网络训练等内容。 ▼  整个神经网络,从历史上就可以把很多...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1525浏览量

  • 如何选择合适的损失函数,请看

    机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可...

    文章 技术小能手 2018-07-22 1914浏览量

  • 数据库智能管理助手-CloudDBA

    摘要:阿里云CloudDBA主要分为离线分析和在线分析两种功能。帮助用户节省成本,定位问题,分析原因并推荐解决方法。CloudDBA可以做到实时诊断,离线诊断和SQL优化。并且通过MySQL的参数调优,检测参数的不合理或者准备的延迟的情况。 演讲嘉宾简介: 勋臣,阿里云RDS内核团队技术专家,...

    文章 mongolguier 2018-05-22 4913浏览量

  • VC++超级教程

    嘿嘿嘿,这个是在黑客防线上看到的,写的很不错,可惜就是没有了前两章的内容,不错,整体已经非常不错了 。来源:http://www.hacker.com.cn/newbbs/dispbbs.asp?boardid=12&id=27259第3章 命名规则比较著名的命名规则当推Microsoft...

    文章 孤剑 2005-02-27 862浏览量

  • java的双缓冲技术

    Java的强大特性让其在游戏编程和多媒体动画处理方面也毫不逊色。在Java游戏编程和动画编程中最常见的就是对于屏幕闪烁的处理。本文从J2SE的一个再现了屏幕闪烁的Java Appilication简单动画实例展开,对屏幕闪烁的原因进行了分析,找出了闪烁成因的关键:update(Graphics ...

    文章 code_xzh 2016-03-19 1052浏览量

  • 阿里内核月报2017年01月

    Controlling access to the memory cache 控制对Cache的访问 cpu对内存的访问一直以来都会通过L1/L2/L3缓存来加速,我们都知道当你打算严肃地去考察性能问题时,各级缓存的命中率一直是一个重要的指标。而一个进程的缓存命中率在很大程度上又和它在各级缓存中所...

    文章 场景研读 2017-06-07 2580浏览量

  • 如何定位导致Crash的代码位置

    1. 在开发环境下定位Crash错误   1.1 普通的crash   1.2 较难定位的crash   1.3 注意vc的输出日志 2. 定位发布在外的版本的Crash错误 3. 小技巧   3.1 根据程序地址找到代码位置   3.2 根据消息值查看对应的windows消息   3.3 查看G...

    文章 微wx笑 2014-03-11 756浏览量

  • java的双缓冲技术

    Java的强大特性让其在游戏编程和多媒体动画处理方面也毫不逊色。在Java游戏编程和动画编程中最常见的就是对于屏幕闪烁的处理。本文从J2SE的一个再现了屏幕闪烁的Java Appilication简单动画实例展开,对屏幕闪烁的原因进行了分析,找出了闪烁成因的关键:update(Graphics ...

    文章 ctrip_xzh 2016-03-19 1158浏览量

  • 阿里内核月报2014年5月-06月

    The initial kGraft submission 长久以来,重启操作系统来安装一个内核补丁一直是一个烦人的事情。很多时候,重启系统的时机会受到其他条件的限制。此外,用户则更希望能够在不重启系统的情况下完成内核补丁的安装工作。2008年为了迎合这一需求Ksplice诞生了。但它并没有被合并...

    文章 场景研读 2017-06-06 1564浏览量

  • 从概念到应用:一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题

    过去的几个月中,我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的面试。 我面试的这些岗位和数据科学、常规机器学习还有专业的自然语言处理、计算机视觉相关。我参加了亚马逊、三星、优步、华为等大公司的面试,除此之外还有一些初创公司的面试。这些初创公司有些处于启动阶段,也有些已经成型并得到投资。 简单介...

    文章 技术小能手 2018-05-14 1065浏览量

  • 吴恩达深度学习中文版笔记:人脸识别和神经风格转换

    自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我...

    文章 技术小能手 2018-04-28 2653浏览量

  • 【原创】Matlab.NET混合编程技巧之直接调用Matlab内置函数

    阅读目录 1.传统的Matlab.NET混合编程步骤 2.深入解析传统混编所生成的代码 3.上述代码到内置函数的调用 4.总结               本博客所有文章分类的总目录:【总目录】本博客博文总目录-实时更新       Matlab和C#混合编程文章目录 :【目录】Matlab...

    文章 老朱教授 2017-11-26 1035浏览量

  • NAT环境无法访问云端的深层次分析

    这是一次我维护runningdoctor时候遇到的问题现象:1.用户无法打开web.runningdoctor.cn 2.监控状态无异常、无报警 3.tracert结果无异常、丢包率正常 4.用户无法访问的时候,我们能打开网站 5.多地代理访问网站,结果正常 6.有打开网站特别慢的时候,延迟30S...

    文章 江措小朋友 2019-01-30 5191浏览量

  • 机器学习算法一览

    引言 提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写,详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写,突然莫名奇妙在中间插播这么一篇,好像有点打乱主线。 ...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1161浏览量

  • Redux作者从“UI工程要素”谈如何成为领域专家

    原文作者:Dan Abramov 译者:UC 国际研发 Jothy 在之前的文章中,我提到要承认我们的知识缺口。 你可能会认为我建议你们去解决平庸的问题,但这并不是我本意! 这是个广阔的领域。 我坚信你可以“随时随地开始”,不需要按照任何特定的顺序学习技术。 但我也认为获得专业知识很重要。 就个人...

    文章 初商 2019-08-05 454浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一) | 分享总结

    雷锋网 AI 科技评论按:「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfel...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 844浏览量

  • 胡喜:从 BASIC 到 basic ,蚂蚁金服技术要解决两个基本的计算问题

    导读:5 月 6 日,蚂蚁金服副 CTO 胡喜在 2019 年 QCon 上做了《蚂蚁金服十五年技术架构演进之路》的演讲。借此机会,也和大家深入讨论了一下蚂蚁金服对金融科技未来的判断,并首次对外曝光了蚂蚁金服技术人才培训体系以及 BASIC College 项目。 主要观点 蚂蚁金服过去十五年...

    文章 平生栗子 2019-05-09 1839浏览量

  • 十五年了,蚂蚁为何执着攻坚这两个技术堡垒?

    阿里妹导读:近日,蚂蚁金服副CTO 胡喜应邀做了《蚂蚁金服十五年技术架构演进之路》的演讲,分享蚂蚁金服对金融科技未来的判断,并首次对外公开蚂蚁金服技术人才培训体系以及 BASIC College 项目。 主要观点: 蚂蚁金服过去十五年,通过技术重塑了支付和微贷业务。Blockchain (区块链...

    文章 技术小能手 2019-05-10 3237浏览量

  • ACL论文分享:修改生成对抗网络,训练半监督问答模型|分享总结

    雷锋网AI科技评论按:虽然ACL 2017早已落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下面是雷锋网在ACL现场记录的Zhilin Yang的报告。Zhilin Yang 是卡耐基·梅隆大学计算机学院语言技术研究院的一名博士生,William W. Cohen和Ruslan Salakutdino...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1343浏览量

  • Linux下套接字详解(十)---epoll模式下的IO多路复用服务器

    epoll模型简介 epoll可是当前在Linux下开发大规模并发网络程序的热门人选,epoll 在Linux2.6内核中正式引入,和select相似,其实都I/O多路复用技术而已,并没有什么神秘的。 其实在Linux下设计并发网络程序,向来不缺少方法,比如典型的Apache模型(Process...

    文章 shy丶gril 2016-05-19 2376浏览量

  • 《编译原理实践与指导教程》——1.2 实验指导

    本节书摘来自华章计算机《编译原理实践与指导教程》一书中的第1章,第1.2节,作者:许畅 陈嘉 朱晓瑞著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 实验指导 词法分析和语法分析这两块,可以说是在整个编译器当中被自动化得最好的部分。也就是说即使没有任何的理论基础,在掌握了工具的...

    文章 华章计算机 2017-07-03 3401浏览量

  • Promise 是如何工作的?

    本文讲的是Promise 是如何工作的?, 目录 1. 入门介绍 大部分的JavaScript实现都是单线程的,并且考虑到语言的语义,人们倾向于使用 callbacks (回调函数)来管理并行的过程。在JavaScript中,虽然使用 Continuation-Passing Style(后继...

    文章 玄学酱 2017-10-20 1415浏览量

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