rate专题

解决树莓派IOError: [Errno Invalid sample rate] -9997 采样率16K错误

树莓派在基于pyaudio录音的时候会提示如上错误，这主要是使用的树莓派声卡不支持当前的采用率，没关系，其实在alsa架构下我们可以通过声卡的插件实现转换。在树莓派下家目录创建一个声卡隐藏配置文件 .asoundrc。特别说明，不要在你的pyaudio里面设置打开声卡的编号因为下面的配置已经配置了。 1.安装 sudo apt-get install pulseaudio 2.在家目录创

AntDesignVue Rate 评分实现五星好评功能

案例：基本用法 <script setup>import {ref} from "vue";const value = ref()</script><template><div class="p-8 bg-red-300 text-center"><a-rate v-model:value="value"/><a-divider/>{{ value }}</div></template>

真阳率（true positive rate）、假阳率（false positive rate），AUC，ROC

很早以前就知道这些概念了，不过由于跟自己的认知习惯不一样，所以碰到了还是经常会忘。于是索性把这些概念总结一下，以后再忘了也好找（其他的文章太啰嗦了，计算方法也写的不清不楚….）另外我也会陆续更新一些其他的机器学习相关概念和指标，即是方便自己，也方便他人吧。注意：本文将混用正负样本和阳性(+)阴性(-)这两套说法真阳率、假阳率这些概念其实是从医学那边引入到机器学习里面的，所以其思维逻辑

【PyTorch 新手基础】一分钟快速部署 learning rate decay

【方法一：ReduceLROnPlateau】当设定指标在最近几个epoch中都没有变化时，调整学习率。 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=0.01)scheduler = torch.optim.lr_sheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer

DeepSpeed Learning Rate Scheduler

Learning Rate Range Test (LRRT) 训练试跑，该lr scheduler从小到大增长lr，同时记录下validatin loss；人来观察在训练多少step之后，loss崩掉（diverge)了，进而为真正跑训练，挑选合适的lr区间； "scheduler": {"type": "LRRangeTest","params": {"lr_range_test_min_l

心跳服务1.0(Heart Rate Service 1.0)

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

Microsoft Dynamics 365 Business Central 讲解VAT RATE CHANGE TOOL（增值税税率更改工具）

学习目标：如果使用VAT RATE CHANGE TOOL（增值税税率更改工具）过程演示： 1.创建新的VAT产品过账组 2.创建新的总账科目以过账采购、销售和逆向征收增值税。 3.给新的VAT产品过账设置过账设置 4.创建一个新的一般产品过账组 5.给新的产品过账组创建过账设置 6.设置VAT Rate Change Tool

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 1.关于learning rate optional float base_lr = 5; // The base learning rate // The learning rate decay policy. The curr

How to fix the problem that the Download rate is too Slow when doing apt-get install

sudo nano /etc/apt/sources.list don’t use the address of the official one : deb http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ jessie main contrib non-free rpi and change it to ALi’s: deb http://mir

论文略读：Benign Oscillation of Stochastic Gradient Descent with Large Learning Rate

iclr 2024 reviewer评分 368 论文从理论上研究了通过随机梯度下降（SGD）且采用大学习率训练的神经网络（NN）的泛化特性论文的发现是，由于SGD的大学习率引起的NN权重的振荡，实际上有利于NN的泛化，潜在地优于通过SGD以小学习率训练的、更平滑收敛的相同NN ——>将这种现象称为“良性振荡”论文证明，通过振荡SGD且学习率较大训练的NN可以有效地学习在那些强特征存在的情况下的

hitfilm 导出视频 the sample Rate (XXX Hz) is not supported by encoder

解决办法：File->projectSettings中，修改sample rate 为 48000 Hz。

cf 807C Success Rate

You are an experienced Codeforces user. Today you found out that during your activity on Codeforces you have made y submissions, out of which x have been successful. Thus, your current success rate

使用向量检索和rerank 在RAG数据集上实验评估hit_rate和mrr

文章目录背景简介代码实现自定义检索器向量检索实验向量检索和rerank 实验代码开源背景在前面部分大模型生成RAG评估数据集并计算hit_rate 和 mrr 介绍了使用大模型生成RAG评估数据集与评估；在上文使用到了BM25 关键词检索器。接下来，想利用向量检索器测试一下在RAG评估数据集上的 hit_rate 和 mrr；简介使用向量检索和 r

Tensorflow学习率的learning rate decay

x = tf.Variable(1.0)y = x.assign_add(1)with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print sess.run(x)print sess.run(y)print sess.run(x) 输出 1,2,2注意其x会变的 import tensorflow as

【Machine Learning】Suitable Learning Rate in Machine Learning

一、The cases of different learning rates: In the gradient descent algorithm model: is the learning rate of the demand, how to determine the learning rate, and what impact does it h

Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:

Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback: Design, Simulation, and Analysis简记文章目录 Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compres

推荐系统 | KDD2019 阿里 Res-embedding for Deep Learning Based Click-Through Rate Prediction Modeling

Golang 限流器 time/rate 使用介绍

本主题为系列文章，分上下两篇。本文主要介绍 time/rate 的具体使用方法，另外一篇文章《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》则着重介绍其内部实现原理。限流器是后台服务中的非常重要的组件，可以用来限制请求速率，保护服务，以免服务过载。限流器的实现方法有很多种，例如滑动窗口法、Token Bucket、Leaky Bucket 等。其实 golang 标

猫头虎分享已解决Bug || API限制超额（API Rate Limiting）：RateLimitExceeded, APILimitReached

博主猫头虎的技术世界 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！专栏链接： 🔗 精选专栏：《面试题大全》 — 面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》 — 从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》 — 踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》 — 踏入Go语言世界的第二步！

ionic rate 评价的小星星不可点击

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TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate

在载入hdf5模型时遇到这个问题，我特么太难了，人家说是版本问题，emmm，keras就是垃圾，能不能保持一致？瞎更新个啥？版本keras=2.2.5是另一个项目要求的，可能我到时候还得重新安装。哎。无奈，先升级吧，keras=2.3.1解决问题了 keras这玩意也不统一下。少些偏见，多谢包容与认可。另外有相关问题可以加入QQ群讨论，不设微信群 QQ群：86

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减 mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降学习率衰减的实现 1 epoch = 遍历数据1次是学习率衰减的超

Codeforces Round#412 C Success Rate

题意：给你x，y，p，q; 其中 x，y，p，q 代表的含义为 x/y, p/q，让你求一个b，使得(x+a)/(y+b)=p/q;并且求得的b还是最小。思路：其实这就相当于一个数学问题中求定义域的问题，因为x,y,p,q,a,b都是整数，我们可以这样转化 x+a=k*p,y+b=k*q;这样的解有很多个，为了求最小的b，那么当k最小的时候b最小，这时我们先把p，q化为互质

rate.java

import java.util.Scanner; public class rate { public static void main(String[] args) { System.out.print("请输入行驶的公里数:"); int j; for (j = 1;; j++) { Scanner cin = new Scanner(System.in);

uView Rate 评分

该组件一般用于满意度调查，星型评分的场景。 #平台差异说明 App（vue）App（nvue）H5小程序√√√√ #基本使用通过count参数设置总共有多少颗星星可选择通过v-model双向绑定初始化时默认选中的星星数量 <template><u-rate :count="count" v-model="value"></u-rate></template><script>expor

学习率设置-warm up与consine learning rate

warm up最早来自于这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf 。根据这篇文章，我们一般只在前5个epoch使用warm up。consine learning rate来自于这篇文章：https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf 。通常情况下，把warm up和consine learning rate一起使用会达到更好的效