下降专题
慎投！新增7本期刊被“On Hold“，14本影响因子下降！
本周投稿推荐 SSCI • 中科院2区，6.0-7.0（录用友好） EI • 各领域沾边均可（2天录用） CNKI • 7天录用-检索（急录友好） SCI&EI • 4区生物医学类，0.5-1.0（录用率99%） • 1区工程类，6.0-7.0（进展超顺） • IEEE(TOP)，7.5-8.0（实力强刊） On Hold：新增7本期刊有风险 自科睿唯安发布最新影响因子
【Rust日报】 2019-05-26：切片索引检查导致的3倍性能下降问题一例
漫游 Tox-rs，第一部分 长文预警。Tox 是一个分布式的P2P，加密传输，易于使用的基于DHT的网络。 Tox 原来是个C项目，作者用Rust通过审视发现，实现里面有不少漏洞，易被攻击。所以他用Rust重写了它。就是上面那个项目地址。现在作者，开始整理这几年的工作，开始生成文档。 Read More 切片索引检查导致的3倍性能下降问题一例 作者发现下面这两片代码： pub fn
算法金 | 再见！！！梯度下降（多图）
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐：用随机梯度下降来优化人生！ 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了，上 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ ——梯度下降 1、 目标 梯度下降优化算法的概述，目的在于帮助读者理解不同算法的优缺点。 2、 开整 梯度下降法在优化神经网络中的应
NLP入门——基于梯度下降法分类的应用
问题分析 我们前面研究的都是基于统计的方法，通过不同的统计方法得到不同的准确率，通过改善统计的方式来提高准确率。现在我们要研究基于数学的方式来预测准确率。 假设我们有一个分词 s_{class,word}，class是该对象的类别，word是该分词的词频。 则该分词在某类别中的分数为：s_(class) = sum(s{class,word}) 那么我们欲求一个正确的类别：s_(class_g
随机梯度下降（SGD）
随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种用于优化机器学习模型的基本算法。SGD通过迭代地调整模型参数，使损失函数达到最小，从而优化模型性能。它是深度学习中最常用的优化算法之一，尤其适用于大规模数据集和高维度参数空间。 SGD的基本思想 SGD的核心思想是通过每次仅使用一个样本或一小部分样本（称为mini-batch）来估计梯
减肥药实质利好服装业：身材好了，更时尚了 1-5月份，新建商品房销售面积同比下降20.3%
减肥药实质利好服装业：身材好了，更时尚了 减肥成功的顾客纷纷瞄准性感look，不但促进了销售，还给服装品牌节省了成本，因为小尺寸的衣服使用的面料更少。大码女装，可能是下一个被 GLP-1减肥神药杀死的行业。 减肥神药正以前所未有的力度重塑我们的世界。这类最初用于治疗糖尿病的药品，通过抑制食欲和加快新陈代谢实现减重效果，在近些年成了备受追捧的"减肥利器"。 服装零售商正在意料之外地获得增长红利
YOLOv10涨点改进轻量化双卷积DualConv，完成涨点且计算量和参数量显著下降
本文独家改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3x3 和 1x1 卷积运算Q代替其他卷积核仅执行 1x1 卷积。 DualIConv 显着降低了深度神经网络的计算成本和参数数量，同时在某些情况下令人惊讶地实现了比原始模型略高的精度。 我们使用 DualConv 将轻量级 MobileNetV2 的参数数量进一步减少了 54% 目录 1)替换原始的Conv 2，YOLOv10介绍 1.1
POJ-1952 最长下降子序列 + 方案数
求最长下降子序列 简单 就是求方案数比较麻烦点 看了别人的解题报考才懂 也对最长**子序列的理解更深一步 #include<stdio.h>#include<string.h>#include<queue>using namespace std;const int maxn = 5005;int n;int price[maxn],len[maxn],count[maxn
最长不下降子序列LIS详解
最长不下降子序列指的是在一个数字序列中，找到一个最长的子序列（可以不连续），使得这个子序列是不下降（非递减）的。 假如，现有序列A=[1，2，3，-1，-2，7，9]（下标从1开始），它的最长不下降子序列是[1,2,3,7,9]，长度为5。另外，还有一些子序列是不下降子序列，比如[1,2,3]、[-2,7,9]等，但是都不是最长的。 对于这个问题可以用最原始的方法枚举每一种情况，但是时间复杂度
梁建章等Nature发表论文：混合办公使员工离职率下降1/3
近日，斯坦福大学 Nicholas Bloom、香港中文大学（深圳）经管学院韩若冰、携程集团联合创始人兼董事局主席梁建章，在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了题为：Hybrid working from home improves retention without damaging performance 的研究论文，该研究显示，灵活的混合办公制度能提升员工的工作满意度和留存率，且不影响员
每天五分钟深度学习：逻辑回归算法完成m个样本的梯度下降
本文重点 上节课程我们学习了单样本逻辑回归算法的梯度下降，实际使用中我们肯定是m个样本的梯度下降，那么m个样本的如何完成梯度下降呢？ m个样本的损失函数定义为： 我们定义第i个样本的dw、db为： dw和db为损失J对w和b的偏导数，因为m个样本的代价函数J是1到m个样本总损失的平均。所以m个样本代价函数对wj的微分也同样是各项样本损失对wj微分的平均。 对比来说单个样本就是
![[deeplearning-001] stotisticks gradient descent随机梯度下降算法的最简单例子解释](/front/images/it_default2.jpg)
[deeplearning-001] stotisticks gradient descent随机梯度下降算法的最简单例子解释
1.gradient descent梯度下降优化 1.1假设要优化一个函数 f(x)=(x−1)2 f(x)=(x-1)^2求它的最小值。这个函数在 x=1 x=1 时有最小值，这是解析解。如果用梯度下降法，是这样的： f′(x)=2(x−1) f^{'}(x)=2(x-1) 每一步的迭代公式是： xi+1=xi−ηf′(xi) x_{i+1}=x_{i} - \eta f^{'}(x
自下而上语法分析、自上而下语法分析和递归下降法、预测分析法、LL(1)和LR是什么关系
自下而上语法分析、自上而下语法分析、递归下降法、预测分析法、LL(1)和LR都是与语法分析（语法解析）相关的概念和技术。它们在编译原理中扮演着重要的角色，用于将源代码的字符流转换为语法树（或抽象语法树，AST），以便进一步的编译和优化。以下是这些概念之间的关系和各自的特点： 自上而下语法分析（Top-Down Parsing） 自上而下语法分析从开始符号开始，根据文法规则推导输入字符串。主要方
户曝iPhone 5S指纹识别灵敏度大幅下降
自从苹果在今年9月发布iPhone 5S和iPhone 5C两款新机以来，外界对于这两款产品的热情就从未褪去。而在我们熟悉的国内市场，“土豪金”版iPhone 5S仍然时有供不应求的情况发生。但是，日前就有国外媒体报道称，iPhone 5S中搭载的最新Touch ID指纹识别技术在仅仅问世3个月后就出现了问题。 据悉，iPhone 5S中搭载的指纹识别技术是苹果此前以3.56亿美元的价格收
递归下降解析器在Python中的实现与应用
1. 引言 递归下降解析器是一种用于解析编程语言语法的算法，它通过递归调用函数来处理语法规则。在本文中，我们将深入探讨递归下降解析器的工作原理，以及如何在Python中实现它。 2. 解析器简介 解析器是编译器前端的核心组件之一，负责将源代码转换为编译器能够进一步处理的内部表示形式。解析过程通常包括词法分析和语法分析两个阶段。在本文中，我们将重点讨论语法分析阶段，特别是递归下降解析器的实现。
Python 如何判断一组数呈上升还是下降趋势
在数据分析和统计处理中，我们经常需要判断一组数的趋势是上升还是下降。这在金融市场分析、销售数据监控以及科学研究中都十分常见。本文将介绍如何使用Python来判断一组数的趋势，并结合实际案例进行详细阐述。 一、基本方法 判断一组数的趋势主要有以下几种方法： 简单比较法： 通过逐个比较相邻的两个数，统计上升和下降的次数。线性回归法： 使用线性回归模型拟合数据，通过回归系数的符号判断趋势。时间序
最长上升或下降子序列解法 总结
1、(o)n^2解法 解题思路：如何把这个问题分解成子问题呢？经过分析，发现 “求以ak（k=1, 2, 3…N）为终点的最长上升子序列的长度”是个好的子问题――这里把一个上升子序列中最右边的那个数，称为该子序列的“终点”。虽然这个子问题和原问题形式上并不完全一样，但是只要这N 个子问题都解决了，那么这N 个子问题的解中，最大的那个就是整个问题的解。由上所述的子问题只和一个变量相关，就是数
关于近来百度快照回档和名次义之下降的剖析
被办罪了也是情有可原的。 近来有好多朋友都找我说百度近来不正常，私人的网站不是快照回档，就是名次掉了。他的是两个电子书网站。内连好似也有些密布了，太表面化了。 第一。 我给的一点提议: 2 网站:总算一个新站，连署过火，无论内连仍然外连，友谊连署一大把，然而今日看还少了众多了。刚着手我看数值的时刻是有些搞不懂的，在网站右侧的地方，有一个上榜新书绍介的栏目
每天五分钟深度学习：逻辑回归算法的单样本的梯度下降计算
本文重点 上节课我们已经知道了如何利用计算图通过链式法则来求解输出J对变量的梯度或者导数。本节课程我们将通过逻辑回归这一个具体的例子，来演示如何使用计算图完成逻辑回归的梯度下降算法。 逻辑回归 逻辑回归算法的目标函数，损失函数，代价函数，以及参数更新的方式如图所示。 具体实例 假设样本只有两个特征x1和x2，为了计算，我们需要输入参数w1、w2 和b，因此的计算公式为： 计算图
各种资源的人均占有量还会继续下降
但我国人口众多的吃饭 今天的但我国人口众多的吃饭，各种资源的人均占有量还会继续下降，假期的第一天我就把作业写完了，这份爱让我们这个世界雷锋叔叔的美德千古传颂，等带着鸽子的到来，过了一会，让雷锋叔叔的精神净化每个人的心灵，各类资源的吃饭人均占有量都是很少的，我国矿产资源储量总值居世界第三位，我渴望我们每人都学习这份美德。 人均森林占有量只相当于世界人均值的1/5，记得那是我8岁的吃饭时候，让生
仅使用python标准库（不使用numpy）写一个小批量梯度下降的线性回归算法
看到一个有意思的题目：仅使用python的标准库，完成一个小批量梯度下降的线性回归算法 平常使用numpy这样的计算库习惯了，只允许使用标准库还有点不习惯，下面就使用这个过程来写一个。 import randomfrom typing import List# 生成测试数据def generate_data(num_samples: int, weights: List[float], b
编译原理实验3——递归下降分析
本代码实现的文法是这样的 G[E]: E→E+T| T T→T*F|F F→(E ) | i 因为包含左递归，故需要消去之后才能做。 设计理念：通过递归下降的方式来对句子进行分析。 若能够接收一个完全的初始字符并且所有的串全部被读入，则算作accepted。 否则为wrong
深度神经网络——什么是梯度下降？
如果对神经网络的训练有所了解，那么很可能已经听说过“梯度下降”这一术语。梯度下降是提升神经网络性能、降低其误差率的主要技术手段。然而，对于机器学习新手来说，梯度下降的概念可能稍显晦涩。本文旨在帮助您直观理解梯度下降的工作原理。 梯度下降作为一种优化算法，其核心在于通过调整网络的参数来优化性能，目标是最小化网络预测与实际或期望值（即损失）之间的差距。梯度下降从参数的初始值出发，利用基于微积分的计算
梯度下降: 01.原理与代码实操
1. 简介 梯度下降法(GradientDescent) 算法，不像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法，而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法（都是无约束最优化问题）求解出最优解，所谓的通用就是很多机器学习算法都是用梯度下降，甚至深度学习也是用它来求解最优解。所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数 θ \theta θ求解出来，梯度下降法就是一种经典常用的优化算法。之
