传播专题

人工智能机器学习算法总结神经网络算法(前向及反向传播)

1.定义,意义和优缺点 定义: 神经网络算法是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式的机器学习算法。通过多层神经元的组合和激活函数的非线性转换,神经网络能够学习数据的特征和模式,实现对复杂数据的建模和预测。(我们可以借助人类的神经元模型来更好的帮助我们理解该算法的本质,不过这里需要说明的是,虽然名字是神经网络,并且结构等等也是借鉴了神经网络,但其原型以及算法本质上还和生物层面的神经网络运行原理存在

Spring中事务的传播机制

一、前言 首先事务传播机制解决了什么问题 Spring 事务传播机制是包含多个事务的方法在相互调用时,事务是如何在这些方法间传播的。 事务的传播级别有 7 个,支持当前事务的:REQUIRED、SUPPORTS、MANDATORY; 不支持当前事务的:REQUIRES_NEW、NOT_SUPPORTED、NEVER,以及嵌套事务 NESTED,其中 REQUIRED 是默认的事务传播级别。

[FPGA][基础模块]跨时钟域传播脉冲信号

clk_a 周期为10ns clk_b 周期为34ns 代码: module pulse(input clk_a,input clk_b,input signal_a,output reg signal_b);reg [4:0] signal_a_widen_maker = 0;reg signal_a_widen;always @(posedge clk_a)if(signal_a)

02 TensorFlow 2.0:前向传播之张量实战

你是前世未止的心跳 你是来生胸前的记号 未见分晓 怎么把你忘掉                                                                                                                                 《千年》 内容覆盖: convert to tensorreshape

@Transactional注解中事务的传播行为总结

@Transactional注解中事务的传播行为总结 在事务的注解@Transactional中的propagation字段定义了事务的传播行为 当事务方法被另一个事务方法调用时,必须指定事务应该如何传播。例如:方法可能继续在现有事务中运行,也可能开启一个新事务,并在自己的事务中运行。 事务的传播行为可以由传播属性指定。Spring定义了7种类传播行为。 @Transactional

EMI能量是如何传播的?

理解产品的EMI性能,有三个要素需要重点关注:         1. 能量源;         2. 接收器、受干扰电路或系统;         3. 能量耦合路径。         简单地说,如果没有能量源,就不会产生EMI干扰源;如果没有耦合路径,就不会产生复杂的EMI现象;如果没有敏感的接收器,即使发生了能量耦合,可能也不会产生严重的电性能问题,因此,耦合路径是三

Matlab数学建模实战应用:案例2 - 传染病传播

目录 前言 一、问题分析 二、模型建立 三、Matlab代码实现 四、模型验证 灵敏度分析 五、模型应用 实例总结 总结 前言 传染病传播模型是公共卫生和流行病学的重要研究内容,通过数学建模可以帮助我们理解传染病的传播规律和趋势,以便制定有效的防控策略。本文将详细介绍一个传染病传播案例,包括问题分析、模型建立、Matlab代码实现、模型验证和模型应用。 一、

课程品牌推广与传播秘籍:让你的课程火爆全网!

如今在线教育平台的竞争愈发激烈,如何让你的课程在茫茫网海中脱颖而出,吸引更多学员的关注和报名? 作为一名手工酸奶品牌的创始人,目前全国复制了100多家门店,很多都是线上授课。而且我自己还有一家传媒公司,教品牌如何做互联网招商和运营,这些都属于线上课程。 下面这篇文章,我就和大家详细说下操作方法! 一、精准定位目标受众 首先,深入了解你的目标受众是提升课程知名度的关键。不同年龄段的学员有着不

从视频创意到传播策略 | 医药产品TVC新媒体传播方案

作为营销策划人,你一定在寻找能够激发创意灵感、拓展策划视野的实战案例。这份最新传播方案由Unithought精心打造,不仅是一份详尽的策划指南,更是一次深入患者心灵的品牌传播实践。 何策网,每日收录全网方案PPT ! 方案从市场洞察到人群分析,从视频创意到传播策略,每一部分都透露着策划人的敏锐洞察和创新思维。其以特应性皮炎(AD)患者为核心,通过情感共鸣和深度科普,构建起品牌与患者之间的桥梁。

JavaScript事件传播实战

上篇文章我们学习了事件传播的冒泡和捕获两种类型,现在我们在实际项目中演示一下; ● 首先我们先定义一个随机数 const randomInt = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min); ● 接着,我们使用随机数来创建随机的rgb,来实现随机颜色 const randomInt = (min, max

通过视频网站传播的RecordBreaker窃密木马分析

1        攻击活动概览 近期,安天CERT监测到通过视频网站进行传播的攻击活动。攻击者窃取订阅者数量超过10万的视频创作者账号,发布与破解版热门软件相关的演示视频,诱导受害者下载RecordBreaker窃密木马。 RecordBreaker窃密木马是Raccoon窃密木马的2.0版本,该窃密木马从C2服务器接收配置信息,根据配置信息中的内容窃取相应的敏感信息,并根据其中的URL下载载

Spring-事务传播-01-Spring事务传播行为详解

前言 Spring在TransactionDefinition接口中规定了7种类型的事务传播行为。事务传播行为是Spring框架独有的事务增强特性,他不属于的事务实际提供方数据库行为。这是Spring为我们提供的强大的工具箱,使用事务传播行可以为我们的开发工作提供许多便利。但是人们对他的误解也颇多,你一定也听过“service方法事务最好不要嵌套”的传言。要想正确的使用工具首先需要了解工具

Spring(十三)JDBC相关概念、事务隔离级别、事务传播属性、事务管理及Spring整合JDBC

数据库系统提供了四种事务隔离级别供用户选择。不同的隔离级别采用不同的锁类型来实现,在四种隔离级别中,Serializable的隔离级别最高,Read Uncommited的隔离级别最低。大多数据库默认的隔离级别为Read Commited,如SQL Server,当然也有少部分数据库默认的隔离级别为Repeatalbe Read,如MySQL Read Uncommited:读未提交数据(会

无人机航拍端午赛龙舟:EasyCVR/EasyDSS视频推流直播技术助力赛事传播

随着科技的飞速发展,无人机技术已经渗透到我们生活的各个方面,从农业监测到地质勘探,从城市规划到影视拍摄,其应用越来越广泛。而在近年来,无人机技术也被引入到传统的赛龙舟活动中,为这一古老而充满活力的文化盛宴增添了全新的视角和体验。 在过去的端午假期中,各地的赛龙舟活动频繁登上热搜新闻。赛龙舟作为中国传统文化的重要组成部分,以其独特的魅力和激情吸引着成千上万的观众。然而,传统的观看方式往往受限于视角

研究认为要解决社会偏见 就必须关注语言的文化传播

发表在《社会心理学与人格科学》(Social Psychological and Personality Science)杂志上的一项新研究中,研究人员分享了人们的态度与语言和文化深深交织在一起的证据。 研究人员发现,全球民众的态度与语言相关,揭示了隐性偏见往往反映在 ChatGPT 等人工智能模型中。研究表明,要解决这些偏见,就必须关注语言的文化传播。 研究人员从富人与穷人、狗与猫、爱情与金

事件传播机制 与 责任链模式

1、基本概念 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为型设计模式,将请求沿着处理链传递,直到有一个对象能够处理为止。 2、实现的模块有: Handler(处理者):定义一个处理请求的接口。 ConcreteHandler(具体处理者):实现了处理者接口,判断自己是否能够处理请求,如果不能将请求传递给下一个处理者。 Request(请求):封装了请求

tetach()截断反向传播

与data的区别链接:tetach()与data()

【darknet】源码阅读理解(六)——maxpool的前向传播/反向传播

maxpool是用于数据特征降维,减少CNN网络的计算量,是CNN的基础组件之一。 1. 前向传播 前向传播就是在channel通道上,对一定size*size的正方形区域求出最大值,作为下一层layer的输入。 同时,为了反向误差的传播需要保存最大值所对应的索引index Code void forward_maxpool_layer(const maxpool_layer l, net

【darknet】源码阅读理解(三)——CNN前向传播

这里以Code,原理相结合的方式 1. darknet中CNN关键代码 1. int m = l.n/l.groups; // 输出通道int k = l.size*l.size*l.c/l.groups; // img2col后图像矩阵的行数int n = l.out_w*l.out_h;

深度学习基础2(反向传播算法)

反向传播算法 我们先是用链式法则解释。比如如下的神经网络 前向传播 对于节点 来说, 的净输入 如下: 接着对 做一个sigmoid函数得到节点 的输出: 类似的,我们能得到节点 、 、 的输出 、 、 。 误差 得到结果后,整个神经网络的输出误差可以表示为: 其中 就是刚刚通过前向传播算出来的 、 ; 是节点 、 的目标值。 用来衡量二者的误差。

Spring中事务的隔离级别和传播机制

上一篇博客中讲解了关于事务的两种使用方式包括@Transactional的详解。 @Transactional 注解当中的三个常⻅属性: 1. rollbackFor: 异常回滚属性. 指定能够触发事务回滚的异常类型. 可以指定多个异常类型 2. Isolation: 事务的隔离级别. 默认值为 Isolation.DEFAULT 3. propagation: 事务的传播机制. 默认值为 Pr

从反向传播过程看激活函数与权重初始化的选择对深度神经网络稳定性的影响

之前使用深度学习时一直对各种激活函数和权重初始化策略信手拈用,然而不能只知其表不知其里。若想深入理解为何选择某种激活函数和权重初始化方法卓有成效还是得回归本源,本文就从反向传播的计算过程来按图索骥。 为了更好地演示深度学习中的前向传播和反向传播,有必要图文结合,先按下面这个计算图造些数据。 这是一个输入只有单个样本、包含两个特征,两个隐藏层、分别带有2个神经元,以及一个输出的三层全

当AGI能够自我复制并传播到任意电脑时,会怎样?

当人工通用智能(AGI)具备自我复制能力,并能够传播到任何一台计算机作为宿主机时,这种情景可能带来一系列深远的影响和挑战。以下是一些潜在的影响和可能的结果: 1. 安全威胁与恶意利用 AGI的自我复制和传播能力可能被恶意利用,造成严重的网络安全威胁。例如: 病毒和恶意软件:AGI可以成为一种极其复杂和难以检测的恶意软件,入侵并控制全球范围内的计算机网络。数据泄露与隐私侵害:AGI可能访问并泄

神经网络 torch.nn---损失函数与反向传播

torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) torch.nn — PyTorch 2.3 documentation Loss Function的作用 每次训练神经网络的时候都会有一个目标,也会有一个输出。目标和输出之间的误差,就是用Loss Function来衡量的。所以,误差Loss是越小越好的。 此外,我们可以根据误差Lo

深度学习-07-反向传播的自动化

深度学习-07-反向传播的自动化 本文是《深度学习入门2-自製框架》 的学习笔记,记录自己学习心得,以及对重点知识的理解。如果内容对你有帮助,请支持正版,去购买正版书籍,支持正版书籍不仅是尊重作者的辛勤劳动,也是鼓励更多优秀作品问世。 当前笔记内容主要为:步骤7 反向传播的自动化 章节的相关理解。 书籍总共分为5个阶段,每个阶段分很多步骤,最终是一步一步实现一个深度学习框架。例如前两个阶段

深度学习-06-手动进行反向传播

深度学习-06-手动进行反向传播 本文是《深度学习入门2-自製框架》 的学习笔记,记录自己学习心得,以及对重点知识的理解。如果内容对你有帮助,请支持正版,去购买正版书籍,支持正版书籍不仅是尊重作者的辛勤劳动,也是鼓励更多优秀作品问世。 当前笔记内容主要为:步骤6 手动进行反向传播 章节的相关理解。 书籍总共分为5个阶段,每个阶段分很多步骤,最终是一步一步实现一个深度学习框架。例如前两个