学习指南专题
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理
AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中，优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法（SGD）是最常用的优化算法之一，但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战，动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理，包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容，最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。
【linux学习指南】Linux编译器 gcc和g++使用
文章目录 📝前言🌠 gcc如何完成🌉预处理(进行宏替换) 🌠编译（生成汇编）🌉汇编（生成机器可识别代码） 🌠链接（生成可执行文件或库文件）🌉函数库 🌠gcc选项🚩总结 📝前言 预处理（进行宏替换)编译（生成汇编)汇编（生成机器可识别代码）连接（生成可执行文件或库文件) 🌠 gcc如何完成 格式 ：gcc [选项] 要编译的文件 [选项] [目标文
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法简介
AI学习指南深度学习篇 - 带动量的随机梯度下降法简介 引言 在深度学习的广阔领域中，优化算法扮演着至关重要的角色。它们不仅决定了模型训练的效率，还直接影响到模型的最终表现之一。随着神经网络模型的不断深化和复杂化，传统的优化算法在许多领域逐渐暴露出其不足之处。带动量的随机梯度下降法（Momentum SGD）应运而生，并被广泛应用于各类深度学习模型中。 在本篇文章中，我们将深入探讨带动量的随
Kubernetes学习指南：保姆级实操手册07——calico安装、metric-server安装一、calico
七、Kubernetes学习指南：保姆级实操手册07——calico安装、metric-server安装 一、calico Calico是一个开源的虚拟化网络方案，支持基础的Pod网络通信和网络策略功能。 官方文档：Quickstart for Calico on Kubernetes | Calico Documentation 1、calico安装 ### 在Master控制节点执行
阅读笔记-JavaScript学习指南
文章目录 读书笔记前言工作四原则推荐论坛目标读者推荐 第一个应用JQuery绘制图元H5常见图形库推荐常用H5 canvas：PaperJS试用绘制绿色圆多个圆情况用户输入文本文字 常用开发工具版本控制 字面量、数据类型、命名法命名法正则函数的引用调用函数重载默认参数函数作为对象属性this绑定问题调用、请求、绑定call绑定apply方法与call的比较 bind方法 函数、闭包和
React-学习指南
React 目录： 文章目录 前言推荐阅读整个部分 搭建本地环境1. 安装`Node.JS`2. 创建一个新的React项目React工具链的作用不使用工具链推荐的工具链Create React AppNext.jsGatsby更灵活的工具链 从头开始打造工具链 3. 删除新项目中的`src`所有文件4. 运行 `CDN`链接核心概念1. 入门2. `JSX`变量声明在`JSX`嵌入表达式
AI学习指南深度学习篇-SGD的变种算法
AI学习指南深度学习篇 - SGD的变种算法 深度学习是人工智能领域中最为重要的一个分支，而在深度学习的训练过程中，优化算法起着至关重要的作用。随机梯度下降（SGD，Stochastic Gradient Descent）是最基本的优化算法之一。然而，纯SGD在训练深度神经网络时可能会面临收敛速度慢和陷入局部最优的问题。因此，许多变种SGD算法应运而生，极大地提高了模型的训练效率和效果。 本文
Kubernetes学习指南：保姆级实操手册05——配置集群HA负载均衡
五、Kubernetes学习指南：保姆级实操手册05——配置集群HA负载均衡 简介： Keepalived 提供 VRRP 实现，并允许您配置 Linux 机器使负载均衡，预防单点故障。HAProxy 提供可靠、高性能的负载均衡，能与 Keepalived 完美配合 1、配置Keepalive 官方文档提供了两种运行方式（此案例使用选项1）： 选项1：在操作系统上运行服务选项2：将服务作为
AI学习指南深度学习篇-随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）简介
AI学习指南深度学习篇-随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）简介 在深度学习领域，优化算法是至关重要的一部分。其中，随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）是最为常用且有效的优化算法之一。本篇将介绍SGD的背景和在深度学习中的重要性，解释SGD相对于传统梯度下降法的优势和适用场景，并提供详细的示例说明。 1.
《ARM Cortex-R 学习指南》-【第十七章】-调试
快速链接: . 👉👉👉 ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录] 👈👈👈 付费专栏-付费课程 【购买须知】 个人博客笔记导读目录(全部) 第十七章 调试 调试是软件开发中的关键部分，通常被认为是最耗时（因此也最昂贵）的一部分。错误可能难以检测、重现和修复，并且很难预测解决缺陷所需的时间。当产品交付给客户时，解决问题的成本显著增加。在许多情况下，当产品的
《ARM Cortex-R 学习指南》-【第十四章】-为 Cortex-R 处理器编写代码
快速链接: . 👉👉👉 ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录] 👈👈👈 付费专栏-付费课程 【购买须知】 个人博客笔记导读目录(全部) 第十四章 为 Cortex-R 处理器编写代码 你可以针对功耗、速度、代码密度或内存占用来优化代码。许多 GNU GCC 和 ARM 编译器功能利用 Cortex-R 系列设计生成优化代码。 14.1 编译器优化
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化
AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化 引言 神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。门控循环单元（GRU）是循环神经网络（RNN）的一种变体，具有较为简单的结构和强大的性能。为了充分发挥GRU的潜力，调参和优化过程至关重要。本文将深入探讨GRU中的调参技巧、训练过程优化及避免过拟合的方法。 一、门控循环单元（GRU）简介 1.1 GRU的结构 GR
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的结构和原理
AI学习指南深度学习篇 - 门控循环单元的结构和原理 引言 随着人工智能的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域中的一个重要分支。特别是在处理序列数据时，循环神经网络（RNN）展现出了其独特的优势。然而，传统的RNN在长序列学习中存在梯度消失和爆炸的问题，因此研究人员提出了多种改进模型，其中门控循环单元（GRU）是最为著名的之一。在本文中，我们将详细探讨GRU的结构、工作原理以及其在实际应用
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元中的门控机制
AI学习指南深度学习篇-门控循环单元中的门控机制 引言 深度学习是当前人工智能领域的一个重要方向，而循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面展现出了强大的能力。然而，标准的RNN在处理长序列时存在长期依赖问题，容易导致梯度消失和爆炸。为了解决这些问题，门控循环单元（GRU）作为一种改进的RNN结构应运而生。本文将深入探讨GRU中的门控机制是如何解决长期依赖问题的，并且详细讨论如何避免梯度消失和
《ARM Cortex-R 学习指南》-【第二章】-ARM 架构与处理器
第二章 ARM 架构与处理器 ARM 会定期发布新版本的架构，这些版本会增加新功能或对现有行为进行更改。这些更改几乎总是向后兼容的，这意味着在旧版本架构上运行的用户代码在新版本上仍然可以正确运行。当然，利用新功能编写的代码将无法在缺乏这些功能的旧处理器上运行。 在所有版本的架构中，某些系统特性和行为是实现定义的。例如，架构并不定义缓存大小或单个指令的周期时间，这些由具体的处理器和 SoC 决定
Excel VBA 编程学习指南，1.1 什么是VBA及其应用场景
第一章：VBA简介 1.1 什么是VBA及其应用场景 Visual Basic for Applications (VBA) 是一种内置于Microsoft Office应用程序中的编程语言。它主要用于自动化重复性任务、创建用户自定义的功能，以及扩展Excel等Office程序的功能。VBA是一种事件驱动的编程语言，这意味着它可以响应用户的操作或其他事件，从而自动执行一系列预定义的动作。
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征 在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而，在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，我们通常会面临一个重要的问题，就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设，所以对于不同类型的特征，我们需要采取不同的处理方式。 在本篇博客中，我们将探讨如何有效地处理
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-伯努利朴素贝叶斯算法简介 1. 伯努利朴素贝叶斯算法的原理 1.1 算法的基本思想 伯努利朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。其基本思想是通过先验概率和类条件概率来计算后验概率，从而实现对样本进行分类。 1.2 分类问题中的应用 伯努利朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。在文本分类中，可以通过统计文档中单词
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介 高斯朴素贝叶斯算法的原理 算法的基本思想 高斯朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类器的一种，其基本思想是通过计算输入特征对于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为最终的分类结果。其“朴素”之处在于假设特征之间相互独立，且每个特征对于分类的影响是相同的。 分类问题中的应用与多元高斯分布的关系 高斯朴素贝叶斯算法在分类问题中被广泛应用，特别是在文
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-多项式朴素贝叶斯算法简介 前言 随着人工智能技术的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支已经成为各个领域的热门话题。而在机器学习算法中，朴素贝叶斯算法因其简单易懂、效果不俗而备受青睐。本文将针对多项式朴素贝叶斯算法展开详细介绍，包括原理、应用、优缺点分析等内容，帮助读者更好地理解和运用这一经典的机器学习算法。 多项式朴素贝叶斯算法的原理 多项式朴素贝叶斯算法是一种
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器
AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯分类器 1. 介绍 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的分类算法。它基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，可以被用来解决多种分类问题。本篇博客将深入探讨朴素贝叶斯分类器的基本原理，包括如何进行分类预测，以及“朴素”的含义和特征条件独立性的假设。 2. 基本原理 2.1 贝叶斯定理 贝叶斯定理是描述随机事件发生概率的公式，它表达了在已知某一事件发
大数据集群搭建基础：Hadoop完全分布式搭建学习指南！！
Hadoop完全分布式搭建学习指南 Hadoop版本：Hadoop2.XJDK版本：JDK1.8 一、准备工作 设置主机名和IP 在三台CentOS 7.4机器上分别设置主机名和IP： node1: 192.168.14.10node2: 192.168.14.20node3: 192.168.14.30 修改主机名（以node1为例）： hostnamectl set-hostnam
AI学习指南机器学习篇-模型应用与Python实践
AI学习指南机器学习篇-模型应用与Python实践 在机器学习领域，模型应用是非常重要的一环，它涉及到数据的准备、模型的训练、模型的评估和预测等多个方面。本篇博客将从实际应用的角度，利用Python语言为大家介绍模型应用的全过程，并提供详细的代码示例。 数据准备 在进行模型训练之前，我们首先需要准备好数据集。假设我们准备使用鸢尾花数据集来进行分类任务。首先，我们需要导入所需的库并加载数据集：
AI学习指南机器学习篇-KNN的优缺点
AI学习指南机器学习篇-KNN的优缺点 在机器学习领域中，K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种十分常见的分类和回归方法之一。它的原理简单易懂，但在实际应用中也存在一些优缺点。本文将重点探讨KNN算法的优缺点，并结合具体示例来说明KNN算法在处理异常值敏感、计算复杂度高等方面的问题。 KNN算法简介 KNN算法是一种基于实例的学习方法，它利用已知类别标记的训练数
AI学习指南机器学习篇-KNN算法模型评估
AI学习指南机器学习篇-KNN算法模型评估 在机器学习领域，K最近邻（KNN）算法是一种常用的监督学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。在实际应用中，评估模型的性能是至关重要的一步。本文将讨论KNN算法的模型评估指标，包括准确率、召回率、F1分数等，并解释这些评估指标在评价分类模型性能时的作用和局限性。 1. KNN算法简介 K最近邻（KNN）算法是一种基本的分类和回归方法，它的原理是：对
AI学习指南机器学习篇-支持向量机超参数调优
AI学习指南机器学习篇-支持向量机超参数调优 在机器学习领域中，支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种非常常用的监督学习模型。它通过寻找一个最优的超平面来进行分类和回归任务。然而，在实际应用中，我们通常需要对支持向量机模型中的超参数进行调优，以提高模型的性能和泛化能力。 本篇博客将重点介绍支持向量机模型中的超参数，包括惩罚参数C和核函数的参数，并探讨如何通过