高熵合金（High-entropy alloys）简称HEA，是由五种或五种以上等量或大约等量金属形成的合金。由于高熵合金可能具有许多理想的性质，因此在材料科学及工程上备受重视，并得到广泛研究。一直以来，金属材料强度与延展性难以兼得。在保证塑性的前提下，提高金属合金的强度并不容易。新型高熵合金能夠较... ...
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2019-06-25 13:32:05
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随着人类开发材料能力的不断提升，对于合金的应用也经历了从简单到复杂的发展过程。近年开始迅速发展的高熵合金与传统合金相比，打破了长期以来以一或两种元素为主元的合金设计思路，功能和性能不断改善。但现阶段，高熵合金在应用方面离商业化应用还有一些距离，这主要体现在高熵合金强度和延伸度的平衡上，这也是众多研究... ...
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2019-06-25 13:10:52
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1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树（decision tree）？ 3. 熵（entropy）概念： 变量的不确定越大，熵也就越大。 4. 决策树归纳算法（ID3） 5. 其他算法及 ...
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2019-06-25 11:57:46
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在Logistic regression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值 这里假设在进入softmax函数之前，已经有模型输出 ...
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2019-06-22 22:28:22
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定义：表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大程度上不一致。 均方误差 yk 是表示神经网络的输出，tk 表示监督数据，k 表示数据的维数。 代码实现 交叉熵误差 代码实现： mini-batch使用损失函数 计算损失函数时必须将所有的训练数据作为对 ...
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2019-06-21 12:34:48
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书中重要定义及一些理解 先通过介绍逻辑史蒂的分布来引出logist模型 而通过极大似然法来推导模型的参数估计问题 通过对模型参数的似然函数通过求导来得到递归方程 通过公式可以看出logist是对前面的感知机的升级版，感知机的判断方式过于简单。而其梯度下降的时候也将sign的去掉了，否则无法微分。 后 ...
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2019-06-12 11:03:38
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● 神经网络为啥用交叉熵。 参考回答： 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况 ...
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2019-06-03 21:55:40
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交叉熵公式 参考回答： 交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是： 在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。 互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分 ...
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2019-06-03 21:41:01
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工具推荐 命令行中很方便的代码统计工具 cloc 模拟生成熵（避免暴力手搓键盘） 自动输密码的脚本，基于expect !/usr/bin/expect set password "butub" set files [glob nocomplain ./ .deb] puts "[llength $f ...
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2019-05-24 20:59:04
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一、决策树 1.1、概述 if, else if, else,其实就就是决策树的思想。 只是这么多条件，哪个条件特征先做if，哪个条件特征后做if比较优呢？怎么准确定量选择这个标准就是决策树算法的要做的事情。 准备，补充两个对数去处公式： 1.2、信息论中的熵 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物 ...
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2019-05-23 16:02:47
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