直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是 链式求导法则 的应用。按照机器学习的通用套路，我们先确定神经网络的目标函数，然后用 随机梯度下降优化算法 去求目标函数最小值时的参数值。 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集$\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m ...
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2019-08-28 12:57:41
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在教练的要求下开始学习多项式算法了，不过因为不太会积分和求导先把多项式牛顿迭代，多项式指数函数，多项式幂函数，多项式快速幂等内容咕掉了，于是这一篇博客就是其他基础多项式内容的总结。 Fast Fourier Transform $FFT$，快速傅里叶变换，可以在$O(n\log_2n)$的时间内计算 ...
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2019-08-27 23:03:35
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Controller层的类上增加@CrossOrign注解，当前文件的所有接口就都可以被调用 spring注解@CrossOrigin不起作用的原因 1、是springMVC的版本要在4.2或以上版本才支持@CrossOrigin 2、非@CrossOrigin没有解决跨域请求问题，而是不正确的请求 ...
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2019-08-22 23:50:19
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已知$\theta \in[0,\pi]$求$2\cos\theta-\sin\theta-\dfrac{\sin\theta+\sqrt{5}}{\cos\theta+\sqrt{5}}$的最小值_____ ...
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2019-08-16 22:51:37
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1.开始之前，先介绍下压测的一些基本插件:线程组常用分为三类:user thread , step thread ,ultimate thread : user thread :最通用的最原始的线程实现；分为循环实现线程，可以实现线程delay延时； step thread :能够实现一些较复杂场景 ...
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2019-08-15 19:34:02
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问题描述： nginx代理的ip直接访问可以直接下载文件，但是通过nginx访问就报502，nginx错误日志：upstream sent invalid chunked response while reading upstream（在上游读取时发送了无效的分块响应）； 解决办法： 在nginx配 ...
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2019-08-14 14:33:05
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在微服务架构中，根据业务需求拆分成一个个的微小服务，然后服务与服务之间可以相互RPC远程调用。在SpringCloud可以使用RestTemplate+Ribbon或者Feign来进行RPC远程调用。为了保证服务高可用性，单个服务通常会进行集群部署。由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证百分之一百可用，如果服务方出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有出现大量请求，导致服务方瘫痪。这时
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2019-08-03 23:45:34
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polyval(a,x) 参数 1.多项式的系数向量 2.自变量 polyval()求导后某位置的值 conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如 ...
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2019-08-03 18:49:12
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边缘：两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续常可利用求导数来检测到，一般常用一阶和二阶导数来检测边缘。 如图，对于边缘检测，一般一阶导数的峰值或者二阶导数的过零点就可以找到图像灰度值变化的边界。 ...
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2019-08-02 11:00:22
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Q1多维特征 上图中列数即为特征的个数，行数是样本数。函数假设如下： 其中x0=1。 Q2多变量梯度下降 和单变量的损失函数相同： 其中， 求导迭代如下： Q3梯度下降法实践1-特征缩放 特征之间的尺度变化相差很大（如一个是0-1000，一个是0-5），梯度算法需要非常多次的迭代才能收敛，如下图所示 ...
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2019-07-25 23:17:46
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