TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。 在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数的负梯度成比例 ...
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2021-01-30 12:17:31
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一、宏观上: 1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。 2、Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP的最好的工具。 3、安装占用的内存也是有差别，Mysql安装完成之后占用的内存远远小于Oracle所占用的内存，并且Orac ...
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2021-01-29 11:44:59
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轨迹格式 说明 公式dB Mag（dB 幅度） z 的幅度，单位为 dB |z| = sqrt ( x 2 + y 2 )dB Mag(z) = 20 * log|z| dBLin Mag（线性幅度） z 的幅度，未转换 |z| = sqrt ( x 2 + y 2 )Phase（相位） z 的相位 ...
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2021-01-18 10:49:39
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前言 典例剖析 依托函数，利用导数，求数列的最值； 等差数列 \(\{a_{n}\}\) 的前 \(n\) 项和为 \(S_{n}\)， 已知 \(S_{10}=0\)， \(S_{15}=25\)， 则 \(n\cdot S_{n}\) 的最小值为__________. 法一: 由于数列 \(\{ ...
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2020-12-30 10:46:41
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开始导数据之前考虑必须考虑清楚需要什么。1.导入数据需要读数据库JDBCConnector（因为这个是基于JAVA的）2.中间件工具Logstash(这个ES官网提供的)那么开始咯。试试看呀伐！把**JDBCforSQL**解压到D盘（我只是做个示范噢。）把Logstash解压到D盘。注意看下我的两个版本，我把我的数据库版本也贴出来，这样更直观。思路：Logstash来使用JDBC驱动连接sql数
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2020-12-23 11:58:28
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本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
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2020-12-21 11:08:12
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题记来自Elasticsearch中文社区的问题——MySQL中表无唯一递增字段，也无唯一递增时间字段，该怎么使用logstash实现MySQL实时增量导数据到es中？logstash和kafka_connector都仅支持基于自增id或者时间戳更新的方式增量同步数据。回到问题本身：如果库表里没有相关字段，该如何处理呢？本文给出相关探讨和解决方案。1、binlog认知1.1啥是binlog？bin
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2020-12-15 12:28:58
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前言上一章节我们介绍了静态路由协议，如何通过静态路由实现负载分担和主备路由？｜内附知识卡片总结。今天我们一起来看下RIP动态协议，其实不管时静态路由协议还是动态路由协议，他们最终的目的都是生成路由，路由器根据各种协议产生的路由选择最优路由加入路由表，用于指导数据包转发。其实RIP基本上在现网中基本已经淘汰了，那么为什么还要花一章节介绍呢？1、RIP是一种比较简单的动态路由协议，通过学习方便理解动态
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2020-12-08 12:56:19
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格林某式： 设闭区域 \(D\) 由分段光滑的曲线 \(L\) 所围成，函数 $P(x,y)$及$Q(x,y)$在 \(D\) 上具有一阶连续 偏导数，则有$\iint \limits_D (\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\parti ...
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2020-12-03 11:36:30
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主要内容（下划线部分）：接上篇博文：干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数，偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度：方向导数:在之前讲偏导数的时候，相信很多人已经看出，偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率，不管多少维也好，都只是求的变化率，那现在问题来了，如果我想求
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2020-11-30 15:14:34
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