Spark GraphX 概述 1、Spark GraphX是什么？ （1）Spark GraphX 是 Spark 的一个模块，主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算。 （2）GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算，它和 RDD 共用一种存储形态，在展示形态上可以以数据集来表示，也可 ...
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2019-04-30 21:39:50
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来源 css渐变 CSS 中设置的渐变是 gradient 数据类型，它是一种特别的image数据类型。使用background-image设置，可叠加设置多个； CSS3 定义了两种类型的渐变（gradients）： 线性渐变 linear-gradient() 渐变的实现由两部分组成：渐变线和色 ...
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2019-04-19 13:23:00
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SGD神经网络以及python中实现 1、SGD（stochastic gradient descend）：<1>数据抽取；<2>计算梯度;<3>参数更新；<4>循环 2、三层SGD网络组件：隐藏层（1），隐藏层（2），输出层，损失函数 2.1隐藏层： <1>激活函数/激励函数:sigmoid函数和 ...
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2019-04-17 09:51:55
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SGD 梯度下降法根据每次更新参数时使用的样本数量分为Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法，SGD)、mini-batch Gradirnt Descent(小批量梯度下降法，mBGD)和Batch Gradient Descent(批量梯度下降法，BGD)三种。通... ...
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2019-04-11 10:41:24
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http://spytensor.com/index.php/archives/20/ 背景 无意间发现了一篇论文《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》，文中介绍了一种卷积神经 ...
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2019-03-23 10:40:39
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import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("D:\\F\\TensorFlow_deep_... ...
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编程语言 时间：
2019-03-17 21:45:02
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一般线性回归函数的假设函数为： 对应的损失函数为： （这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（，）组对应能量函数的可视化图： 下面我们来比较三种梯度下降法 批量梯度下降法BGD （Batch Gradient Descent） 我们的目的是要误差函数尽可能的小，即求解weights ...
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2019-03-17 14:11:58
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目前移动端在项目使用的rem,安卓手机上line-height属性，让它的值等于height，结果发现是不居中的。 出现此问题的原因是Android在排版计算的时候参考了primyfont字体的相关属性（即HHead Ascent、HHead Descent等），而primyfont的查找是看`fo ...
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移动开发 时间：
2019-03-14 15:21:38
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https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80212814什么是梯度？对于梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm），我们都已经很熟悉了。无论是在线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logisti ...
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2019-03-14 10:24:37
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注意： 1.每次更新，都要进行一次完整的forward和backward，想要进行更新，需要梯度，所以你需要前馈样本，马上反向求导，得到梯度，然后根据求得的梯度进行权值微调，完成权值更新。 2.前馈得到损失，反馈得到梯度，对梯度的使用来完成权值更新。 3. 训练的过程，前馈，反馈，更新；...... ...
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2019-03-13 21:28:25
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