为了实现64Mb的性能，Everspin具有低开关电压（Vsw），高击穿电压（Vbd）和出色的开关可靠性且分布紧凑的MTJ堆叠。ST开关分布的σ≈10％，发现与单一高斯分布（误差率低）的一致性极好。
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2020-01-08 01:05:11
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原文链接： "这里" 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易自己 ...
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2020-01-08 00:42:19
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下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容，图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set)，又叫验证集(validation set)，指用 ...
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2020-01-06 11:13:27
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原文链接：http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html在这篇包含两个部分的博文中，我们将揭开 Netflix 最有价值的资产——推荐系统的面纱。在第一部分，我们将介绍 Netflix P ...
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2020-01-06 00:45:20
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来源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的 ...
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2020-01-01 18:58:50
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class linear_regression(object): 计算均方误差损失 def compute_loss(self,y,y_hat): retur ...
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2020-01-01 18:39:11
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step 1 选初值。 给定误差$\epsion$和初始点$x_0$, 令$k=0$ step 2 检验终止条件。 计算$d_k=-g_k$, 若$||g_k||<=\epsion$, 则$x^*=x_k$, 停止迭代 step 3 确定步长$\alph_k$, 求$\alph_k$使得 $f(x_ ...
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2020-01-01 17:11:33
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GBDT(梯度提升迭代决策树） 总结 优先解决回归问题，将第一个数据的残差传入到第二个数据中去 构建下一个数据集的数据是上一个数据集的残差 详述 GBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同;区别如下: AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后 ...
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2020-01-01 17:03:27
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本文主要来自于Calnex的CX5013 Time and Time error. 在现代通信网络的架构中，时间同步是非常重要的。IEEE1588, 也就是ptp协议成为时间同步的标准协议。本技术文档主要讨论时间是怎样同步的，时间误差是怎样影响网络性能的，并且提供了相应的方法去弱化时间误差来保证时间 ...
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2019-12-31 23:23:10
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1、增加入口流量的监控项【这个监控项可以在模板内增加，也可以在主机上面直接增加，具体看网卡标准化了没有】 2、入口流量的监控项-配置每秒更改的倍数，不然的话，画形有误差 3、保存-eth2出口的流量的监控项 4、出口流量的监控项-配置每秒更改的倍数，不然的话，画形有误差 5、创建入口与出口流量的汇总 ...
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2019-12-31 14:50:29
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