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搜索关键字:triple loss    ( 896个结果
深入剖析iLBC的丢包补偿技术(PLC)
转自:http://blog.csdn.net/wanggp_2007/article/details/5136609 丢包补偿技术(Packet Loss Concealment——PLC)是iLBC Codec中非常重要的一项技术,更是VOIP Codec应用中不可缺少的组成部分。iLBC的PL ...
分类:其他好文   时间:2016-08-10 15:56:10    阅读次数:199
centos安装ganttproject
参考了http://gaoxingf.blog.51cto.com/612518/191288/; 我的JAVA早已经安装了. 问题:root #ganttproject 提示org.bardsoftware.eclipsito.Boot loss.在window下运行ok. 解决:对比文件夹里的文 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-05 17:36:01    阅读次数:214
[BZOJ3771]Triple
[BZOJ3771]Triple 试题描述 我们讲一个悲伤的故事。 从前有一个贫穷的樵夫在河边砍柴。 这时候河里出现了一个水神,夺过了他的斧头,说: “这把斧头,是不是你的?” 樵夫一看:“是啊是啊!” 水神把斧头扔在一边,又拿起一个东西问: “这把斧头,是不是你的?” 樵夫看不清楚,但又怕真的是自 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-05 10:13:20    阅读次数:475
简进祥==iOS 3DES加密解密
3DES(或称为Triple DES)是三重数据加密算法(TDEA,Triple Data Encryption Algorithm)块密码的通称。它相当于是对每个数据块应用三次DES加密算法。由于计算机运算能力的增强,原版DES密码的密钥长度变得容易被暴力破解;3DES即是设计用来提供一种相对简单 ...
分类:移动开发   时间:2016-08-03 10:09:25    阅读次数:218
数据库文件损坏修复
【场景】:对象浏览器中只有数据库名,数据库展不开,查看日志【由于数据库没有完全关闭,无法重新生成日志。】,推测原因是服务器异常关停,造成数据库没有正常写完数据造成。 【处理方法】:修复数据,舍弃异常数据。DBCC CHECKDB (mydb, REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS),前提是要 ...
分类:数据库   时间:2016-07-23 10:37:17    阅读次数:267
caffe的python接口学习(7):绘制loss和accuracy曲线
使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化。所以不推荐大家在命令行下面运行python程序。如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了。 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来。 ...
分类:编程语言   时间:2016-07-19 20:45:57    阅读次数:374
SVM与LR的比较
两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-15 23:58:50    阅读次数:769
3DES加解密
3DES(或称为Triple DES),它相当于是对每个数据块应用三次DES加密算法。3*8字节密钥。 设Ek()和Dk()代表DES算法的加密和解密过程,K代表DES算法使用的密钥,P代表明文,C代表密文; 3DES加密过程为:C=Ek3(Dk2(Ek1(P))) 3DES解密过程为:P=Dk1( ...
分类:其他好文   时间:2016-07-05 15:30:21    阅读次数:501
CAFFE中训练与使用阶段网络设计的不同
神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY)。 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-04 17:02:14    阅读次数:1259
损失函数
损失函数(loss function) = 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1. 误差部分 1.1 gold term,0-1损失函数,记录分类错误的次数 1.2 Hinge loss, 折叶损失,关于0的阀值 定义:E(z)=max(0,1-z) 应用: SVM中的最大化间隔分类,max-margin loss最大边界损...
分类:其他好文   时间:2016-06-21 07:56:01    阅读次数:343
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