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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-4 向量化
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归，但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
96220发布于 2019-11-13 - 来自专栏JNing的专栏
【tensorflow】TFRecord读写机理
1.tfrecord，写的时候是一行一行地写的，读的时候是每batch个行地读的。
80110发布于 2020-03-17 - 来自专栏Golang语言社区
channel机理及调度理解
当当 广告
56130发布于 2018-07-26 - 来自专栏Golang语言社区
channel机理及调度理解
《Go语言编程》一书介绍了libtask库，可以认为这个库等同于go的底层goroutine实现。
47130发布于 2018-07-26 - 来自专栏拓端tecdat
Python、TCA迁移成分分析融合XGBoost极限梯度提升的高速列车轴承智能故障诊断研究|附数据
针对源域故障分类诊断问题，本文对比研究了K近邻、逻辑回归、极端梯度提升算法和卷积神经网络四种分类模型。 这从物理意义上易于 其次，通过绘制各特征在不同故障类别下的分布直方图，如图5-4所示，来直观评估每个特征的单变量判别能力。一个理想的特征应能在不同故障类别的样本上呈现出显著不同的分布形态。 图5-4 特征分布直方图 如图5-4所示，显示了特征在不同故障类别下的直方图分布，直观反映了各特征的区分能力。 轴承故障诊断本质上是一个多分类模式识别问题，本文选择了四种具有代表性的分类算法进行对比研究：K近邻算法、逻辑回归、XGBoost以及一维卷积神经网络模型。 故障机理关联性验证 为了验证模型学习到的特征模式与轴承故障物理机理的一致性，进行了系统的故障机理关联性分析。
49310编辑于 2026-04-29 - 来自专栏网络信息安全
熊猫烧香（中）病毒释放机理
熊猫烧香（中）病毒释放机理 1、sub_40277C子函数 2、sub_405684子函数 3、sub_403ED4子函数 4、sub_4057A4子函数 5.分析sub_4057A4后续删除功能 6.
95210编辑于 2024-03-12 - 来自专栏AustinDatabases
PostgresQL MVCC 机理与 还得学习
昨天写了些 MYSQL MVCC ，今天就的搞搞 PostgresQL 的MVCC ，最近从某些网站上获得的信息，PostgresQL的 相关人员的需求量在国内开始增加，但和需求相比，会的人少，所以你懂得。
90730发布于 2019-09-05 方法论|机理分析法
为什么需要机理分析法 在现实生活中，影响一个问题的因素往往不止一个，分析问题时就需要从不同方向考虑，所以就引入了机理分析法 算法分析过程和应用步骤： 首先分析现象和结果的影响因素；然后在合理的假设条件下做出各种因素与现象和结果的关系 结语 在运用机理分析法时需要考虑各个因素，对于不同的因素可能需要不同的思考方式，最后得出结果时，还要结合实际情况验证分析的正确性。 END
1.5K20发布于 2019-10-14- 来自专栏贾维斯Echo的博客
计算机理论基础
1.操作系统：就是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与应用软件资源的一个控制程序
73830编辑于 2023-10-18 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-5.神经网络Neural Networks (part two)
本文将先定义神经网络的代价函数，然后介绍逆向传播(Back Propagation: BP)算法，它能有效求解代价函数对连接权重的偏导，最后对训练神经网络的过程进行总结。 如果所有参数都用相同的值作为初始值，那么所有隐藏层单元最终会得到与输入值有关的、相同的函数（也就是说，所有神经元的激活值都会取相同的值，对于任何输入x 都会有： ? ）。 图5-3 数值方法求代价函数偏导的近似值 5.3 神经网络总结 第一步，设计神经网络结构。 ? 隐藏层单元个数通常都是不确定的。 一般选取神经网络隐藏层单元个数的几个经验公式如下： ? 在第四步中，由于代价函数是非凸(non-convex)函数，所以在优化过程中可能陷入局部最优值，但不一定比全局最优差很多（如图5-4），在实际应用中通常不是大问题。 图5-4 陷入局部最优(不一定比全局最优差很多) 代码1：随机初始化连接权重 function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %RANDINITIALIZEWEIGHTS
1.1K100发布于 2018-03-13 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题5-4 使用函数求素数和
习题5-4 使用函数求素数和 本题要求实现一个判断素数的简单函数、以及利用该函数计算给定区间内素数和的函数。 素数就是只能被1和自身整除的正整数。注意：1不是素数，2是素数。
3K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(4) --神经网络(part two)
本文将先定义神经网络的代价函数，然后介绍后(逆)向传播(Back Propagation: BP)算法，它能有效求解代价函数对连接权重的偏导，最后对训练神经网络的过程进行总结。 如果所有参数都用相同的值作为初始值，那么所有隐藏层单元最终会得到与输入值有关的、相同的函数（也就是说，所有神经元的激活值都会取相同的值，对于任何输入x 都会有： ? ）。 图5-3 数值方法求代价函数偏导的近似值 5.3 神经网络总结 第一步，设计神经网络结构。 ? 第二步，实现正向传播(FP)和反向传播算法，这一步包括如下的子步骤。 ? 在第四步中，由于代价函数是非凸(non-convex)函数，所以在优化过程中可能陷入局部最优值，但不一定比全局最优差很多（如图5-4），在实际应用中通常不是大问题。 图5-4 陷入局部最优(不一定比全局最优差很多) 附代码：(继续往下看) 代码1：随机初始化连接权重 function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %
76350发布于 2018-04-04 - 来自专栏机器之心
机器学习模型以出色的精度进行有机反应机理分类
近日，来自英国曼彻斯特大学（UoM）化学系的 Burés 和 Larrosa 报告了一种机器学习模型，展示了可以训练深度神经网络模型来分析普通动力学数据并自动阐明相应的机理类别，而无需任何额外的用户输入 该模型以出色的精度识别各种类型的机理。 研究结果表明，人工智能引导的机理分类是一种强大的新工具，可以简化和自动化机理阐明。预计这项工作将进一步推动全自动有机反应发现和开发的发展。 模型包含 576,000 个可训练参数，并结合使用两种类型的神经网络：(1) 长短期记忆神经网络，一种用于处理时间数据序列（即时间浓度数据）的循环神经网络；(2) 全连接神经网络，用于处理非时间数据（即每次动力学运行中催化剂的初始浓度和长短期记忆提取的特征 预测的机理与早期动力学研究的结论非常吻合。在某些情况下，该模型还识别了在原始工作中没有检测到的机理细节。对于一个具有挑战性的反应，该模型提出了三个非常相似的机理类别。 参考内容：https://www.nature.com/articles/d41586-023-00145-7 人工智能 × [ 生物 神经科学 数学 物理 材料 ] 「ScienceAI」关注人工智能与其他前沿技术及基础科学的交叉研究与融合发展
81130编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AustinDatabases
MYSQL MVCC 实现机理 与 知识漏洞要补
说来惭愧，被友人问了一些关于MYSQL 的问题，虽然算不上对答如流，但也算是沉稳应对。唯独折在 MVCC 中MYSQL INNODB 是如何实现的问题上，回答错误扣10分。本着知错能改，有漏洞要补的，精神。还是的把MVCC 以及MYSQL 怎么实现MVCC 的事情重新的学习一遍。
1.1K30发布于 2019-09-04 - 来自专栏深度学习自然语言处理
机器学习之多层感知机理论与实践
我们将要介绍多层感知机神经网络以及反向传播算法，这是现今最流行的神经网络结构。 这个算法就是在算delta，这是从输出神经元开始往回直到输入层的每个神经元的局部梯度下降。要计算输出神经元的delta，我们首先要得到每个输出神经元的误差。 现在可以计算delta了， 这个式子是对于在输出层L的第j个神经元 是输出层L的第j个神经元的值的求导所得的值。 这个式子是对于隐藏层l的第j个神经元。 通过反向传递求导的值，前面的神经元就会知道权重要变化多少以更好地让神经网络的输出符合实际的输出。这一切都要从神经网络的输出与实际输出的差别开始算起。是不是很神奇呢？ 此外，你还可以输入一个‘fileNum'来调用这个神经网络，看下神经网络对你给的图片上的数字的判断是什么。 神经网络把隐藏层的层数和隐藏层的神经元数作为参数来初始化神经元和权重向量。
1.8K40发布于 2018-04-24 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详解机器学习之感知机理论与实践
阅读大概需要5分钟 上期回顾 详解机器学习之the Learning Problem 导读 本章讲的是让他机器学习说yes/no，目录分为： 感知机假设集合 感知机学习算法(PLA) 确保数据集线性
1K120发布于 2018-04-16 - 来自专栏企鹅号快讯
机器学习模型与传统机理模型的融合
基于物理过程的各种数学模型在水力、市政、海洋等领域已经得到了很多年的发展和应用，随着这几年机器学习技术的大热，也有越来越多的人尝试将机器学习技术应用在水力、市政领域，但是这些尝试大部分集中在使用机器学习模型替代传统机理模型 那么以后的趋势会是机器学习模型替代机理模型，或是各自应用在不同领域？
4K71发布于 2018-02-26 - 来自专栏CreateAMind
阿尔兹海默症可能的机理
阿尔兹海默症可能的机理 Possible mechanisms of Alzheimer's disease Fig.1 Cerebral artery, from Gray's Atlas of 蒲慕明团队发现海马体内的神经元可以将长时程抑制（Long-term depression，LTD）可塑性自组织地传播到三个方向，分别是突触前侧向传播（Presynaptic lateral spread 陶俊波，博士在读，研究兴趣是计算神经科学、脑科学和AI融合的计算模型。
48210编辑于 2023-12-14 - 来自专栏全栈学习专栏
解密openGauss DB4AI框架的内部机理
DB4AI这个方向中，数据库通过集成AI能力，在用户进行AI计算时就可以避免数据搬运的问题。不同于其他的DB4AI框架，本次openGauss开源的原生框架是通过添加AI算子的方式完成数据库中的AI计算。
1K30编辑于 2023-02-01 AbMole：QS-21的作用机理及免疫应用
一、QS-21 的来源、结构和作用机理QS-21 （皂苷 QA 21V1，M10611，AbMole）是一种从智利皂皮树（Quillaja saponaria）树皮中提取的皂苷类化合物。
34410编辑于 2025-11-26
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