Normalization的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值...

之前做一次分享 如何快速学习一门新的语言的直播分享 但是那是以实现一个后端框架的角度来讲的，道理想通，我们要以实际的需求出发。一个小小的需求，可能会遇到很多问题，但是搜索相关的关键字，就能快速实现出来，完成一个小目标，事半功倍。 死记硬背手册，太枯燥了，反正我是看不下去，不如直接来个小项目。下面开始：

解释： for in 循环循环的值永远是key, key是一个字符串。所以total的值是：'0012'。它是一个字符串，字符串'0012'/3,0012会被转换成12，然后除以3，结果是4。

llmperf测试大模型API性能llmperf是一个用来评估LLM API性能的工具。官方仓库地址：[链接]1. 安装准备脚本依赖python3环境，测试前客户端安装python3，本文使用python版本为3.8。 {代码...} 从huggingface下载分词器，并将下载后的文件安装如下目录放置到llmperf文件夹下：[链接] {代码...} 2. 测试实践支持负载测试和正...

本文同步至个人博客 MEAN.js 文档，转载请注明出处。 Overview 感谢使用 MEAN.js 框架！ 本文档涵盖构建 MEAN 应用所需的基础知识。 在你开始阅读该文档之前,我们建议您阅读 MEAN.js 所使用的技术栈： MongoDB 请至 MongoDB 官网获取 MongoDB 手册，这对了解什么是 NoSQL 和 MongoDB 大有裨益。 Express 理解 Express MV...

警告信息 Warning: [antd: Upload] value is not a valid prop, do you mean fileList?

[Total: 24 marks]Note: Please append your R codes (as a separate .R le) for part (g) while you submit theassignment.Let Xi denote the log-price of a stock, Cherry Inc. (code: CRRY), by the end of trading dayi, and let Xi := Xi Xi1; thus Xi is the log-return on trading day i (i.e., over period(i 1...

每次请求都会去重新加载配置文件。即使配置文件内容没有更新, 也会去重新加载一次。这是一个很不好的设计。(开启Opcache情况下, 还是有执行的过程时间)

Databend aimed to be an open source elastic and reliable cloud warehouse, it offers blazing fast query and combines elasticity, simplicity, low cost of the cloud, built to make the Data Cloud easy.

方法8： 采用 ddply 语句 1: 自定义函数 {代码...} 2: 调用函数进行运算 {代码...} {代码...} (未完！待续……)

ECON 488, Pset #5: Estimation of TEs with Observational Datain the presence of Unobserved ConfoundersPart 1: On The DD Estimator with Repeated Cross-Sections (30 p)Objective We refer to the lecture slides CAUS_4_Observational.pdf, page 45. You consider the regressionspecialcation in expression (1...

数据预处理&特征工程——Feature_Engineering.ipynb & Feature_Engineering2.ipynb

回归方程（regression equation）octave 代码表示 {代码...} 代价函数（Cost Function）最小均方（LMS，Least Mean Square） {代码...} 梯度下降 （Gradient Descent） {代码...} 随机梯度下降（Random Gradient Descent）正规方程 （Normal Equation） {代码...}

thumbnail: [链接]toc: truedate: 2020/2/5 20:39:20disqusId: zhangxiancategories:

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是“极端梯度提升”的简称，它是为满足高效、灵活和可移植性的目的而“诞生”，也被称为优化的分布式增强库。支持 Python、Scala、R、Julia、C++ 等语言。

单个基金 {代码...} 多个基金 {代码...}

我的模型需要线上部署了，想直接使用 onnx，而不是 pytorch，所以我需要把代码中关于 pytorch 的都删除了，比如下面这段代码，怎么使用其他库替代？