平滑改变SKPhysicsBody的动量方向 - 腾讯云开发者社区

2019年，是云原生理念和实践被广泛认可和传播的关键一年，作为未来云端及架构演进的新方向，在过去几年间，以 Kubernetes 为核心的“云原生”运动正不断扩大化，并且已经被业内广泛认同为云计算的未来趋势...此外，Kubernetes 不仅关注应用的运行，还关注应用的打包与分发，使得应用程序可以在不同云平台之间自由迁移，它开创了全新的应用程序可移植平面，成为大家共同的选择。...当然，今年Kubernetes 最大的成就不只是在上述这些方面，能够引发 Kubernetes 如此大范围的落地与应用，其在边缘计算领域的突破也是 Kubernetes 今年得以大规模落地的重要原因之一...一、KubeEdge：扩展Kubernetes边缘计算的应用广度同样是在2019年，随着5G和IoT领域的发展，越来越多的场景和设备开始接入到云端，随着越来越多边缘设备所产生的数据大量涌入云端，现有的一些体系和架构已经在面对如此体谅的数据时已经显露出了疲态...二、Volcano：深挖云原生批量计算能力的深度现在的云计算，早已不是单一云体系的平台，多云、混合云、边缘云的架构正在越来越普遍，云计算也呈现出边缘、多云、智能、异构的云原生发展趋势。

6811 0

拜登胜选后或将改变硅谷的4个方向

虽然参议院的控制权可能要等到明年1月初两场决定性选举的结果出来后才能决定，但共和党保持其多数席位的可能性很大，最后留给美国人的或许会是一个分裂的国会。对硅谷来说，这个消息有利也有弊。...但弊端在于，如果没有规章制度，科技领域的许多大的创意就无法推进，而下一届国会在任何重大问题上达成一致的概率非常低。这就意味着，科技领域的华盛顿议程应该高度关注拜登政府管理下允许和禁止做的事情。...这些措施有助于保证一线工作人员的安全，也有助于挽救生命。如果我们想在不增加纳税人赋税的前提下让更多人获得医疗护理，国会就需要将这些改变永久化。...劳工组织将共享经济工人重新归类为全职员工的努力（这是几十年来私营企业工会最大的组建契机），得到了很多当选的民主党人（包括拜登在内）的支持。撤回这些拟议的条例很可能是他们劳工部议程上的第一个项目。...如果特朗普时代的某些标准存在继续沿用的可能，那么科技行业就要在华盛顿使用与加州一样的方法了。加密货币在证券交易委员会那边，科技公司需要大力游说制定新的法规，促进多种数字货币的发展。

3371 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Three光源Target位置改变光照方向不变的问题及解决方法

0x00 楔子在 Three.js 中，光源的目标（target）是一种用于指定光源方向的重要元素。在聚光灯中和定向光（DirectionalLight）中都有用到。...有时我们可能会遇到光源目标位置更新后，但光照方向未正确更新的问题。这个问题并不复杂，但是有时候出现了，往往会想不到原因。...0x01 原因出现这个问题的原因其实就是ligt的目标对象(target) 没能更新他的相关矩阵数据，导致光源获取的总是老的数据。...没有更新的原因，最主要的原因是target 没有添加到场景中，导致three自动更新对象的矩阵数据的机制不能体现到target上。 0x02 解决方案知道了原因，解决方案就简单了。...总结通过以上步骤，你应该能够解决聚光灯和定向光中光源目标不更新的问题。详细检查你的代码并确保所有设置和属性都正确应用。希望这篇文章对你解决 Three.js 中的光源目标问题有所帮助。

2261 0

吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

V t =β Vt−1 +(1−β)θt 其中 1/(1-β)为平均的天数平均的天数越大,曲线越平滑,曲线也会往右移,原因是平均的天数越多,当温度改变时,会减缓这种改变,所以会有一个延迟,造成曲线右移...传统的梯度下降方向只与每一点的方向有关,这样会发生一些震荡,尤其是w和b相差比较大的情况下,导致前进的比较缓慢如果对梯度进行一个指数加权平均,那么每一点的方向不仅与当前方向有关,也会与当前方向有关,梯度下降会趋近平滑...从动量角度分析:dw,db看作加速度,β看作摩擦力,Vdw,Vdb表示现在要求的速度,现在的速度被摩擦力和加速度一起限制,能限制Vdw瞬变动量梯度下降算法实现如下: ? ...RMSprop是另一种优化梯度下降的算法,它的表达式如上图所示原理:我们把水平方向看作w,垂直方向看作b,由图中可以看出b方向震荡大,w方向震荡小,即dw小,db大,即上式中的Sdw小,Sdb大 ?...当然我们之前所介绍的动量梯度下降算法,RMSprop,Adam能有效解决这个问题

5761 0

Unity-黑暗之魂复刻-动画控制器

在Animator中有一个选项ApplyRootMotion我们取消勾选，这个选项将动画中根节点的移动量套用到物体的XYZ中。...阈值）参数，这个参数将用来改变混合多个动画的比例。...将Dup和Dright的平方相加开根号作为移动的距离，方向将Dright与transform.right相乘加上Dup与transform.forward相乘得到移动的方向。...的值，让角色的行走和跑步的转换更加平滑 float targetRunMulti = ((pi.run) ?...vector3作为他的移动量 2.直接改变rigidbody的velocity（速度）这个参数，使用这种方法的时候要注意在存在斜坡的时候，velocity我们要注意y分量，如果直接将我们的Input的虚拟映射的速度给它会存在

8432 0

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam。

表示随机选择的一个梯度方向， ? 表示t时刻的模型参数。 ? ，这里虽然引入了随机性和噪声，但期望仍然等于正确的梯度下降。...相比于标准梯度下降法的遍历全部样本，每输入一个样本更新一次参数，要快得多。缺点: SGD在随机选择梯度的同时会引入噪声，使得权值更新的方向不一定正确。...简单理解：由于当前权值的改变会受到上一次权值改变的影响，类似于小球向下滚动的时候带上了惯性。这样可以加快小球向下滚动的速度。...更新权重的时候，使用除根号的方法，可以使较大的梯度大幅度变小，而较小的梯度小幅度变小，这样就可以使较大梯度方向上的波动小下来，那么整个梯度下降的过程中摆动就会比较小，就能设置较大的learning-rate...表示t次迭代代价函数关于W的梯度大小；ϵ是一个取值很小的数（一般为1e-8）为了避免分母为0。算法分析该方法和RMSProp很像，除了使用的是平滑版的梯度m，而不是原始梯度dx。

24.1K3 0

巴比特长铗：坚信它，不为短时间的波动就改变方向

有许多人会向长铗咨询买币的建议，他都拒绝了，这背离他的初衷，“人们应该引以为豪的是，通过自己理性的决策，出色的执行力，实现自己的目标，而不是为随机性的东西喜怒哀乐。”...葛岭录：但之前没有技术能引起这么大的风潮。长铗：区块链为什么会是互联网级别的创新，因为它是互联网的补充，而不是取代，互联网解决的是信息传递的问题，它解决的是价值传递的问题。...我还是有一点科学的情怀，假如将来自己有资金、有资源，我会投入到我感兴趣的、可能会有突破的科学领域，做一些科学家做的事。科学家对这个社会做了很大的贡献，获得的回报是很少的。...长铗：我觉得入场早的优势没那么大。区块链还处在非常早期的阶段，它还不是一个很成熟的市场。在2015年的时候，区块链的圈子也就一百万人，先发优势不是你的绝对优势，就算这一百万全是你的用户，也就这么多。...本文摘录自《巴比特长铗：区块链7年心得，坚信它，不为短时间的波动就改变方向》，版权归原作者

6922 0

稀疏学习：从人脑得到灵感，让深度学习突破算力限制

这是动量优化技术背后的主要思想：我们对连续梯度取平均值以更好地估计局部最小值的方向。与罗盘指针在慢下来的时候会逐渐变得越来越准确这一特性类似，我们希望在随机梯度下降中更加高度地加权最近的梯度方向。...一种方法是指定一个加权平均值，我们为当前梯度分配一个更大的权重，为前一个梯度分配一个小权重——这称为指数平滑。...通过指数平滑权重的梯度，我们得到一个加权梯度矩阵——这个矩阵是动量矩阵（这就是动量优化这一名字的由来）。通过这一指标，我们可以确定哪些权重能够一致地减少误差。...假设所有权重具有相似量级的平均输入，并使用批量归一化方法，那么小量级权重会使神经元产生激活差异最小，因此，删除这些小量级权重对神经网络法预测性能的改变最小。...当看到神经网络稀疏模式出现卷积通道完全为空的情况，即出现一个全零的卷积滤波器时，我们便可以从计算中删除此通道，同时不改变卷积的结果，从而获得加速效果。 ?

1.7K2 0

深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam

w1方向的梯度要大很多，因此梯度的方向大为偏向w1，而不是w2（但w2才是能够更快到达最小值处的梯度方向）。 ?...上图三条曲线，红点处的梯度都是一样的，但曲率大不一样。解决方案？考虑二阶导数，或者说梯度改变得有多快。使用二阶导数解决这一问题的一个非常流行的技术是牛顿法（Newton's Method）。...虽然高阶优化方法在算力上不太可行，但二阶优化关于纳入梯度自身如何改变的想法是可以借鉴的。虽然我们无法准确计算这一信息，但我们可以基于之前梯度的信息使用启发式算法引导优化过程。...也就是说，基于动量法的更新，积累了w2方向上的分量，清空了w1方向上的分量，从而帮助我们更快地通往最小值。从这个意义上说，动量法也有助于抑制振荡。动量法同时提供了加速度，从而加快收敛。...除了选择更好的优化方法，有相当多的研究试图寻找能够生成更平滑的损失曲面的架构。

2.7K1 0

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘（1）

SGDM全称是SGD with momentum，在SGD基础上引入了一阶动量：一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值，约等于最近 1/(1-β1)个时刻的梯度向量和的平均值。...我们知道在时刻 t 的主要下降方向是由累积动量决定的，自己的梯度方向说了也不算，那与其看当前梯度方向，不如先看看如果跟着累积动量走了一步，那个时候再怎么走。...因此，NAG在步骤 1，不计算当前位置的梯度方向，而是计算如果按照累积动量走了一步，那个时候的下降方向：然后用下一个点的梯度方向，与历史累积动量相结合，计算步骤 2 中当前时刻的累积动量。...那就是二阶动量——该维度上，迄今为止所有梯度值的平方和：我们再回顾一下步骤3中的下降梯度：可以看出，此时实质上的学习率由变成了。一般为了避免分母为0，会在分母上加一个小的平滑项。...AdaDelta / RMSProp 由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进，我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累积全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。

1.1K5 0

多目标跟踪-OCSORT-CVPR2022

从数学上理解，SORT的状态中有x和y方向的速度，速度的方差与(\Delta t)^2成反比，时间间隔越小，速度的方差越大。...方法提出三个创新点打包解决上述问题，OOS（以观测为中心的在线平滑）、OCM（以观测为中心的动量）、OCR（以观测为中心的恢复） OOS（Observation-centric Online Smoothing...注意OOS只更新滤波器参数，而不会更改之前输出的轨迹结果。OOS与贝叶斯平滑在动机和操作上均不同：贝叶斯平滑是作用于轨迹结果，而没有更新KF参数。...OCM（ Observation-Centric Momentum）在建立关联时的代价矩阵时，不仅考虑iou，还加了运动方向（即动量V）的一致性。...这里的动量是轨迹的方向和由轨迹的历史检测和新检测形成的方向，这里计算方向时需要选择一个时间差，附录中证明了时间差越大得到的动量方差越小，但是也不能选的过大，以满足线性运动假设，所以需要一个权衡。

1.3K3 0

小小的器件能模仿人类的五官？未来传感器的研发方向将改变

小小的器件能模仿人类的五官？视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉都不在话下？没错，传感器的诞生就是替人类感知设备工作状态的变化的。...随着工业的快速发展，传感器在科学技术领域、各种行业生产以及日常生活中发挥着重要的作用，目前传感器在我国的应用遍及了工农业、电子、汽车、科技、海洋、气象、环境、医学、生物工程等几乎全方位领域，现代化社会建设发展都离不开传感器的应用...传感器的种类有振动、温度、光敏、声敏等等之多，在不同的生产场景下，设备对传感器的选择也不同，目前使用最多的是温度和振动传感器，因为电机广泛应用于生活生产的各个环节，是把电能转换为机械能的机器，在生产设备运转时由其提供拖动动力...随着科技的不断发展，传统的传感器已经不能满足高精度的监测需求，人们开始将AI、5G、边缘计算等新兴技术融合到传感器的研发中去，目前的科技水平已经研制出了“5G边缘计算器”，它结合了多种传感器于一身，可以赋予传统工业旋转设备无线连接和智能分析决策的功能...在未来新型传感器的研发中，新材料、新工艺的出现也会改变未来传感器的研发方向，但不管怎么改变，它的最终目的都是实现生产设备运行状态的监测，从而帮助企业实现安全健康生产。

2142 0

深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)

在 SGD 中，梯度直接影响质点的位置，在梯度为 0 的地方，位置就不会更新了；而在这里，梯度作为作用力影响的是速度，速度再改变位置，即使梯度为 $0$ ，但之前梯度累积下来的速度还在，一般而言，一个物体的动量指的是这个物体在它运动方向上保持运动的趋势...[动量更新; 越过局部极小值点和鞍点] 面对梯度变化比较大的方向，即一些噪声，由于此时质点还有比较大的速度，这时的反方向需要先将速度减小为 0 才能改变参数更新方向，由于速度是累加的，所以个别的噪声的影响不会那么大...，就可以平滑快速的收敛。...[Nesterov 动量; 动量 V.S. Nesterov动量] 普通的动量更新在某一点处有一个速度，然后计算该点的梯度，实际的更新方向会根据速度方向和梯度方向做一个权衡。...[正则化; 改变正则化强度] 上图每个神经网络都有 20 个隐藏层神经元，但是随着正则化强度增加，网络的决策边界变得更加平滑。所以，正则化强度是控制神经网络过拟合的好方法。

5166 2

电子稳像技术介绍

运动补偿则是通过运动估计单元提供的运动参数去控制 CCD输出像元各行、列的起始读出位置，或直接利用数字图像处理的方法使图像上的像素按被检测出的运动偏移反方向做等量移动。...2、稳像精度视频电子稳像效果需要完成一定范围的偏移，假设需要实现40像素以内的扰动，水平、垂直方向实现80像素缩减，实现抖动校正矢量正负40像素。...水平、垂直方向像素偏移量可根据实际分辨率进行调整，实现较好的稳像效果，但稳定图像的晃动量会损失部分图像信息。 3、数据处理系统的运动估计对灰度图像进行操作，可以节省计算资源。...> 边缘信息在互相关计算时对互相关的峰值计算不利，图像移动量较大，边缘信息在图像中是唯一的 3、投影互相关计算：当前帧和参考帧平滑后的映射灰度波形进行互相关计算，最终得到两条互相关曲线 3、特征量跟踪算法...2、均方差（MSE） MSE 可以表现视频帧间内容变化的快慢以及位移量改变。 3、结构相似性结构相似性（SSIM）常用于视频帧像素间的相互关系，注重视频帧内在规律的相似性。

1551 0

梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现

我们将不同的损失函数都定义为损失函数： ? ；因为最大化模型正确识别的数目的函数并不是关于 ? 的平滑函数，而交叉熵等损失函数可以更容易地调整 ?...，那么可以看到（3）中的 ? 是符合优化目标的，这从侧面也解释了为什么梯度下降的更新方向是梯度的负方向。将上述过程重复多次， ?...momentum算法思想：参数更新时在一定程度上保留之前更新的方向，同时又利用当前batch的梯度微调最终的更新方向，简言之就是通过积累之前的动量来加速当前的梯度。下面的式子中， ?...但是这样一来，就给实现带来了很大的麻烦，因为我们当前是在W的位置上，无法求得W+αv处的梯度，所以我们要进行一定改变。由于W与W+αv对参数来说没有什么区别，所以我们可以假设当前的参数就是W+αv。...，动量法旨在通过每个参数在之前的迭代中的梯度，来改变当前位置参数的梯度，在梯度稳定的地方能够加速更新的速度，在梯度不稳定的地方能够稳定梯度。

6112 0

一文搞定面试中的优化算法

的梯度下降过程，类似于一个小球从山坡上滚下，它的前进方向只于当前山坡的最大倾斜方向一致(最大负梯度方向)，每一个时刻的初速度为 0。...其梯度更新公式为：通过加入，将其定义为动量，常用的值为。使用动量后在梯度下降过程中可以使得梯度方向不变的方向上下降速度变快，梯度方向有所改变的方向上的下降速度变慢。...NAG 针对上述问题对动量方法进行了改进，其表达式如下：利用当前位置处先前的梯度值先做一个参数更新，然后在更新后的位置再求梯度，将此部分梯度跟之前累积下来的梯度值矢量相加，简单的说就是先根据之前累积的梯度方向模拟下一步参数更新后的值...的表达式为：其中为时刻参数梯度，下面来讲解为什么可以实现不同频率特征对其参数学习率改变。...为了防止上述分母为，所以往往添加一个平滑项参数，参数更新方程也就变成：但是同样也有问题，就是其分母随着训练数增加，也会跟着增加，这样会导致学习速率越来越小，最终无限接近于，

7974 0

注意！这个小球开始下山了

可以观看分步动画，直观地了解每种方法的计算过程，比如动量下降的内部工作原理：可以使用可视元素来跟踪梯度、动量、梯度平方和等数据，比如下图中的两片灰色代表两个方向上的梯度平方和：可以绘制下降路径，以了解不同的算法如何以不同的方式到达目的地...如上图中的演示，算法需要每次找到一个最佳的前进（下降）方向，然后移动一段距离，——这个最佳的方向就是梯度（函数对每个参数的偏导）。...根据我们小学二年级学过的知识，当二元函数Z在(x,y)点可微时，函数值变化量可以写成：改写成向量内积的形式就是：我们需要让函数值下降得越快越好，那么x和y的改变方向，就应该和梯度（两个偏导）的方向相反...这是因为每个点的梯度可能和最终的方向差别比较大，——为了解决这个问题，科学家们提出了动量法，也就是下图中蓝线的路径。动量法的思想就是把历史的梯度也考虑进来，用整体的趋势让路径变得更加平滑。...图中的阴影部分表示两个方向上的梯度平法和，明显绿色的RMSProp甩掉了很多历史包袱，跑得也更快。

1031 0

优化算法之Gradient descent with momentum

下面说明几个点(红色代表梯度下降的方向，虚线绿色代表动量的方向，蓝色代表实际移动的方向)：对于第一个点来说。梯度下降的方向是往右的，但是由于我们设置的 ?...，所以初始时并没有动量的作用，所以此时实际移动的方向就是梯度下降的方向。对于第二个点来说。梯度下降的方向是向右的，但是此时球现在还有一个向右的动量，这个动量会使小球继续往右移动。对于第三个点来说。...此时我们的梯度下降的方向是向左的，我们可以假设如果此处的动量值 > 梯度的值。此时计算，在此处小球就会朝着动量的方向继续走，他甚至可以冲出山峰，跳出local minima。...▲寻找最优解我们期望让寻找最优解的曲线能够不那么振荡、波动，希望让他能够更加的平滑，在水平方向的速度更快。那怎么去做呢?可以借鉴优化算法之指数移动加权平均。...这就是我们动量技术的原理所在。下面正式的给出动量的公式： ? ? 上面说过使用动量好处是可以很轻松的跳出伪最优解，对于在速度上的解释，完全可以通过移动加权平均来进行解释。

9472 0

【深度学习】一文搞定面试中的优化算法

3793 0

【机器学习基础】 | 各种梯度下降优化算法回顾和总结

Momentum momentum算法思想：参数更新时在一定程度上保留之前更新的方向，同时又利用当前batch的梯度微调最终的更新方向，简言之就是通过积累之前的动量来加速当前的梯度。...在梯度方向改变时，momentum能够降低参数更新速度，从而减少震荡，在梯度方向相同时，momentum可以加速参数更新，从而加速收敛，如下图：动量主要解决SGD的两个问题：随机梯度的方法（引入的噪声...momentum保留了上一时刻的梯度，对其没有进行任何改变，NAG是momentum的改进，在梯度更新时做一个矫正，具体做法就是在当前的梯度上添加上一时刻的动量，梯度改变为，参数更新公式如下...它是用来度量历史更新频率的，二阶动量是迄今为止所有梯度值的平方和，即，在最上面的框架中（在这里），也就是说，我们的学习率现在是（一般为了避免分母为0，会在分母上加一个小的平滑项），...Adadelta 由于AdaGrad调整学习率变化过于激进，我们考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累积全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度，即Adadelta只累加固定大小的项，并且也不直接存储这些项

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

有一种改变未来架构演化方向的技术，叫Kubernetes

拜登胜选后或将改变硅谷的4个方向

Three光源Target位置改变光照方向不变的问题及解决方法

吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

Unity-黑暗之魂复刻-动画控制器

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam。

巴比特长铗：坚信它，不为短时间的波动就改变方向

稀疏学习：从人脑得到灵感，让深度学习突破算力限制

深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘（1）

多目标跟踪-OCSORT-CVPR2022

小小的器件能模仿人类的五官？未来传感器的研发方向将改变

深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)

电子稳像技术介绍

梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现

一文搞定面试中的优化算法

注意！这个小球开始下山了

优化算法之Gradient descent with momentum

【深度学习】一文搞定面试中的优化算法

【机器学习基础】 | 各种梯度下降优化算法回顾和总结

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐