VLOOKUP的反向查找，需要用IF函数把数据源倒置一下。 VLOOKUP的反向查找。 一般情况下，VLOOKUP函数只能从左向右查找。...但如果需要从右向右查找，则需要把区域进行“乾坤大挪移”，把列的位置用数组互换一下。 例1：要求在如下图所示表中的姓名反查工号。 ?...公式：=VLOOKUP(A9,IF({1,0},B2:B5,A2:A5),2,0) 公式剖析： 1、这里其实不是VLOOKUP可以实现从右至右的查找，而是利用IF函数的数组效应把两列换位重新组合后，再按正常的从左至右查找...2、IF({1,0},B2:B5,A2:A5)这是本公式中最重要的组成部分。在EXCEL函数中使用数组时（前提时该函数的参数支持数组），返回的结果也会是一个数组。...这里1和0不是实际意义上的数字，而是1相当于TRUE，0相当于FALSE。 当为1时，它会返回IF的第二个参数（B列），为0时返回第二个参数（A列）。
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 摘要 本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度...相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net...题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (...标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度.
/blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑...softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
#用正则简单过滤html的标签 import re str = "srcdhello" str = re.sub(r'</?
本文简单分析emlog5下的模板基本结构以及基本变量、函数的作用，详细了解本文，有助于更快掌握emlog5的模板开发基础。...公共标签： 通过预览整个模板中的各个文件，你会发现以下代码同时存在于多个文件中，这些代码分别有以下用途： if(!defined('EMLOG_ROOT')) {exit('error!')...getView函数的第二个参数为缺省参数，在不传入值的情况下，将默认作为.php文件后缀返回文件路径。...注意：关于各页面的判断方法请参考《emlog各种判断页面代码大集合》 当前日志页相关标签 标题： 日志链接： 过滤回车空格 日志id标签： 日志标签： 评论数：<?
结直肠癌组织切片图像具有复杂结构，需要精确的图像处理技术来辅助诊断。 1.2意义： 开发基于深度学习的结直肠癌识别系统，旨在提高诊断效率，减少传统方法的局限性。...2.跳跃连接：跳跃连接允许网络中的信号绕过一些层直接传递，有助于梯度在训练过程中更有效地反向传播。...4.ReLU激活函数：在卷积层之后使用ReLU激活函数，引入非线性，增强网络的表达能力。...4.Transformer编码器：将编码后的序列输入到一个或多个Transformer编码器层中，每层都包括自注意力机制和前馈网络。...5.分类头部：在Transformer编码器的输出上应用一个全连接层，将特征映射到类别标签上。
一、EL函数(调用普通类的静态方法) 编写步骤（自定义EL函数的编写步骤即自定义标签的编写步骤）： ①编写一个普通的java类，提供一个静态方法，功能自定，例如下： 1 package cn.wzbrilliant.el...，可以多个 tld文件的位置 ④ 在JSP中使用 用taglib指令，引入自定义的EL函数库： 标签开发 自定义标签属于JSP技术 1、标签的作用 移除掉JSP中的Java脚本() 2、编写自定义标签的步骤(自定义EL函数，步骤相同) 自定义标签分为两种，传统标签和简单标签...-- 指示标签的主体内容：没有就写empty --> 15 16 17 标签内容与EL函数中tld文件中相似。可以添加多个标签。...uri：标签绑定的名称空间。只是一个名字，没有实际的意义。 tag：定义标签元素 name：标签的名称。 tag-class：标签的实现类的全名称。
今天领导提个需求，要求在金额上强制保留两位小数，本想着后台直接返回数据时，带着两位的小数，前端只是做个显示作用，后台说保留了小数但在传输过程中去掉了，可能他们做了格式转化。...没办法了只能又是我们前端操作了，牵扯价钱的太多了，很多时候又有for 循环，怎么办呢？ 思路：{{}}里面的是一个表达式，可不可以是个函数呢？...经测试是可以的，具体实现方法如下： 写一个公共的强制保留两位小数的js方法 function toDecimal2 (x) { var f = parseFloat(x) if (isNaN(f
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...方法1 我是a标签 方法2 我是a标签 方法3 我是a标签 方法4 然后使用jq的方法通过id获取并设置点击函数： $("#funct").click(function(){ funct(); }); 发布者：全栈程序员栈长
以下内容都在主题的functions.php文件写入 1.移除WordPress版本信息 remove_action( 'wp_head', 'wp_generator' ); 2.移除离线编辑器开放接口...wp_oembed_add_discovery_links' ); remove_action( 'template_redirect', 'rest_output_link_header', 11, 0 ); 10.隐藏js/css的后缀版本号...rest_enabled', '__return_false'); add_filter('rest_jsonp_enabled', '__return_false'); // 移除头部 wp-json 标签和...HTTP header 中的 link remove_action('wp_head', 'rest_output_link_wp_head', 10 ); remove_action('template_redirect
C.33: If a class has an owning pointer member, define a destructor C.33:如果类包含拥有所有权的指针成员，定义析构函数 Reason...从属对象必须通过拥有该对象的所有者类的析构函数销毁。...Note that if you define a destructor, you must define or delete all default operations: 注意：一旦定义了析构函数...译者注：这里的默认操作指的是默认构造函数，拷贝/移动构造函数，拷贝/移动运算符和析构函数。...一般来说，得到析构函数最简单的方式是将指针换成智能指针（例如std::unique_ptr）并且让编译器提供适当的隐式执行的析构动作。
编码器的损失函数现在由重建损失函数与判别器网络（discriminator network）的损失函数组成。...首先，根据生成网络 q(z|x) 抽取样本 z，然后将该样本发送到根据 z 产生 x' 的解码器。在 x 和 x' 之间计算重建损失函数，并且相应地通过 p 和 q 反向推导梯度，并更新其权重。 ?...在对抗正则化部分，判别器收到来自分布为 q（z|x）的 z 和来自真实先验 p(z) 的 z' 采样，并为每个来自 p（z）的样本附加概率。发生的损失函数通过判别器反向传播，以更新其权重。...编码器的任务是编写 z 中的风格信息。在下面的图片中，我们可以看到用 10000 个标签的 MNIST 样本来训练这个架构的结果。...半监督式对抗自编码器架构。 基于重建损失函数创建隐藏代码和改进无需标签信息的生成器和判别器网络，未标记的数据通过这种方式改进编码器以促进训练过程。 ? 用半监督式方法得到消纠缠结果。
该方法将图像的掩码 patch 也输入到编码器，获得这部分的表征 。 将作为 学习的目标。计算 的过程不会计算梯度。 损失函数。...损失函数由两部分组成：(1) 对解码器预测的监督，使用交叉熵损失; (2) 对 和 的对齐的监督，使用 MSE损失。 3....为了验证这一点，研究者从 ADE20K 数据集随机采样一些图片输入到编码器。因为 ADE20K 提供了每个像素的类别标签 (150 类)，因此该研究可以使用 t-SNE 对编码器输出的表征进行可视化。...(1) 对比学习方法 (MoCo v3, DINO) 的线性探测和注意力探测结果类似。...对比学习方法和监督预训练方法（DeiT）的结果类似，而 CAE 能取得明显更好的结果。跟其他 MIM 方法相比，CAE 的结果也更好，说明预训练阶段编码器被充分利用，学到的表征更好。
浅层自编码器的特点是编码器和解码器中只有一个层。它与 PCA 的区别是在编码器中使用 ReLU 激活函数，在解码器中使用 sigmoid 函数，因此它是非线性的。...问题在于，从分布中采样必须要具备梯度和从解码器到编码器的反向传播。解决方法叫做「重参数化」，将来自标准高斯分布的样本转换为来自被 μ 和 Σ 参数化的高斯分布的样本： ?...该公式的梯度与 μ 和 Σ 有关，也可以实现反向传播。 变分自编码器要求高斯分布类似于标准高斯，从而进一步约束其潜在空间。其分布参数接受 KL 散度的惩罚： ? KL 散度基于 batch 求平均值。...其中 z 表示编码器的输出，ẑ 表示对应的量化后潜码，sg 表示停止梯度算子（stop gradient operator）。另外，编码器输出的编码结果类似于通过误差平方和得到的类别： ?...VAE 和 beta-VAE 与其他不同，我们可以从中看到散度损失的影响。 分类 潜在空间图表明很多自编码器擅长将 MNIST 数字分簇，尽管它们并未接收到任何标签。
TensorFlow深度学习-第一章 人工智能 人工智能、机器学习和神经网络之间的关系如下图： 机器学习分类 监督学习 样本和样本的标签，代表：线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林 非监督学习...只有样本数据集，自行发现数据的模态，代表：自编码器、生成对抗网络 强化学习 通过与环境来交互学习解决问题的策略，代表：DQN、PPO 神经网络 特征 发展史 1943年：神经元数学模型...输出值o和真实值y之间的误差用于调整神经元的权重系数{w_1,w_2,…,w_n} 反向传播法BP 现代深度学习的基础：反向传播法BackPropagation Hopfild连接、LSTM 1982...，已经停止 Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，传统的统计学习领域，不支持神经网络和GPU加速 Caffe：面向使用神经网络、提供Python结口、支持GPU和CPU，融入到...常用神经接口 TensorFlow除了提供底层的矩阵相乘，相加等运算函数，还内建了常用 网络运算函数 常用网络层 网络训练 网络保存与加载 网络部署 ……
标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...然后，我们将编码器拟合到数据集的“颜色”列，并将该列转换为其编码值。 独热编码 独热编码是一种将类别转换为数字的方法。...要在 Python 中实现独热编码，我们可以使用 pandas 库中的 get_dummies（） 函数。...然后，我们使用 get_dummies（） 函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。 二进制编码 二进制编码是一种将分类特征转换为二进制表示的技术。...目标编码适用于高基数分类特征，并且可以捕获类别与目标变量之间的关系。但是，如果类别很少或目标变量不平衡，则可能会过度拟合。
函数 , 可以获取 指定标签名称 的 若干 Element 对象集合 ; 调用 Document 的函数 , 获取的是 整个文档的 指定标签名称 的元素 ; 调用 Element 的函数 , 获取的是...Element 容器下的 指定标签名称 的元素 ; getElementsByTagName 函数语法如下 : var elements = document.getElementsByTagName(..., 但是没有数组的 push、pop 等数组函数 ; 代码示例 : // 注意 : HTML 文档加载顺序是从上到下加载 // 这里要先加载标签 , 然后加载 JavaScript...DOM 元素 - getElementsByTagName 函数 上面的示例中都是获取 Document 文档下面的所有 标签名称 对应的 Element 元素 , 如果指向获取某一个指定标签下的 DOM...函数 , 获取 Element 元素下的所有 指定类型的标签 ; 代码示例 : <!
首先回忆一下，一个神经网络是一个用于计算模型找到一个函数 描述的关系数据之间的特征 x和其值（一个回归任务）或标签（一个分类任务） y ，即（ y = f(x)）。自动编码器也是一个神经网络。...而不是找到函数映射的功能 x到其相应的值或标签y，它的目的是找到函数映射功能x本身x。 自动编码器内部会发生什么。用一个自动编码器的图形说明。 ?...到目前为止所知道的只是数据流 ; 从输入层到学习数据表示的编码器层，并使用该表示作为重构原始数据的解码器层的输入。 与其他神经网络一样，自动编码器通过反向传播进行学习。...然而不是比较模型的值或标签，而是比较重建数据 x-hat和原始数据x。将这个比较称为重建误差函数，它由下式给出， ? 在这种情况下，重建损失是您可能熟悉的均方误差函数。...这种实现反向传播的方式能够跟踪梯度以及优化算法的应用。
同时，与经典的单标签分类不同，实际场景中图像通常与多个标签相关联，这增加了任务的复杂性和挑战。为了应对这些问题，越来越多的研究集中在长尾多标签图像分类（LTMLC）问题上。 ...通过采用一系列双路径梯度反向传播，有效地抵消了初始提示带来的视觉-语义领域偏差。同时，精炼过程促进了类别特定视觉表示的逐步净化。...具体来说，论文设计了一个提示初始化（PI）网络，该网络由两个全连接层和一个非线性激活函数组成。...，而 $GELU$ 表示非线性激活函数。...PI网络在从预训练CLIP的文本编码器中提取类别语义方面发挥了至关重要的作用，利用其强大的语义表示能力，在不依赖真实标签的情况下建立不同类别之间的语义关联。
可以看出, 从头到尾, 我们只用到了输入数据 X, 并没有用到 X 对应的数据标签, 所以也可以说自编码是一种非监督学习. 到了真正使用自编码的时候. 通常只会用到自编码前半部分。...编码器和解码器一般都是参数化的方程，并关于损失函数可导，典型情况是使用神经网络。编码器和解码器的参数可以通过最小化损失函数而优化，例如SGD。...该网络可以看作由两部分组成：一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。...得到的最终编码为150维度的特征，使用这个特征进行反向重构得到重建的特征，我们希望重建特征和原始特征尽量相同。...正则自编码器使用的损失函数可以鼓励模型学习其他特性（除了将输入复制到输出），而不必限制使用浅层的编码器和解码器以及小的编码维数来限制模型的容量。
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