矩阵范数的等价 设 F=R F = R \mathbb F=\mathbb R 或 C, C , \mathbb C, 对于任意两个 Fn×n F n × n \mathbb F^{n \times...n} 上的范数 ∥⋅∥α ‖ ⋅ ‖ α \Vert \cdot\Vert_{\alpha} 与 ∥⋅∥β, ‖ ⋅ ‖ β , \Vert \cdot\Vert_{\beta}, 若存在常数..._{\beta} \le C_2 \Vert \mathbf {X} \Vert _{\alpha} 则称 ∥⋅∥α ‖ ⋅ ‖ α \Vert \cdot\Vert_{\alpha} 与...∥⋅∥β ‖ ⋅ ‖ β \Vert \cdot\Vert_{\beta} 是等价的。...性质 Fn×n F n × n \mathbb F^{n \times n} 上的任意两种矩阵范数都是等价的。
1、log损失 log损失的基本形式为： log(1+exp(−m))log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right ) 其中...对上述的公式改写： ⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^))⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^)) \Rightarrow \frac{1}{m}\sum...{m}log \sigma \left ( y^{\left ( i \right )}\cdot \hat{y^{\left ( i \right )}} \right ) 2、交叉熵 交叉熵的一般形式为...sum_{i=1}^{m} log\sigma \left ( y^{\left ( i \right )}\cdot \hat{y^{\left ( i \right )}} \right ) 我的博客即将搬运同步至腾讯云
1、log损失 image.png 2、交叉熵 image.png
浏览器兼容性视图设置在浏览器右上角的设置里，设置方法如下： 方法1 1、首先，打开电脑，找到电脑桌面上的IE浏览器，并点击打开，打开后，进入任一网页，找到页面右上方的的设置图标，如下图所示，点击。...2、点击这个设置图标后，会展开下图所示的选项，请找到下方的F12开发人员工具(L)，并点击进入。...3、这时候，浏览器下方会出现一个设置框，找到“浏览器模式”选项，点击，然后找到下方的“兼容性视图”勾选并确认，IE浏览器就成功设置为了兼容模式。...方法2 1、同样，打开浏览器后进入任一页面，找到主页右上方的的设置图标，弹出选项后，找到下方的Internet选项，点击进入。...2、在Iternet选项卡中，点击“高级”选项，并找到下方的使用”兼容性视图“自动恢复页面布局选项，然后点击确定，这样也可以设置兼容模式。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...文章目录 PyTorch 简介 PyTorch发展 PyTorch优点 软件安装 解释器与工具包 解释器 工具包 虚拟环境 Anaconda 安装 安装步骤 Pycharm 安装 PyTorch 安装...PyTorch的增长速度与 TensorFlow一致。...安装 安装步骤： 1.检查是否有合适 GPU ，若有，需安装 CUDA 与 CuDNN 2.CUDA与 CuDNN 安装（详情见 ） 3.下载 whl 文件，登陆 https://download.pytorch.org.../whl/torch_stable.html 命名解释： 下载 pytorch 与 torchvision 的 whl 文件，进入相应虚拟环境，通过 pip 安装 4.在 pycharm 中创建
在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...多线程操作 FP32(或者FP16 apex)中的随机性是由多线程引入的，在PyTorch中设置DataLoader中的num_worker参数为0，或者直接不使用GPU，通过--device cpu指定使用...可能还有一些其他问题，感兴趣的话可以看一下知乎上问题: PyTorch 有哪些坑/bug？ 7. 总结 上面大概梳理了一下可能导致PyTorch的模型可复现性出现问题的原因。
TensorFlow 1.x主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 ...在Tensorflow 2.0之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述您要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立了计算的符号表示。...每次运行图形时（例如，对于一个梯度下降步骤），您将指定要计算的图形的哪些部分，并传递一个“feed_dict”字典，该字典将给出具体值为图中的任何“占位符”。 ...a functional form that is more Pythonic and similar in spirit to PyTorch and direct Numpy operation....，与PyTorch和Numpy操作直接相似。
（3）开发（设计）文档(有可能拿不到，比如测试和开发不是同一家公司，就不一定提供设计文档) （4）与开发、产品、客户等进行沟通 二、等价类划分法 1、应用场合 有数据输入的地方，可以使用等价类划分法...，所以会有遗漏缺陷的风险，如果时间允许，尽可能的做补充测试（不用纠结，觉得有风险的有问题的补充测就好） 等价类划分法的测试思想： 从大量数据里划分范围（每个范围内的数据测试效果是等价的所以每个范围是一个等价类...（健壮性） 三、等价类划分法的实现步骤： 案例 被测程序：加法器 被测对象： 第一个数文本框 第二个数文本框 适合初学者的测试思路： ...3）边界值 A）小数的次边界与边界之间的相差单位是与精确度相关的，例如：精确到小数点后2位，那么相差单位就是0.01 例如：最小值是：1.00那么次边界就是 0.99 和1.01 B）...，形成完善的测试思路（方案），实现更好的测试覆盖率和更少的缺陷遗漏 学习资源分享 最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走
视图是MySQL的一种虚拟表，实际的表我们可以看到每一行的数据，而视图是另一种形式的表，他可以将任何的查询结果变成一种虚拟的表方便下一次进行查询。 2.为什么要使用视图?...结果显然意见是没有错误的,张飞和关羽都被查询出来了.但是你会发现这样写重用性太差了,如果我又要查询水浒传班那么又要编写这么长的一条两表连接SQL,而视图的优点就在于此可重用性,可以让用户少写很多重复的SQL...结果可以看出来视图创建以后我们少写了很多代码,且重用性也很强,其实视图就相当于给查询的结果取了一个别名,且这个别名包含查询的结果,我们下一次用的使用直接用别名就行了也就是视图。...4.视图更新的注意点 迄今为止所有试图都是和SELECT语句使用的,然后视图是否可以更新呢?得视情况而定....但是,并不是所有视图都是可更新的,如果MySQL不能正确地确定被更新的基数据,则不允许更新,如果视图定义中有以下操作,则不能更新视图; １.分组（使用GROUP BY和HAVING）
1.什么是视图？ 视图是一个虚拟的表，是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式，视图由一个预定义的查询select语句组成。 2.视图的特点。...视图中的数据并不属于视图本身，而是属于基本的表，对视图可以像表一样进行insert,update,delete操作。 视图不能被修改，表修改或者删除后应该删除视图再重建。...视图的数量没有限制，但是命名不能和视图以及表重复，具有唯一性。 视图可以被嵌套，一个视图中可以嵌套另一个视图。...视图不能索引，不能有相关联的触发器和默认值，sql server不能在视图后使用order by排序。 举例：查询“心理学”考试成绩大于80的学生的“学号”、“姓名”、“所属院系”。...3.视图的功能 1.简化用户操作 2.能以不同的角度观察同一个数据库 3.对重构数据库提供了逻辑独立性： 利用视图将需要的数据合并或者筛选，但是不影响原表的数据和结构 3.对机密数据提供安全保护： 可以建立不同的视图对用不同的用户
语法如下： CREATE VIEW view_name AS SELECT column1, column2, … FROM table_name WHERE condition; 视图是一个虚拟的表...与实际的表不同，视图并不存储数据，而是在查询时动态生成。视图可以根据现有表中的数据创建，并且可以对其进行查询、插入、更新和删除操作。...视图的作用和优势如下： 数据安全性：视图可以限制用户只能查询特定的列和行，从而保护敏感数据的安全性。 数据简化：通过创建视图，可以隐藏底层表的复杂性，并提供简化的数据访问方式。...数据一致性：视图可以将多个表结合起来，使数据在逻辑上保持一致性，方便进行查询和分析。 数据抽象：视图可以将复杂的查询逻辑封装起来，为用户提供简单、易懂的接口。...性能优化：视图可以提前计算和缓存结果，加快查询速度，并且可以对视图进行索引优化，提升查询性能。 总之，视图提供了一种更灵活、安全、简化和高效的数据访问方式，可以方便地满足用户的不同查询需求。
但结论仍然是相同的：最优的积分方法取决于数据分布。 我们可以从确定性采样中得到的两个重要结论： 采样器的等价性：DDIM 与流匹配采样器等价，并且对噪声调度的线性缩放不变。...总结 下面给出了训练扩散模型 / 流匹配的一些要点： 加权中的等价性：加权函数对于训练很重要，它平衡了感知数据不同频率分量的重要性。流匹配加权与常用的扩散训练加权方法相同。...SDE 和 ODE 视角 前面，我们已经观察到扩散模型和流匹配算法之间的等价性。下面将使用 ODE 和 SDE 来形式化地描述正向过程和采样的等价性，以实现理论上的完整性。...两个框架的等价性 这两个框架都分别由三个超参数定义：扩散的三个参数是 f_t、g_t、η_t，而流匹配的三个参数是 α_t、σ_t、ε_t。...结语 读到这里，想必你已经理解了扩散模型和高斯流匹配的等价性。
接上一篇文章，上篇文章我们介绍了Flask框架与SQLAlchemy框架的整合一分钟快速实现Flask框架与SQLAlchemy框架的整合，这篇文章我们将介绍Flask框架的蓝图和视图。 ?...文章目录 视图 创建蓝图 定义蓝图 将蓝图注册到应用中 使用蓝图 注册接口 登录接口 运行 总结 视图 视图是一个应用对请求进行响应的函数。Flask通过模型把进行的请求URL匹配到对应的处理视图。...视图返回数据，Flask把数据变成出去的响应。Flask也可以反过来，根据视图的名称和参数生成URL。 创建蓝图 Blueprint是一种组织一组相关视图及其他代码的方法。...与把视图及其他代码直接注册到应用的方式不同，蓝图方式是把它们注册到蓝图，然后在工厂函数中把蓝图注册到应用中。 项目的结构和环境跟上一篇文章一致。 定义蓝图 下面的代码就是定义了一个名为auth的蓝图。...URL # 与写固定的URL相比，这样做的好处是如果以后需要修改该试图相应的URL,那么不用修改所有涉及到 URL 的代码。
技术背景 PyTorch是一个非常常用的AI框架，主要归功于其简单易用的特点，深受广大科研人员的喜爱。...在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。...PyTorch自动微分 关于自动微分的原理，读者可以参考一下之前的这篇手搓自动微分的文章，PyTorch大概就是使用的这个自动微分的原理。...总结概要 本文介绍了热门AI框架PyTorch的conda安装方案，与简单的自动微分示例。...并顺带讲解了一下PyTorch开源Github仓库中的两个Issue内容，分别是自动微分的关键词参数输入问题与自动微分参数数量不匹配时的参数返回问题，并包含了这两个Issue的解决方案。
>> 扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层 扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化...、正则 扩展之Tensorflow2.0 | 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型...扩展之Tensorflow2.0 | 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务...| 6 模型的构建访问遍历存储（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch...| 3 浅谈Dataset和Dataloader 小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集 小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络 小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解
在表中数据修改之后出发，是默认类型）、instead of 触发器（在表中数据修改以前触发） 今日词汇： instead of：替代 trigger：触发器 触发器分为DML、DDL触发器 触发器是一种特殊的存储过程...DML触发器 create trigger 触发器名 on 表名|视图 for（insert）,（uptate）,(delete) as SQL语段 触发器 实例1（使用inserted表数据）...防止对数据库结构和对象进行某些更改 2.跟踪更改，执行某些操作 ---- shi 视图：数据表基础上定义的一个虚拟表，在打开视图时以数据表提取查询结果 视图的创建： create view 视图名称...as select 查询语句 视图的使用： 使用视图查数据 ?...使用视图更新数据 ?
两者的区别： (1)视图是已经编译好的 SQL 语句，是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表，而表不是。 (2)视图没有实际的物理记录，而基本表有。 (3)表是内容，视图是窗口。...(4)表占用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时对它 进行修改，但视图只能用创建的语句来修改。...(5)视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些 SQL 语句的集合。从安全的角度来说，视图可以防止用户接触数据表，因而用户不知道表结构。...(6)表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。 (7)视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。...视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
首发公众号：码农架构 视图就是虚拟表: 如何创建，更新和删除视图 创建视图：CREATE VIEW CREATE VIEW player_above_avg_height AS SELECT player_id...view_name AS SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition 删除视图：DROP VIEW DROP VIEW view_name 需要说明的是...，SQLite 不支持视图的修改，仅支持只读视图，也就是说你只能使用 CREATE VIEW 和 DROP VIEW，如果想要修改视图，就需要先 DROP 然后再 CREATE。...如何使用视图简化 SQL 操作 利用视图完成复杂的连接 CREATE VIEW player_height_grades AS SELECT p.player_name, p.height, h.height_level..., team.team_name , ')') AS player_team FROM player JOIN team WHERE player.team_id = team.team_id 使用视图与计算字段
在上篇文章中涉及到了一个小小的问题，就是数据库事务的一致性视图是啥时候建立的？...但是我们疑惑的是明明 B 会话的事务后开启的，但是我们却在 A 会话中读取到了 B 的修改，这似乎不应该。 这里就涉及到一个问题，事务的一致性视图是何时建立的？...事实上，我们执行的 begin 语句并不是一个事务真正的起点。执行完 begin 之后，接下来执行的第一句 SQL，事务才真正启动。...接下来，回到第一小节的案例，我们修改一下事务启动的命令： 此时，A 会话中事务的查询就看不见 B 中的修改了。 3.小结 好啦，一个小小的案例，希望小伙伴们在做实验的时候不要出错。...本文涉及到一个概念叫做一致性视图，如果大家不熟悉可以参考上篇文章。
human-written instruction data的依赖，因为human-written样本会有质量、多样性和创造性的局限性。...、正则 扩展之Tensorflow2.0 | 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型...扩展之Tensorflow2.0 | 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务...| 6 模型的构建访问遍历存储（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化 小白学PyTorch...| 3 浅谈Dataset和Dataloader 小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集 小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络 小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解
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