大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...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...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, 1 , 1, 其他元素都为 0 0 0 的矩阵。
每当问到“怎么降低动态功耗”，一般的答案就是插门控时钟。那为什么插门控时钟就能降低动态功耗呢？门控时钟一定能插得进去吗？对逻辑等价性检查（LEC）有什么影响？ 先来看看门控时钟的原理。...为了方便，我们常常在RTL直接例化库里的ICG，来做全局的门控时钟。也可以ICG包在一个module里，方便换不同的工艺。...数据翻转率小的DFF适合用这种门控时钟。 插入门控时钟后，对逻辑等价性检查有什么影响？...在做逻辑等价性检查时，也需要对门控时钟进行设置，比如Cadence的LEC需要set flatten model -gated_clock，Synopsys的formality则需要set verification_clock_gate_edge_analysis...在做LEC时，需要把ICG的上的enable合成到数据通路上去。而一般的Latch则不需要，与DFF一样，Latch也是需要作为Keypoint进行逻辑锥对比的。
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
定义 等价类划分的方法就是将程序的输入域划分为若干部分，也可以说是若干个等价类，然后从各个部分中选取少数代表性数据进行测试。...每个类的代表性数据在测试中的作用等效于这一类中的其它值，也就是说，只要这个类中的某个值发现了缺陷，那么这个类中的其它任何一个值也都可以起到同样的效果，反之亦然，只要能够通过一个类中某个数据的验证，那么对于该类中其他任何一个数据...等价类和等价类表 >等价类 等价类就是指某个输入域的子集合，并且在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的。并且合理的假定测试某等价类的代表值就等效于测试了这个等价类集合中的所有值。...并且还需要注意，在设计用例时，还需要注意每个等价类之间的互斥性，不可在未充分理解需求时，将所有有效等价类抽取为一条用例，这样会导致测试覆盖率降低，甚至漏测。...用途： 等价类的设计方法，可以用于功能、性能、兼容性、安全性测试等方面，一般带有输入性需求的被测对象都可以采用等价类设计法。 7.
在本文中，UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架，证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的等价性。...将决策形式化为概率图模型中的推理，原则上可以使我们得以应用广泛的近似推理工具，以灵活而有力的方式对模型进行扩展，并对模型的组合性和部分可观测性进行推理。...具体来说，我们将讨论强化学习或最优控制问题（有时称为最大熵强化学习）的泛化如何等价于确定性动力学机制下的精确概率推理及随机动力学机制下的变分推断。...然而，在算法设计中考虑这样的联系还是有价值的：在原则上将一个问题形式化为概率推断，使我们能应用多种近似推断工具，将模型以灵活、强大的方式进行扩展，并对组合性和部分可观测性进行推理。...在本文中，我们将讨论强化学习或最优控制问题的一般形式（有时称为最大熵强化学习）如何与确定性动力学的概率推断等价，并与随机性动力学的变分推断等价。
分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。 ? 为什么要进行函数式编程？...在TensorFlow中，可以使用占位符输入象征性地执行张量的此类功能，也可以使用实际的张量值急切地执行这些功能。...（即增加未来收益的行动）的可能性。...带有RLlib的功能性RL RLlib是一个用于强化学习的开源库，它为各种应用程序提供高可伸缩性和统一的API。它提供了多种可扩展的RL算法。 ?...鉴于PyTorch（即命令执行）的日益普及和TensorFlow 2.0的发布，看到了通过功能性地重写RLlib算法来改善RLlib开发人员体验的机会。
，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...基本概念 有效等价类：对程序来说，有意义的、合理的输入数据集合—用来测试功能是否正确实现 无效等价类：对程序来说，无意义的、不合理的输入数据集合—用来测试程序是否有强大的异常处理能力...（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： ...边界值点：有效等价类和无效等价类之间的分界点。（最大值、最小值） 次边界值点：边界值左右两边相邻的点是次边界值点。...常常测试：1）经常使用的组合(例如：都为空)2）在使用中容易出错的组合（例如：54.5岁） 小数类型，等价类+边界值测试时的注意事项： 有效等价类：除了有效的小数外，有效的整数也需要测（小数中默认包含了整数
3.对新版本的测试效果很难实施 （1）每个版本测试的数据、步骤都不一样，随意性很强 4.测试的覆盖率无法衡量 （1）测试的好坏不得而知 5.…… 为了避免以上问题，所以做测试用例，对测试过程可控...，把程序的输入域划分成若干个部分，区分出哪些数据是有效的，哪些数据是无效的，从每个部分中选取少数代表性数据作为测试用例。...这样，每一类的代表性数据在测试中的作用都等价于这类中的其他值。...有效等价类 （1）对程序的规格说明有意义、合理的输入数据的集合 （2）如果用户输入有效等价类中的数据，程序应该正确计算、执行 无效等价类 （1）对程序的规格说明不合理的或无意义的输入数据集合 （...按照需求，把无穷多的数据进行分类，从中挑选出代表性数据进行测试。
她把复杂的逻辑，抽象成简单的符号，收敛住精美。 当然，用纯数学理论来解释SQL,我想我会被骂成狗头。我的目的，是还原精简的符号，用实例来演绎背后的逻辑。 这里的A,B，是集合表达式。...没错，这才是本文要讲的重点，基于关系型代数的SQL等价改写 我记得，有一次做报表，肯兹肯兹写了一下午的 SQL ，死抠了各种业务细节，精简了各类逻辑表达，自认为方方面面都考虑周全，无可挑剔。...组之间，完成的是 A ∪ B 与 B∪A的 转换。所以他们之间并没有不同。但“对之间”，差异就很大。 这就是 SQL 等价改写的魅力所在！...STUDENT_ID STUDENT_NAME STUDENT_GENDER 33815 Test Case UNKWN 33815 Test Case UNKWN 所以，SQL 转换前提，一定是等价...没错， A ∩ B = B ∩ A 交集等价转换： SELECT * FROM ( SELECT A.* , B.*
案例：如下图所示的一个两位整数加法器，需求分析中要求： ①第一个数和第二个数都是只能输入-99到99之间的整数； ②对于输入的小于-99的数据或者大于99的数据，程序应给出明确提示；...③对于输入的小数、字符等非法数据，程序应给出明确提示。...基于上述需求，使用等价类划分法编写测试用例的步骤如下： 1.根据需求分析，建立“第一个数”和“第二个数”两个控件的等价类表。...注意：表格中字体颜色为红色的有效等价类可以组合成一条用例，是为了减少测试用例的数量，但是无效等价类只能一条一条编写测试用例，是为了避免“屏蔽”现象发生。...2.根据等价类表编写测试用例 在该案例中，使用等价类划分法并没有将所有测试点考虑周全，这将涉及到边界值法的使用。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
文章目录 一、多项式等价引入 二、多项式时间规约 一、多项式等价引入 ---- 计算复杂度 : 比较两个计算问题的复杂程度 , 首先求计算问题 时间复杂度的数量级 , 比较两个数量级的大小 , 进而得出...哪个计算问题的算法是更快的 ; 多项式等价 : 两个计算问题 , 如果要对比出它们中哪个计算问题更复杂一些 , 就需要使用到 多项式等价 ; 计算复杂度 是针对同一个计算问题 , 不同的计算模型所花费的时间...; 多项式等价 是针对两个不同的计算问题 , 对比二者计算复杂度的差异 ; 集合论中 , 对比两个集合的大小 , 如果两个集合中的元素都存在一一映射 , 就说明两个集合是相等的 ; 自然数集 与 偶数集...比较这两个语言的难易程度 ; ( 语言相当于算法 ) 引入一个概念 , 多项式时间规约 , 记做 \rm L \leq L' , 上述写法的含义是 : \rm L 语言的难易程度 , 不会超过..., 转化为 \rm L' 的接受问题 , 其连接的桥梁是 多项式时间可计算函数 \rm f ; 多项式时间可计算函数 \rm f 是一个 图灵机 ;
https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78125061 迁移学习的实现需要网络在其他数据集上做预训练，完成参数调优工作，然后拿预训练好的参数在新的任务上做...fine-tune，但是有时候可能只需要预训练的网络的一部分权重，本文主要提供一个方法如何在tf上加载想要加载的权重。...在使用tensorflow加载网络权重的时候，直接使用tf.train.Saver().restore(sess, ‘ckpt’)的话是直接加载了全部权重，我们可能只需要加载网络的前几层权重，或者只要或者不要特定几层的权重...，前提是你的前两层网络结构和名字和ckpt文件里定义的一样。...如果使用tensorflow的slim选择性读取权重的话就更方便了 exclude = ['layer1', 'layer2'] variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore
测试用例的设计方法对测试人员来说，非常重要，在工作中，确实会用到。测试用例设计的越全面，线上问题肯定越少，合理地运用这些设计方法，可以减少冗余用例，提高测试效率和覆盖率。...常见测试用例的设计方法有八种，下图中标红的是需要掌握的。优先级从等价类划分法，边界值分析法方向排序。每种设计方法，我都会分析，今天我们先一起看看什么是等价类划分法。...等价类划分法： 官方定义：将程序所有可能的输入数据划分成若干个等价类。...举例说明： 拓展： 等价类划分法，基本上是测试人员耳熟能详的一种方法，所以这个方法是必须要掌握的，面试或笔试的时候都可能会被问到。...等价类划分法一般和边界值分析法相结合，来完善我们的测试用例。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
scikit-learn库针对我们在模型中使用的每个特征，计算该特征重要性度量。 内部计算使我们能够获得预测中每个特征重要性的度量。...它通过将数据的几个随机分区平均为训练样本和测试样本来完成任务。 它通常通过对参数的几个可能值进行交叉验证并选择给出最低交叉验证平均误差的参数值来进行超参数调优。 交叉验证有两种：穷举性和非穷举性。...RFE 也可以应用在scikit-learn中，我们可以使用此技术来计算系数，例如线性，逻辑回归，或使用模型来计算特征重要性。 随机森林模型为我们提供了这些特征重要性指标。...TensorFlow 简介 TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。 计算图的概念在 TensorFlow 中非常重要，并且是专门为创建深度学习模型而设计的。...但是在安装 TensorFlow 之前，您必须知道基本上有以下两种 TensorFlow 安装： 仅具有 CPU 支持的 TensorFlow 具有 GPU 支持的 TensorFlow 第二个选项通常更快
为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。...为图片库中的所有图片进行分类与划分的过程在数学上无法进行严格定义与求解，这是因为在 NearDup 系统中，图片之间的关系不具有传递性和相等性。...它使用了Tensorflow 前馈网络和一个 Adam 优化器 。我们已经在超过包含10亿不同对图像的样本集中训练了分类器。...随后的调优步骤使用了一个有监督的前馈网络来选择和排序高于NearDup 相似性阈值的图相对。...Spark 和Tensorflow 的推断结合使用了分布式计算和每个内核矢量化的最佳特性，实现了高吞吐量和低延迟的预测。
文章目录 一、多项式等价 二、P 类 三、丘奇-图灵论题延伸 一、多项式等价 ---- 多项式等价 : 所有的 确定性的计算模型 之间是 相互等价 的 , 两个带子图灵机 与 单个带子图灵机 , 计算相同的问题时..., 它们之间的计算复杂度的差距是平方差别 , 这两个图灵机是等价的 ; 计算理论 研究的对象是计算 , 不是计算模型 , 研究计算的过程中 , 希望 忽略计算模型之间的差异 , 如 : 三个带子图灵机的计算...与 单个带子图灵机的计算 被认为是 等价的 ; 多项式等价 概念 , 可以忽略掉计算模型之间的差异 ; 二、P 类 ---- 时间复杂度类 : 定义 时间复杂度类 \rm TIME( t(n) )..., \rm L 是一个语言 , 对应一个计算问题 , 如果可以被 单个带子的图灵机 \rm TM 进行判定的话 , 它的 时间复杂度是 \rm O(t(n)) ; 符号化表示 : \rm...TIME( n^k ) \rm P 类 , 就是定义 有效算法 所组成的类 , 有效算法 , 就是在 多项式时间 内 , 可以执行完毕 , 得到一个确定的结果的算法 ; 确定的结果就是 接受状态 ,
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
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