pytorch手写数字识别
一个例子
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以上代码分为几个过程
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以上代码分为几个过程
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早在19世纪,勒让德就认为让"误差的平方和最小"估计出来的模型是最接近真实情形的。
按照勒让德的最佳原则,于是就是求:
$$
\text{L} = \sum_{i=1}^{n} \left( y_i - f(x_i) \right)^2
$$
这个目标函数取得最小值时的函数参数,这就是最小二乘法的思想想,所谓"二乘"就是平方的意思。从这里我们可以看到,最小二乘法其实
就是用来做函数拟合的一种思想。
至于怎么求出具体的参数那就是另外一个问题了,理论上可以用导数法、几何法,工程上可以用梯度下降法。下面以最常用的线性回归为
例进行推导和理解。
在机器学习中用于回归问题的损失函数(Loss Function)是均方误差(MSE):
$$
\text{L} = \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{n} \left( y_i - f(x_i) \right)^2
$$
其实就是多了个1/2n。
JavaScript会将异步任务划分为微任务和宏任务,微任务会在宏任务之前执行(因为每次从主线程切换到任务队列时,都会优先遍历微任务队列,后遍历宏任务队列)。
CUDA 的安装参考之前的文章
需要安装 OptiX 8
这是Reference.pdf
新建一个 CMake 项目,目录结构是这样的
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CMakeLists.txt
文件:
排样问题(Nesting Problem)又称为下料问题(Cutting and stock problems)或填充问题(Packing Problem),其目标是在材料切割过程中寻找一个较高的材料利用率。排样问题属于经典的NP-Hard问题,其时间复杂度随着问题规模的增加迅速上升,难以在合理时间内精确求解大规模实例。相较于矩形排样问题,异形件排样问题的突出特点是裁片的边界轮廓复杂,计算过程中需要复杂的几何运算,其算法复杂度将进一步上升,是学术界和工业界公认的难以求解的问题。因此在大多数情况下,不规则形状排样算法主要是以启发式算法和智能搜索算法为主。