mean

Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中，之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化，那么前一层的输出数据分布也会发生变化，也即当前层的输入数据分布会发生变化。由于网络层的输入数据的分布本身都在发生变化，那么训练过程中，当前神经网络层将要持续的学习适应新的数据分布。所以，当一个学习系统的输入数据分布发生变化时，我们说它在经历 Internal Covariate Shift。 由于以上原因，在神经网络训练中， 学习率 需要比较小，并且需要谨慎的进行 参数初始化 ，并且在使用 饱和非线性 的激活函数时效果很不好。 2 解决方法 每一个mini-batch进行一次batch normalization。 3 效果 可以使用更大的学习率 -> 加速训练过程，不必过于担心参数初始化，有时可以省略dropout。 1. Introduction 神经网络在优化时，通常采用SGD或其变种(momentum, Adagrad等)， 实际中通常采用批量梯度下降。 SGD虽然简单有效，但需要谨慎调节超参数，尤其是学习率和初始参数值。训练过程也较为复杂，因为之前层中任何一点小的参数的变化，在层数加深的过程中，都会使当前层的输入数据分布有很大变化。所以网络层需要不断适应新的数据分布，也就是面临

搞互联网开发，压力测试必不可少。压力测试的工具很多，我用过ab和JMeter，今天主要讲ab的用法。 1、ab是什么 ab is a tool for benchmarking your Apache Hypertext Transfer Protocol (HTTP) server. It is designed to give you an impression of how your current Apache installation performs. This especially shows you how many requests per second your Apache installation is capable of serving. 2、官网 2.1、文档地址 http://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html 2.2、如何找到文档 2.3、下载安装 3、用法 3.1、测试GET请求 D:\Apache24\bin>ab -n 200 -c 100 http://www.baidu.com/ This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1826891 $> Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd,

一、关于体温、性别、心率的临床数据 对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自： https://www.jianshu.com/p/a3efca8371eb import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header = None,sep = '\s+' ,names=['体温','性别','心率']) #选取样本大小，查看数据 np.random.seed(42) #df.describe() #样本量为90，查看样本数据 df_sam = df.sample(90) df_sam.head() #计算抽取样本中男士体温的均值 df3 = df_sam.loc[df_sam['性别']==1] df3['体温'].mean() #重复抽取样本,计算其他样本中男士体温的均值,得到抽样分布 boot_means = [] for _ in range(10000): bootsample = df.sample(90, replace=True) mean = bootsample

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> kf=read.csv('d:/kf.csv') # 读取康复数据 kf sl=as.matrix(kf[,1:3]) #生成生理指标矩阵 xl=as.matrix(kf[,4:6]) #生成训练指标矩阵 x=sl x y=xl y x0=scale(x) x0 y0=scale(y) y0 m=t(x0)%*%y0%*%t(y0)%*%x0 m eigen(m) w1=eigen(m)$vectors[,1] v1=t(y0)%*%x0%*%w1/sqrt(as.matrix(eigen(m)$values)[1,]) v1 t1=x0%*%w1 #第一对潜变量得分向量 t1 # 以上为第一步(1)分别提取两变量组的第一对成分，并使之相关性达最大。 u1=y0%*%v1 u1 #第一对潜变量得分向量 library("pracma") α1=inv(t(t1)%*%t1)%*%t(t1)%*%x0 #也可由t(x0)%*%t1/norm(t1,'2')^2算得α1 #α1在pls中称为模型效应负荷量 β1=inv(t(t1)%*%t1)%*%t(t1)%*%y0 #也可由t(y0)%*%t1/norm(t1,'2')^2算得β1 t(x0)%*%t1/norm(t1,'2')^2 # norm(t1,'2'

依赖注入(DI)不是一个新的话题，它的出现是伴随着系统解耦的需要而几乎必然产生的。 在SOLID设计原则中，DIP(Dependency inversion principle)——依赖倒置，规定了“需依赖抽象，而非实现”的准则，该原则主要目的是通过引入抽象(比如接口)的方式降低模块之间的耦合性。与此原则相拟而又有所不同的是IoC(inversion of control)——控制反转设计原则。这项原则定义了应该由通用框架而非外部代码决定控制流(control flow)的概念。对控制反转的实现有数种技术，DI(Dependency injection)——依赖注入便是其中之一，而依赖注入技术同时又支持依赖倒置的设计原则，所以它被广泛使用并不是件令人意外的事情。 依赖注入的基本特性是借由一个对象提供对另一对象的依赖。这样的一个对象通常又被称为容器。容器负责被依赖对象的注册(register)，解析(resolve)与释放(release)，并具有将被依赖对象注入到依赖对象内部的功能。 在之前的ASP.NET开发过程中，要想使用到依赖注入技术必需依赖第三方类库，而在ASP.NET Core中，这项技术已经被引入到其自身的框架中。 容器 ASP.NET Core中使用ServiceProvider作为依赖注入的容器，它是在WebHostBuilder类中被引入的。 public