权重

def weights_init(m): if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):#判断m对象是否属于这些类 nn.init.xavier_uniform(m.weight.data) nn.init.constant(m.bias, 0.1) class Net: def __init(): self.apply(weights_init)#权重初始化 文章来源: https://blog.csdn.net/weixin_38241876/article/details/91958751

设置方法： IP > Firewall > Filter Rules 1.新增检测 默认为TCP端口扫描检测，可以增加UDP端口扫描检测。这里协议类型选TCP。之后再建一条一样的 选 UDP 。 扩展选项中PSD展开。其中有4个参数 Weight Threshold 权重阀值 默认阀值21 Delay Threshold 延迟阀值 默认时间3秒 Low Ports Weight 低端口（1-1024） 默认权重3 High Ports Weight 高端口（1025-65535） 默认权重1 比如权重阀值是99，时间3秒， 扫描高端口（1025-65535），扫描端口99连接后进入拒绝名单 比如权重阀值是99，时间3秒， 扫描低端口（1-1024），扫描端口统计达到33连接后进入拒绝名单 比如权重阀值是99，时间3秒， 扫描低端口和高端口号，扫描端口统计累加达到99后进入拒绝名单 行为部分，选择 add src to address list，添加到源地址列表。填写地址列表名称，超时时间（进入列表后多长时间再踢出去）。 2.新增，Chain选input，高级选项中的src.address list选择刚添加的列表名称，行为选择drop。 3.参照2部分，Chain选forward，其余和部分2一样。 如有其他需求，再按自己需求修改数值和填写。 现在将这个规则进行完善

关于自媒体，我认为大家都有足够的了解了，可是关于自媒体的账号权重我想还是少有人了解，今天准哥就带大家了解下，什么是自媒体账号权重。 一、什么是账号权重？ 权，权力。重，分量。账号权重就是账号的权力和分量。权力体现在哪？以百家号举例，能否使用原创标签？能否自荐？能否用写作双标题？能否参与百+计划？这些都是权力。什么是分量？分量不是自己说的算，平台觉得你有分量，你才有有分量，一般通过你的活跃度以及粉丝量等来判断。所以账号权重其实就是你的账号所获得开通的权力以及在平台中的分量地位。 二，高账号权重有什么好处？ 1、推荐量高，容易出爆文。这是最直接的好处，账号权重高，所发文章在一次推荐量多，推荐基数大，自然就有利于后续数据像滚雪球一样越滚越大。 2、提高单价，平台对外宣称的单价都是一样的，但是具体单价还是依据个体账号情况而定，账号权重越高，文章或视频的单价会越高，这样我们的收益自然就会增高。 3、更容易获得内部测试机会，平台将推出新功能，在这之前都会有内测期，账号权重高就会容易获得更多内测机会。 4、更有利于账号稳定，如头条号都是会定期清理账号，对于某些发文领域混乱，长期断更账号会采取取消账号标识或是直接封禁账号，而一些权重高的账号是不会那么轻易给清除的。 三，如何提高账号权重？ 1、持续更新、固定发文频率 几乎所有的平台都喜欢活跃度高的账号，对于一些占着位置却不作为的账号都是想取缔的

版权声明：努力成为大腿 https://blog.csdn.net/Xin_101/article/details/90512441 1 简介 拟合:依据自变量,优化自变量观测参数,使因变量无限接近有效的真实数据的过程. 过拟合:观测参数"学习"到了自变量数据集的所有特征,包括有效数据和噪声(异常)数据,该模型在训练数据集的成绩斐然,但是,泛化能力较弱,在测试数据集上表现一般,因为该模型将无效数据的特征也提取出来了; 欠拟合:观测参数不能充分学习自变量数据集的特征,属于"差生",一般很少提到欠拟合,因为只要模型不能很好地预测训练集和测试集,就是欠拟合,训练过程中的每一步都是欠拟合的过程,所以,一般不提欠拟合. 2 产生的原因 2.1 过拟合产生的原因 训练集数据量较少,抽样方法错误,样本标签标注错误,导致训练集数不足以表示分类或识别任务; 训练集数据噪声(无效数据,异常数据)过多,使训练过程中将噪声识别为有效特征,破坏了分类或识别; 假设的模型无法合理存在,或假设成立的条件实际不成立,如逻辑回归需要自变量独立,但是图像分割任务中,有数据交叉,不能实现独立; 自变量观测参数太多,模型过于复杂; 决策树模型如果对叶节点没有合理剪枝,使分类阈值无法满足测试数据,泛化能力变弱; 神经网络,训练集数据可能存在分类决策面(分类标准)不唯一,随优化迭代,神经网络权重可能收敛于过于复杂的决策面

要想实现高斯模糊的特点，则需要通过构建对应的权重矩阵来进行滤波。 1.3.1 正态分布 正态分布 正态分布中，越接近中心点，取值越大，越远离中心，取值越小。 计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。正态分布显然是一种可取的权重分配模式。 1.3.2 高斯函数 如何反映出正态分布？则需要使用高函数来实现。 上面的正态分布是一维的，而对于图像都是二维的，所以我们需要二维的正态分布。 正态分布的密度函数叫做"高斯函数"（Gaussian function）。它的一维形式是： 其中，μ是x的均值，σ是x的方差。因为计算平均值的时候，中心点就是原点，所以μ等于0。 根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数： 有了这个函数 ，就可以计算每个点的权重了。 1.3.3 获取权重矩阵 假定中心点的坐标是（0,0），那么距离它最近的8个点的坐标如下： 更远的点以此类推。 为了计算权重矩阵，需要设定σ的值。假定σ=1.5，则模糊半径为1的权重矩阵如下： 这9个点的权重总和等于0.4787147，如果只计算这9个点的加权平均，还必须让它们的权重之和等于1，因此上面9个值还要分别除以0.4787147，得到最终的权重矩阵。 除以总值这个过程也叫做”归一问题“ 目的是让滤镜的权重总值等于1。否则的话

在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型， 用于对函数进行估计或近似 。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分： 结构 （Architecture） 结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网络中的变量可以是神经元连接的权重（weights）和神经元的激励值（activities of the neurons）。 激励函数（Activity Rule） 大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。一般激励函数依赖于网络中的权重（即该网络的参数）。 学习规则（Learning Rule） 学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则。一般情况下，学习规则依赖于神经元的激励值。它也可能依赖于监督者提供的目标值和当前权重的值。 如上文所说，神经网络主要包括三个部分：结构、激励函数、学习规则

Window环境下python爬取百度权重排行榜，如果你对SEO优化有所了解，那么你一定知道权重的概念，以及它的重要意义，下面这些是官方解释： 权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算，常用的方法包括 层次分析法 、模糊法、 模糊层次分析法 和专家评价法等。 官方的话太绕口，简单来讲就是你在某一个行业所占的位置的重要程度。 那么我们获得这些数据有什么作用呢？ 我们身处于大数据时代，然而意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行特殊加工，创造价值。 当我们了解权重，那么我们就可以利用python获取我们所需行业权重最高的数据，进行分析、归纳、总结。学着人家的方法做，或在人家的方法上进行加工，创造更多的价值。 Python爬取到的效果图： # coding=utf-8 import requests import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') url = " http://top.chinaz.com/all/index_br.html "#由于第一页跟第二页之后的url格式不一样,so,分两步完成.

一、提升模型性能的方法一般在四个方向： 1.Data Augmentation 2.Weight Initialization 3.Transfer learning + Fine-tune 4.Ensemble/Model Fusion 数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化约束。因为单纯的不断增强数据量，还是不够的。因为提升过的数据是高度相关的。对抗过拟合应该主要关注模型的“熵容量”也就是模型允许存储的信息量。1.存储量大，能利用更多的特征，取得更好的性能。2.存储量小，我们这时要将存储的特征主要集中在真正相关的特征上，并有更好的泛化性能。 此时需要正确的调整“熵容量”：a.选择调整模型的参数数目，包括每层的规模、模型的层数。b.对权重进行正则化的约束，如L1或L2这种约束会使模型的权重偏向较小的值。c.数据提升+dropout都是在随机扰乱数据的相关性。在迁移学习中，权重的初始化是加载已经训练好的权重的参数来作为此时的初始化权重。 模型的融合，这个基本上是有利无弊的，基本都能提高1%-2%的性能。 a.从提交结果的文件中进行融合，如果几个模型差异较大的话，最终的模型会得到一个较大的提升。 b.加权表决融合。即会更重视表现好的模型，需要赋予更大的权值。 c.对结果取平均：取平均的做法常常可以减少过拟合的现象。 二、训练集、验证集、测试集的划分与作用

负载均衡的作用 负载均衡：分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡。 负载均衡算法 源地址哈希法：根据获取客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是客服端要访问服务器的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。 轮询法：将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 随机法：通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。 加权轮询法：不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重，让其处理更多的请；而配置低、负载高的机器，给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询能很好地处理这一问题，并将请求顺序且按照权重分配到后端。 加权随机法：与加权轮询法一样，加权随机法也根据后端机器的配置，系统的负载分配不同的权重。不同的是

1.把w初始化为0 在神经网络中，把w初始化为0是不可以的。这是因为如果把w初始化0，那么每一层的神经元学到的东西都是一样的（输出是一样的），而且在bp的时候，每一层内的神经元也是相同的，因为他们的gradient相同。 2.对w随机初始化 初始化容易出现梯度消失或者梯度爆炸的问题。 3.Xavier initialization 基本思想：保证输入和输出的方差一致，这样就可以避免所有输出值都趋向于0。虽然刚开始的推导基于线性函数，但是在一些非线性神经元也很有效。比较适合tanh 4.He initialization 权重的初始化方法是将Xavier初始化的方差乘以2。适合rule激活函数。 来源： https://www.cnblogs.com/happytaiyang/p/11763786.html