权重

本文转载自： https://www.cnblogs.com/daniel-d/archive/2013/06/03/3116278.html 作者：daniel-D 转载请注明该声明。 0. 前言 之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki， 还是感觉似懂非懂，不能形成一个直观的思路。趁着这个机会，我再次 revisit 一下。本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考 我的下一篇博客 (都是图片，没有公式)。 1. LMS 算法 故事可以从线性 model 说起（顺带复习一下）～在线性 model 里面，常见的有感知机学习算法、 LMS 算法等。感知机算法的损失函数是误分类点到 Target 平面的总距离，直观解释如下：当一个实例点被误分，则调整 w， b 的值，使得分离超平面向该误分类点的一侧移动，以减少该误分类点与超平面的距离，在 Bishop 的 PRML一书中，有一个非常优雅的图展现了这个过程。但是了解了 MLP 的 BP 算法之后，感觉这个算法与 LMS 有点相通之处。虽然从名字上 MLP 叫做多层感知机，感知机算法是单层感知机。 LMS (Least mean squares)

一、分帧 语音数据和视频数据不同，本没有帧的概念，但是为了传输与存储，我们采集的音频数据都是一段一段 的。为了程序能够进行批量处理，会根据指定的长度（时间段或者采样数）进行分段，结构化为我们编程 的数据结构，这就是分帧。 二、帧移 由于我们常用的信号处理方法都要求信号是连续的，也就说必须是信号开始到结束，中间不能有断开。然 而我们进行采样或者分帧后数据都断开了，所以要在帧与帧之间保留重叠部分数据，以满足连续的要求， 这部分重叠数据就是帧移。 三、加窗 介绍帧移的时候我们说了，我们处理信号的方法都要求信号是连续条件，但是分帧处理的时候中间断开 了，为了满足条件我们就将分好的帧数据乘一段同长度的数据，这段数据就是窗函数整个周期内的数据， 从最小变化到最大，然后最小。 四、滤波 我们知道，我们处理的语音其实是一种声波，声波是一种物质波。滤波的字面意思理解为过滤一些不同频 率的波。根据傅里叶变换，我们知道任意波可以分解为几种正弦波和余弦波的叠加，从概率论的角度，滤 波即加权。 滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。最简单的loss pass filter， 就是直接把低 频的信号给0权重，而给高频部分1权重。对于更复杂的滤波，比如维纳滤波, 则要根据信号的统计知识来 设计权重。 当允许信号中较高频率的成分通过滤波器时，这种滤波器叫做高通滤波器。 当允许信号中较低频率的成分通过滤波器时

数据与赋权 如果你是一个十分了解旅游业行情的人，并且想选择跟团游，要让机器学会选择符合自己经济条件的目的地，你会怎样构思？ 首先，肯定是建立数据集 你会收集旅行社提供的的报价、出发地与目的地之间的距离、游玩的天数、服务的配置、淡季旺季等等。然后你会考虑到，发达国家的景点普遍要比发展中国家的贵，它们的报价可以归纳为两个计算体系。这样，你便可以制作成一个可供参考的集合。 按照传统编程，你这时候或许会根据这个数据集算出不同因素的权重，然后运用乘法等等手段，算出一个估价，并利用估价筛选合适的目的地。 但我们都知道，汇率在变化，机票酒店均有涨有跌，这样一来，每一次小的变动，权重都需要重新计算，才能较为准确地估计出价格 这时候，最好的办法就是让机器学会自主分配权重。 有一个很好的方法可以应用到其中：你可以将权重全部设为“1”，然后将每个影响参数都带入公式，算出一个初始值。当然，这个值有极大的概率和实际值相差千里，那么怎么减少误差呢？我们可以运用最小二乘法等手段，寻找数据的最佳函数匹配。 那么如果你是一个旅游行业方面的小白，并不知道什么因素影响着旅游价格呢？你也同样可以运用AI选择适合自己经济条件的旅游目的地。 这时候，你的数据集可能就会变成一个由目的地、不同时间的价格、区域组成的集合。通过机器学习，计算机同样也会为这几个大的影响因素赋予权重，从而估算出大体的价格。 最精确的权重 当然

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 当使用的width 大于max-width时，会按照允许的最大宽度展示 ，如: width:100px; max-width:50px; 那么宽则是50px。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3757195/blog/3153433

我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示： ▲ 图1. 单值类别特征处理方法 上篇文章 稠密特征加入CTR预估模型的方法 中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。而在现实实际问题中，往往还会出现多值类别特征，比如我接触到的2019腾讯广告算法大赛中用户的行为兴趣特征就是多值类别特征，也就是一个用户可以有多个类别的兴趣，比如打篮球，乒乓球和跳舞等，并且不同用户的兴趣个数不一样。还有2019知乎看山杯比赛中的用户感兴趣的话题特征，也就是一个用户感兴趣的话题可以有多个，并且不同的用户感兴趣的话题个数不一，这些特征的形式都一般是如下结构（拿用户感兴趣的话题特征来说）： 在CTR预估模型中，对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下： ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码，然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换，最后对转换后的稠密特征向量进行拼接，然后按项求均值或最大值或最小值等，整个过程可以用如图 2 表示： ▲ 图2. 常见多值类别特征处理方法 可以看出，这样对多值类别特征进行处理之后，可以把每个多值类别特征转换在同一维度空间中，这样输入到神经网络中不用为了保持输入维度一致而进行padding

切换zsh Manjaro linux默认安装了zsh，其他可能需要先安装 cat /etc/shells #查看本地有哪几种shell chsh -s /bin/zsh #切换到zsh 默认终端启动zsh需要在终端中进行配置 打开终端，编辑>>>>首选项>>>>命令 勾选 “运行自定义命令而不是shell” 选项 在下面的 “自定义命令” 中填写 "zsh" 安装 oh-my-zsh 配置文件 ** 注意： root用户和普通用户需要单独安装配置，即分别切换到普通和root用户安装 ** # via curl sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh)" # via wget sh -c "$(wget https://raw.githubusercontent.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh -O -)" # 想要卸载oh-my-zsh 输入以下命令 uninstall_oh_my_zsh 更改zsh主题 vim ~/.zshrc # 修改配置文件中的 " ZSH_THEME ",例如设置为随机主题 ZSH_THEME = "random" #

dede如何做SEO DEDE是同类型CMS系统里面SEO做的比较好的一个了，但是还是有些地方不能尽人 意，下面就给大家具体讲讲针对DEDE可以做的一些优化，一些SEO 本文是最好网总结实践DEDE SEO 的经验,分享给各位DeDe的站长们的礼物! 希望大家一起努力,搞好DEDE SEO 让搜索更快收录你的站点,提升你的网站流量! 本文 技术参数不高,简单才是美. 本文将 DeDe CMS SEO 优化共分五部分: 1.网址优化 技术参数: 2.标签优化 技术参数: 3.Tag优化 技术参数: 4.结构优化 技术参数: 5.权重优化 技术参数: 一.DEDE SEO 之一:网址优化 案例: 最好网 方法详 解: 全站采用静态html,如:内容页(文章,图片,软件下载等),这样利于搜索的收录,且打开速度比动态页面快多了. 但 这远远不够, 因为如果用默认的模板生成文件后,网址会变得极长.我们接下来要做的就是:把文件移动到根目录,减少URL路径中的 / 的数目,理论上来讲, / 的次数越少,意味着页面所在搜索引擎中的权重越高. 说白了也就是距离网站根目录越近,权重越大! 要如何实现呢? 简单得很,在DEDE 后台: 栏目管理 修改栏目 高级选项中: 文章命名规则：改为:news/{aid}.html 这是我的做法, [你可以根据你的目录名来改news为你自己想要的名

带权重的无向边数据类型Edge实现 图学习笔记索引 本文参考《算法(第4版)》 1.加权无向图数据类型EdgeWeightedGraph实现 2.总结 图学习笔记索引 图学习笔记索引(全部) 001自定义输入流In类实现 002背包数据类型Bag实现 003无向图数据类型实现 004基于图的深度优先搜索 005使用深度优先搜索找图中的所有连通分量 005-1基于深度优先搜索查找图中连通路径 006基于深度优先搜索判断图中是否存在环 007基于深度优先搜索判断一个无向图图是否是一个二分图 008广度优先搜索查找连通图中的最短路径 009有向图数据类型实现 010有向图的可达性 011带权重的无向边数据类型Edge实现 012加权无向图数据类型实现 本文参考《算法(第4版)》 1.加权无向图数据类型EdgeWeightedGraph实现 1）图文件读取 点击文字获取：流读取类In参考链接 从文件中读取图的顶点关系。 tinyEWG.txt文件中的第一行为顶点数，第二行为边数。 第三行到最后是两个相邻的顶点即边的权重： 8 16 4 5 0.35 4 7 0.37 5 7 0.28 0 7 0.16 1 5 0.32 0 4 0.38 2 3 0.17 1 7 0.19 0 2 0.26 1 2 0.36 1 3 0.29 2 7 0.34 6 2 0.40 3 6 0.52 6 0 0

这是ckpt格式的权重文件，需要的可以下载使用： https://pan.baidu.com/s/1MxpP-ctwfCQ-731xnB8M9A 我是使用一下github项目测试的。它还包含其它例子，非常适合学习： https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow 来源： CSDN 作者： UFO_SERIESOFSOFT 链接： https://blog.csdn.net/UFO_SERIESOFSOFT/article/details/103799935

一 . 菜单排序 　　 1. 我们想把菜单排序.首先给菜单加上权重,权重大的排在上面, 这就要在菜单表上加上一个权重字段. 　　 　　 2. 我们在菜单表里面把权重改一下 　　 　　 3. 需要把权重字段的信息拿出来放到session中去 　　 4. 在自定义过滤器里面进行排序 然后其他的不用改就会显示成排序后的菜单 from django import template from django.conf import settings from collections import OrderedDict register = template.Library() @register.inclusion_tag('menu.html') def my_menu(request): url = request.path # 二级菜单 menu_dict = request.session[settings.MENU_SESSION_KEY] # 不能在这循环,需要模板里面循环 # 按照添加的顺序进行展示 有序字典 ordered_dict = OrderedDict() # ret是按照权重排完序的key ret = sorted(menu_dict, key=lambda x: menu_dict[x]['weight'], reverse=True) for i in ret: