正則化SEARCH AGGREGATION
回答:正則表達式（regular expression，簡稱RegEx或regex）和正則表達式語言已經出現很多年了。但很多人并沒有完全理解整理正則表達式的用途以及它能解決什么樣的問題，還有很多人覺得正則表達式的語法不直觀，有時候甚至難以理解。事實上，正則表達式其實遠沒有第一眼看上去那么復雜，理解了下面幾個問題，學會正則表達式并不困難。1.正則表達式是什么？簡單地說，正則表達式是一些用來匹配和處理文本的...
eternalshallow
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回答:在多年以前，寫windows程序就是用c語言寫的，書名《Windows程序設計》，目前最新版好像是第7版，里面內容就是講用C調用windows sdk來寫windows人窗口化程序的。linux中，也有許多的開源圖形庫，可以用C語言來編寫linux下的圖形界面程序，目前比較流行的是qt庫, 不過好像需要用C++開發。另外，我強烈建議不要用C語言去寫窗口化的程序，C語言并不擅長這些。具體就看我在其它...
asce1885
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回答:不能。原因很簡單，圖形化語言對于問題的描述能力比不上文本型編程語言。最直觀的理解就是數學中幾何圖形一定程度上可以描述客觀世界的數量關系，但它永遠都只是文字化數學語言的輔助手段。編程語言也一樣，它是數學化語言的升級，圖形化編程語言的底層都是文本型編程語言實現的，所以圖形化編程語言也只能在特定的領域發揮作用，不能從根本上取代文本型編程語言。但圖形化編程語言也有自己的優勢，就是直觀易于理解。這里就給大家...
cangck_X
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回答:不妄自菲薄，也不要妄自尊大，我做軟件20多年了，編程不僅僅是用什么語言，關鍵在于思想。編程語言只是器，工具而已，把一個工具用的很熟沒有什么驕傲的，除非你要跟寫詩的人去比編程。一個軟件要實現哪些功能，這些功能用戶怎樣用的才爽，簡單易用，穩定如新才是最重要的。否則就是個半吊子，在這行并沒太大的前途
draveness
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...數更新/優化（二） 在損失函數那篇文章中，我們引入了正則化并簡單介紹了L2正則化。其作用是防止網絡過擬合，提高網絡的泛化能力。本文將介紹一些防止過擬合的方法， 過擬合 所謂過擬合，就是網絡對訓練集極度適應，...
...數更新/優化（二） 在損失函數那篇文章中，我們引入了正則化并簡單介紹了L2正則化。其作用是防止網絡過擬合，提高網絡的泛化能力。本文將介紹一些防止過擬合的方法， 過擬合 所謂過擬合，就是網絡對訓練集極度適應，...
深度學習中的正則化 ??機器學習中的一個核心問題是設計不僅在訓練集上誤差小，而且在新樣本上泛化能力好的算法。許多機器學習算法都需要采取相應的策略來減少測試誤差，這些策略被統稱為正則化。而神經網絡由于...
介紹 權重正則化可以減輕深度神經網絡模型的過擬合問題，可以提升對新數據的泛化能力。有多種正則方法可供選擇，如：L1，L2正則化，每種方法在使用前需要超參數配置。在這篇文章中，你將學習在keras如何使用權重正則...
...表征力而產生測試數據過擬合等現象。這時我們可以使用正則化和優化技術來解決這兩個問題。梯度下降是一種優化技術，它通過最小化代價函數的誤差而決定參數的最優值，進而提升網絡的性能。盡管梯度下降是參數優化的自...
正則化：簡單性 查看以下泛化曲線，該曲線顯示的是訓練集和驗證集相對于訓練迭代次數的損失。 上圖顯示的是某個模型的訓練損失逐漸減少，但驗證損失最終增加。換言之，該泛化曲線顯示該模型與訓練集中的數據過擬合...
...篇全面梳理 GAN 的論文，該研究從損失函數、對抗架構、正則化、歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對抗網絡的特性與變體。作者們復現了當前較佳的模型并公平地對比與探索 GAN 的整個研究圖景，此外研究者在 TensorFlow Hub ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
DrizzleX
FreeZinG
