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11.3 计算物理学
1509
2020-07-15
《程序设计思想与方法(Python 2.7)》
11.3 计算物理学 11.3 计算物理学 计算物理学(computational physics)研究利用计算机来解决物理问题,是计算机科学、 计算数学和物理学相结合而形成的交叉学科。如今,计算物理已经与理论物理、实验物理一 起构成了物理学的三大支柱。 物理学旨在发现、解释和预测宇宙运行规律,而为了更准确地做到这一点,今天的物理 学越来越依赖于计...
14 半监督学习
1974
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
14、半监督学习 上篇主要介绍了机器学习的理论基础,首先从独立同分布引入泛化误差与经验误差,接着介绍了PAC可学习的基本概念,即以较大的概率学习出与目标概念近似的假设(泛化误差满足预设上限),对于有限假设空间:(1)可分情形时,假设空间都是PAC可学习的,即当样本满足一定的数量之后,总是可以在与训练集一致的假设中找出目标概念的近似;(2)不可分情形时,...
七、梯度提升树
965
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
七、梯度提升树 7.1 GradientBoostingClassifier 7.2 GradientBoostingRegressor 七、梯度提升树 7.1 GradientBoostingClassifier GradientBoostingClassifier 是GBDT 分类模型,其原型为: class sklearn . ...
概述
516
2021-05-23
《Dapr v1.1 官方中文文档》
Dapr 配置选项概述 Sidecar 配置 设置 Sidecar 选项配置 自托管模式的 Sidecar Kubernetes 模式的 Sidecar Sidecar 配置 Tracing(调用链追踪) 指标 中间件 限定作用域的密钥储存控制 服务间调用的访问控制 Sidecar 配置示例 控制平面配置 控制平面配置列表 控制平面配...
DecodeHelper
379
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
DecodeHelper DecodeHelper class paddle.fluid.layers. DecodeHelper [源代码] DecodeHelper是一个基类,其子类的实例将在 BasicDecoder 中使用。它提供了在动态解码时采样和产生下一解码步的输入的接口。 initialize ( ) 初始化以产生第一个解码步...
12 不可达/不可用 主机设置
682
2021-04-18
《Zabbix 5.0 使用手册》
12 不可达/不可用 主机设置 概述 不可达主机 不可用主机 12 不可达/不可用 主机设置 概述 当agent检查(Zabbix, SNMP, IPMI, JMX)失败并且主机变得不可达时,一些配置 参数 定义了 Zabbix server 作何反应。 不可达主机 Zabbix, SNMP, IPMI 或 JMX agents检查...
Session
654
2018-09-21
《IMI 框架开发文档手册》
Session 配置 文件 Redis Session 存储序列化方式配置 使用 引入 Session 类 读取 写入 删除 读取并删除 清空 Session IMI 的 Http Session 目前内嵌支持文件和 Redis 两种存储方式,当然你也可以自行扩展更多存储方式。 如果想要启用 Session,需要在配置文件中进...
Rank
583
2022-04-17
《图数据库 HugeGraph v0.12 使用手册》
4.1 rank API 概述 4.2 rank API 详解 4.2.1 Personal Rank API 4.2.1.0 数据准备 4.2.1.1 功能介绍 Params 4.2.1.2 使用方法 Method & Url Request Body Response Status Response Body 4.2.1.3 适用场景 ...
单词嵌入
1668
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
自然语言处理 现在,大多数最先进的 NLP 应用(如机器翻译,自动摘要,解析,情感分析等),现在(至少一部分)都基于 RNN。 在最后一节中,我们将快速了解机器翻译模型的概况。 TensorFlow 的很厉害的 Word2Vec 和 Seq2Seq 教程非常好地介绍了这个主题,所以你一定要阅读一下。 单词嵌入 在我们开始之前,我们需要选择一个词...
优化算法及超参配置
564
2021-10-23
《OneFlow v0.4 深度学习框架文档》
配置优化算法和超参 作业函数配置的基本概念 配置示例 预测配置 训练配置 FAQ 配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后,需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程,通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数,本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hype...
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