7.2 梯度下降和随机梯度下降 7.2.1 一维梯度下降 7.2.2 学习率 7.2.3 多维梯度下降 7.2.4 随机梯度下降 小结 参考文献 7.2 梯度下降和随机梯度下降 在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可...

roi_pool roi_pool paddle.fluid.layers. roi_pool (input, rois, pooled_height=1, pooled_width=1, spatial_scale=1.0)[源代码] 该OP实现了roi池化操作，对非均匀大小的输入执行最大池化，以获得固定大小的特征映射(例如7*7)。 ...

roi_pool roi_pool paddle.fluid.layers. roi_pool (input, rois, pooled_height=1, pooled_width=1, spatial_scale=1.0)[源代码] 该OP实现了roi池化操作，对非均匀大小的输入执行最大池化，以获得固定大小的特征映射(例如7*7)。 ...

六、 约束优化 6.1 原始问题 6.2 对偶问题 六、 约束优化 在有的最优化问题中，希望输入 位于特定的集合 中，这称作约束优化问题。 集合 内的点 称作可行解。集合 也称作可行域。 约束优化的一个简单方法是：对梯度下降法进行修改，每次迭代后，将得到的新的 映射到集合 中。 如果使用线性搜索：则每次只搜索那些使得新的 ...

MaxPool2D 参数 形状 返回 代码示例 使用本API的教程文档 MaxPool2D paddle.nn. MaxPool2D ( kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, return_mask=False, data_format=’NCHW’, name=None...

优化: 速度与大小之间的博弈 无优化 优化依赖 优化速度 优化大小 优化: 速度与大小之间的博弈 每个人都想要它们的程序变得超级快且超级小，但是同时满足这两个条件是不可能的。这部分讨论rustc 提供的不同的优化等级，和它们是如何影响执行时间和一个程序的二进制项的大小。 无优化 这是默认的。当你调用cargo build 时，你使用的是...

基数排序、桶排序和计数排序的区别 基数排序、桶排序和计数排序的区别 先比较时间复杂度和空间复杂度。 算法 时间复杂度 空间复杂度 适用场景 基数排序 O(nd) O(n+k) 1.非负整数 2.maxV 和minV 差距尽可能小 桶排序 O(n+k) O(n+k) 元素尽可能均匀分布 计数排序 O(n...

MaxPool1D 参数 形状 返回 代码示例 使用本API的教程文档 MaxPool1D paddle.nn. MaxPool1D ( kernel_size, stride=None, padding=0, return_mask=False, ceil_mode=False, name=None ) [源代码] 该算子根据输入 x...

electron-vue跨平台桌面应用开发实战教程（四）——窗口样式&打开新窗口 1.去掉外边框 2.增加操作栏 3.主线程中增加对应的最小化和关闭窗口的方法 4. 打开新窗口 4.1 新建Calendar.vue 4.2 修改router 4.3 修改background.js 4.4 在Home.vue页面中调用创建新窗口的方法 ...