流上的确定性(Determinism In Continuous Queries) 1. 什么是确定性？ 2. 批处理都是确定性的吗？ 2.1 两个非确定性结果的批查询示例 2.2 批处理中的不确定性因素 3. 流上的确定性 3.1 流上的不确定性 Source 连接器回溯读取的不确定性 基于处理时间计算的不确定性 基于 TTL 淘汰内部状态数据...

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iou_similarity 参数 返回 返回类型 代码示例 iou_similarity paddle.fluid.layers.iou_similarity (x, y, box_normalized=True, name=None)[源代码] IOU Similarity Operator 计算两个框列表的intersectio...

强化学习(DQN）教程 回放内存 DQN算法 Q-网络 获取输入 训练 超参数和配置 训练循环 强化学习(DQN）教程 作者 ：Adam Paszke 译者 ：wutong Zhang 校验：wutong Zhang 本教程介绍了如何使用PyTorch训练一个Deep Q-learning(DQN）智能点(Agent）...

bipartite_match bipartite_match paddle.fluid.layers. bipartite_match ( dist_matrix, match_type=None, dist_threshold=None, name=None ) [源代码] 该OP实现了贪心二分匹配算法，该算法用于根据输入距离矩阵获得与最大距...

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概述 前提条件 设置学习率 学习率的主流优化算 作业 2-3 概述 上一节我们明确了分类任务的损失函数（优化目标）的相关概念和实现方法，本节我们依旧横向展开"横纵式"教学法，如 图1 所示，本节主要探讨在手写数字识别任务中，使得损失达到最小的参数取值的实现方法。 图1：“横纵式”教学法 — 优化算法 前提条件 在优...