查询到最新的12条
超参数指的是，比如各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值，模型的性能就会很差。 那么如何能够高效地寻找超参数的值的方法 验证数据 之前我们使用的数据集分成了训练数据和测试数据，训练数据用于学习测试数据用于评估泛化能力。 下面要对超参数设置各种各样的值以进行验证。这里要注意的是不能使用测试数据评估超参数的性能。这一点非常重要，但也容易被忽视。为什么不能使用测试数据评估超参数的性能&# 继续阅读
本文介绍了OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现，分享给大家，具体如下： ? 1 2 3 4 5 6 7 继续阅读
sign参数是一种大多数API接口都会使用的参数，其作用是用于验证请求的合法性。因此，在一些需要模拟接口请求的场景中，我们需要逆向获取sign参数。下面将从多个方面进行详细的阐述。 一、分析sign参数的生成方式 大多数API接口的sign参数的生成都是基于某些特定的算法进行生成的。因此，分析接口的sign参数生成方式就是逆向获取sign参数的第一步。 例如，以某电商平台API接口为例，其sign参数的生成方式如下： import hashlib def 继续阅读
文章目录一、前言二、自定义校验2.1 定义 GenderArrayValuable 接口2.2 定义性别 GenderEnum 枚举类2.3 自定义 @GenderCheck 自定义约束注解2.4 自定义约束的校验器 GenderValidator2.5 定义 UserUpdateGenderDTO2.6 定义一个对外访问接口2.7 请求接口 进行验证三、总结 一、前言 在上一篇文章 Springboot实现优雅的参数校验（Spring Validation&#x 继续阅读
Apache的commons-cli包是专门用于解析命令行参数格式的包。 依赖： ? 1 2 3 4 5 &l 继续阅读
需要升级你的SEO游戏吗？这里有一个免费的SEO网站审计工具的列表，可以帮助你发现问题并获得更好的排名。 它需要技术的协助来分析数据，进行研究，验证代码，以及大规模地进行其他SEO网站审计检查。 好消息是，这些工具不一定会让你的SEO预算陷入亏损。 有很多完全足够的、免费的SEO工具可供出版商和较小规模的SEO使用。而且，这些免费的工具中有许多可以让你获得与付费版本相同的功能和数据源。 这意味着，一旦你的需求超出了免费版本 继续阅读
工作中遇到的问题 从本域A iframe另一个域的页面（是登录页） 验证码总是提示错误 (IE下才有问题，因为那个页要activex 所以开始没怀疑session) 经过排查确定是iframe里的页面生成的cookie是保存不住的；测试用例如下：A域页面代码 ： <iframe src="http://B/p3p.php"></iframe> B域页面 < 继续阅读
Hutool工具包中HttpUtil的日志统一打印 为何要打印Http请求日志HttpUtil的请求拦截器（HttpInterceptor.Chain<HttpRequest>）、响应拦截器（HttpInterceptor.Chain<HttpResponse>）HttpUtil的全局日志配置HttpUtil的超时时间源码分析HttpUtil的全局超时时间配置 为何要打印Http请求日志 使用hu 继续阅读
用chatgpt超级写手一键批量制作符合小红书SEO逻辑的爆款标题 Part1什么是小红书SEO 小红书SEO的意思是，是指通过优化小红书上的内容和相关元素，提高品牌和产品在小红书上的曝光度和搜索排名，以吸引更多潜在用户的搜索和关注。 Part2如何做小红书SEO 专业的说话和解释可能不太适合非专业人士 我用大白话给大家描述一下，可能不准确， 但是操作的逻辑通俗易懂， 比如当一个用户想搜索蚊帐的时候&#x 继续阅读
Chinchilla：训练计算利用率最优的大语言模型 《Training Compute-Optimal Large Language Models》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15556.pdf 一、简介 近期出现了一些列的大语言模型(Large Language Models, LLM)，最大的稠密语言模型已经超过了500B的参数。这些大的自回归transformers已经在各个任务上展现 继续阅读
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读
如何统计网络的大小，可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数，可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用，求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读
